摘要
本发明涉及点云数据处理技术领域,特别是涉及一种多模态数据融合方法及系统,本发明通过动态跨模态注意力机制,精准捕捉图像与点云特征的相互关系,避免因投影不准导致的信息丢失,尤其是在远距离区域表现出色;本发明通过自适应注意力机制,使图像和点云特征能够动态交互,实现深层次的模态协同,确保两种模态的各个尺度特征都能被有效利用;本发明通过自适应权重生成机制,平衡了不同模态在融合中的贡献,避免了信息不均衡的问题;同时,本发明优化了融合流程,通过多尺度动态融合降低了计算复杂度,提升了实时性和资源效率。
技术关键词
点云特征
二维图像数据
协同注意力
多尺度特征提取
多模态
MLP神经网络
跨模态
卷积神经网络模型
重构
三维点云数据处理
点云数据处理技术
注意力机制
动态
矩阵
融合特征
数据融合系统
系统为您推荐了相关专利信息
多头注意力机制
模块
多尺度特征融合
YOLO模型
协同注意力
动态面部表情
面部表情特征
文本特征向量
识别方法
多模态
声纳图像特征
多模态特征融合
融合特征
特征提取网络
深度学习模型
数据挖掘系统
烟叶病害
多模态数据采集
可见光图像
数据处理单元
动态障碍物
静态障碍物
智能无人机
卡尔曼滤波器
多模态传感器