摘要
本发明一种基于领域专有模型与开放开集模型集成的自动驾驶感知方法,属于计算机视觉技术领域。本发明针对多摄像机图像输入或者多摄像机图像与雷达点云的多模态输入,通过领域专有模型分支给出多项自动驾驶感知任务的领域专有预测结果;通过开放开集模型分支给出多项自动驾驶感知任务的开放开集预测结果;最终,通过集成模块对领域专有预测结果和开放开集预测结果进行融合,得到兼具领域专有和开放开集优势的预测结果。本发明通过组合已有基础模型,并设计2D到3D物体转换模块,得到针对非白名单物体的3D目标检测开集模型,解决了无法通过数据驱动方式直接训练得到3D任务大模型的问题;且直接对各神经网络模块进行组合,不会引入额外的训练代价。
技术关键词
实例分割
物体
多任务损失函数
解码器
语义特征
摄像机
图像
时序融合方法
雷达
解码网络
启发式搜索算法
数据驱动方式
点云
集成模块
自然语言文本
计算机视觉技术
传感器
系统为您推荐了相关专利信息
流量预测方法
供水管
信号
特征提取模块
历史流量数据
三维激光雷达点云
交互注意力
点云图像
全景分割方法
压缩特征
数据分析系统
智能变电站
数据处理模块
视频监控数据
视频处理单元
数字影像
分类网络
图像分割
图像接收模块
非局部均值去噪算法