摘要
本发明公开了一种多模态后视镜自动调节方法及系统,属于后视镜调节领域,所述方法包括:采集多模态数据,并对采集到的数据进行时间同步,为采集到的数据进行时间同步,为采集到的数据加上统一的时间标签;对所述多模态数据进行预处理,预处理包括:数据降噪和坐标对齐;从经过预处理后的多模态数据提取驾驶员状态特征和环境感知特征,驾驶员状态特征用于量化驾驶员的注意力、坐姿以及意图,环境感知特征用于量化周围环境的动态变化;将驾驶员状态特征和环境感知特征融合为一个多模态特征,并构建一个多模态特征融合模型来输出后视镜的最优角度。本发明实现了后视镜的智能化调节,提高了驾驶便利性和安全性。
技术关键词
感知特征
时间同步
动态运动数据
卡尔曼滤波技术
头部姿态信息
风险
方程
YOLO模型
控制后视镜
深度学习框架
PID控制器
坐标系
多模态特征
卷积技术