摘要
本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种基于AI的雪地轨迹与极端环境智能识别方法,包括下列步骤:多模态数据采集模块;融合式深度学习模型;对抗生成数据增强单元;自适应控制子系统;边缘计算节点,部署轻量化模型推理引擎,实现低延迟的轨迹特征提取与分类决策。本发明采用多尺度特征金字塔结构和跨模态注意力机制,结合卷积神经网络和循环神经网络,能够同时提取空间特征和建模时序动态。本发明利用条件生成对抗网络生成极端雪地场景的合成数据,结合物理约束生成器和多尺度判别器,能够模拟真实雪粒运动轨迹并确保生成数据的全局一致性与局部纹理真实性。