摘要
本申请提供一种基于AR眼镜的多模态数据处理方法、装置及电子设备,涉及数据处理领域。获取针对目标设备的视觉模态数据、音频模态数据以及IMU模态数据;采用视觉模态编码器对应的轻量化卷积神经网络,对视觉模态数据进行特征提取,得到动态视觉特征;采用音频模态编码器对应的深度卷积神经网络,对音频模态数据进行特征提取,得到音频关键特征;采用IMU模态编码器对应的长短期记忆网络,对IMU模态数据进行特征提取,得到时间序列特征;对动态视觉特征、音频关键特征以及时间序列特征进行评分,得到评分结果;根据评分结果,确定AR眼镜对视觉模态数据、音频模态数据以及IMU模态数据各对应的处理优先级。实施本方案,便于提高AR眼镜的数据处理效率。
技术关键词
时间序列特征
AR眼镜
轻量化卷积神经网络
数据处理方法
深度卷积神经网络
视觉特征
音频
长短期记忆网络
编码器
多模态
数据处理装置
动态
电子设备
网络接口
可读存储介质
模块
设备通信
图像分析
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人体跌倒识别方法
时间序列特征
多层次特征
人体关键点
深度学习模型
彩色点云
点云数据处理方法
土方工程
三维扫描数据
测量点
建筑轮廓
地理信息系统地图
点云数据处理方法
初始轮廓
多边形
巡检系统
地图模型
ZigBee协调器
实时数据
云平台
变压器模块
模型构建方法
关键点
时间序列特征
注意力