ظلت تقديرات الوضع الزاوي 6D التي توفر توازنًا بين الدقة والصالحية دائمًا موضوع بحث وصعوبة. لهذا الغرض، تم تقديم شبكة تقدير الوضع الزاوي 6D المعتمدة على بيانات متعددة الأوضاع مع دمج ميزة الانتباه. أولاً، تم إدخال هيكل وحدة تحفيز الضغط الأعمق، وذلك من خلال ضبط وزن كل قناة لتعزيز التوسع الاعتمادي وتوسيع المجال، مما يعزز فعالية ميزات صورة ار جي بي. وعلاوة على ذلك، وبالنسبة للبيانات متعددة الأوضاع، تم نشر وحدة دمج ميزة الانتباه التكرارية خلال مرحلة دمج الميزات، من خلال عمليات دمج متكررة لحل مشكلة عدم التوافق في الميزة الكلية للدمج، مما يتيح التقاط ودمج البيانات متعددة الأوضاع بشكل أدق ويحسن بشكل كبير تقدير الوضع. وأخيرًا، ومن أجل تقييم كمي لتحمل النموذج في بيئات معقدة وصالحيته، تم إدخال مؤشر نسبة غير مرئية، ويمكن أن يقيم النموذج أداؤه في معالجة جزئية للتعتيم أو الخلفية المعقدة. من خلال تجربة التنبؤ بالوضع على مجموعة البيانات العامة، تم التحقق من أن التحسينات التي تم إجراؤها على النموذج ليست فقط قادرة على تحقيق تنبؤ دقيق للوضع في مجموعة البيانات التحقق، بالمقارنة مع نموذج الدمج الكثيف، والذي تم اقتراحه في هذه الورقة، تتمتع الخوارزمية التي تم اقتراحها بقابلية للصالحية أكبر في البيئات المعقدة.

تقدير الوضع الزاوي 6D; بيانات متعددة الأوضاع; الانتباه إلى دمج الميزة; نسبة غير مرئية