摘要
本发明提供了一种辅助视障人群的并行注意力聚合高精地图构建方法,首先通过多摄像头或多传感器设备采集交通环境的多视角、多尺度数据;利用多尺度特征融合网络EDS集成不同视角的数据特征,增强对复杂场景的语义理解;然后通过并行注意力聚合模块PAAM生成精确的空间位置注意力特征,并结合多尺度上下文信息,提升特征聚合效果和语义分割性能;接着利用多分辨率特征聚合模块MRFA优化多尺度特征,确保高精度语义地图的空间一致性和实时性;最后将生成的语义地图应用于视障人群的实时导航系统。本发明显著提高了复杂交通环境下的语义理解和实时地图构建能力,为视障人群的出行提供了安全、精准的导航辅助。
技术关键词
语义地图
多分辨率特征
地图构建方法
多尺度特征提取
全局平均池化
传感器设备
多层卷积神经网络
交通环境感知
导航辅助系统
解码网络
模态特征
多尺度特征融合
注意力机制
语义特征
通道
前馈神经网络
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循环神经网络模型
火灾识别方法
卷积神经网络模型
火灾识别系统
时序
状态空间模型
输入端
多尺度特征提取
输出端
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图像识别模型
代表
变压器模块
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多尺度特征融合
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