一种多模态融合的3D点云目标识别方法

本发明属于目标识别技术领域，且公开了一种多模态融合的3D点云目标识别方法，该方法的具体步骤为：S1,数据预处理与特征提取：对摄像头、点云以及环境传感器的数据进行时间同步和空间校正后提取网络提取基本特征；S2,模态可靠性评估；S3,动态融合与权重生成；S4,多模态融合；S5,联合训练部署。本发明通过动态权重调整多模态数据的融合比例，使系统能够在不同环境条件下自适应调整信息来源，摄像头在光照充足时提供丰富的颜色和纹理信息，而在低光或强光干扰环境中，LiDAR点云数据则主导识别过程，环境传感器提供的天气、光照等信息进一步优化融合策略，使模型在复杂场景下仍能精准识别目标，提高目标检测和分割任务的整体精度。