摘要
本发明提出一种适应动态环境的道路监测多模态感知方法及其系统,属于道路监测领域,方法包括:获取传感器采集的数据;进行多模态加权融合得到加权融合后的特征集;利用多层感知器网络对融合特征进行分类处理;生成综合评估结果;动态调整各传感器的工作优先级;在时间和空间上进行对齐;自动调整数据融合策略;利用边缘计算和云计算进行数据协同处理,生成由边缘计算生成的局部模型和云计算生成的全局模型和优化结果。本发明不仅克服了传统道路监测系统在环境适应性、传感器融合、计算效率和兼容性方面的不足,还显著提高了系统在复杂、多变环境中的整体性能和可靠性,具备广泛的应用前景,尤其是在自动驾驶和智能交通领域。
技术关键词
数据传输延迟
多层感知器网络
动态反馈机制
融合策略
多模态感知系统
传感器配置
道路监测系统
深度学习模型训练
云端
卷积神经网络提取
系统状态变化
数据传输策略
模型更新
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融合特征
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