摘要
本发明涉及基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法和系统,属于自动驾驶领域。该系统由多模态传感器、预处理单元、特征编码器、时序合并模块、上下文注意力模块、分类模块、数据存储单元、输出单元构成。该方法包含以下步骤:S1:采集视觉图像数据和非视觉图像数据;S2:对视觉图像数据和非视觉图像数据进行预处理;S3:利用特征编码器进行特征提取;S4:利用时序合并模块进行关键事件划分:S5:利用上下文注意力模块对进行特征融合;S6:将融合特征输入分类模块中,预测行人行为类型;S7:将预测行人行为类型结果存储,并反馈给汽车终端系统。本发明方法能够有效地识别和聚合与行人行为相关的关键事件,提高行人行为意图预测的准确性和效率。
技术关键词
数据存储单元
融合特征
多模态传感器
视觉图像传感器
注意力
深度学习网络
编码器
模块
辅助系统
时序
终端系统
密度峰值聚类算法
短距离
视觉特征
车载端
系统为您推荐了相关专利信息
数据分析方法
并行处理技术
数据格式
监控系统运行状态
深度学习技术
多粒度特征
医疗文本数据
字符
预训练语言模型
交叉注意力机制
地表覆盖分类方法
噪声标签
更新模型参数
分类器训练
影像
交易信息管理方法
车型
神经网络模型
配置特征
节点特征