一种基于动态特征选择互补的低照度多模态场景理解方法

本发明公开了一种基于动态特征选择互补的低照度多模态场景理解方法，属于人工智能技术，根据多模态特征信息互补的特点，构建了基于Transformer的并行特征提取网络；构建短距离选择性注意力模块以减少同种模态间的信息干扰，保证不同模态下互补性信息的保留；构建通道选择性自注意模块来增强特征通道维度的信息完整性；构建轻量级全连接多层感知机解码模块，用于接收编码网络特征信息并对不同尺度的特征图进行特征重建；本发明能够充分利用多模态特征信息互补优势，避免单一模态信息导致低照度场景理解能力不足，能够在复杂低照度场景下的无人系统场景解析以及无人导航系统中应用。