基于深度学习的智能网联汽车多模态感知与决策系统

本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种基于深度学习的智能网联汽车多模态感知与决策系统，包括：多模态数据采集模块，用于通过车载摄像头和车载雷达传感器采集车辆周围的图像数据和雷达时间序列数据，以对车辆周围环境进行全方位感知；图像数据处理模块，用于利用改进的深度学习模型对所述图像数据进行处理，提取图像中的目标物体特征信息；雷达数据处理模块，用于对所述雷达时间序列数据的变化趋势进行分析，并结合所述目标物体特征信息，根据不同交通场景做出最优行车决策；最优决策执行模块，用于根据所述最优行车决策来执行最优决策动作。本发明能够实现在复杂交通场景下对环境信息的高精度感知与快速响应，提高行车安全并优化交通效率。