基于人工智能的囊泡运输路径预测系统

本发明公开了基于人工智能的囊泡运输路径预测系统，涉及囊泡运输技术领域，包括，本发明通过扰动实验条件下的荧光活细胞成像，结合目标检测模型YOLOv8与深度关联追踪算法DeepSORT，实现对单个囊泡在扰动前后完整时序运动轨迹的精确提取，解决对扰动条件感知不足的问题，通过多模态数据矩阵，使模型具备对囊泡所处局部空间结构变化的时序感知能力，从而显著提升了模型对复杂环境下轨迹变异的敏感性与建模能力，通过构建双分支融合模型实现多模态特征的深度融合，有效解决了现有预测模型无法主动识别与纠正预测偏差的问题，提升系统的稳定性与实际可用性。