摘要
本发明实施例公开了一种多模态输电走廊隐患目标识别方法、系统、介质及设备,方法包括:采集输电走廊的LiDAR点云数据和可见光影像数据;提取LiDAR点云数据的高程特征、曲率特征和反射强度特征;提取可见光影像数据的材质特征;根据高程特征和曲率特征确定高程突变区域,从材质特征中提取高程突变区域的区域纹理,对高程突变区域和区域纹理进行注意力权重计算获取材质感知结果;确定材质特征中的高反光区域,从反射强度特征中提取高反光区域的反射强度,对高反光区域和反射强度进行注意力权重计算获取高程修正结果;对材质感知结果和高程修正结果进行加权融合获取融合特征;通过融合特征进行输电走廊隐患目标的识别提升了识别精度。
技术关键词
输电走廊
材质特征
曲率特征
识别方法
多模态
融合特征
注意力
反光
可见光
LiDAR点云
影像
纹理特征提取
识别系统
数据
后处理模块
处理器
网格
系统为您推荐了相关专利信息
行人识别方法
卷积神经网络模型
级联分类器
序列验证
视频行人识别
数据生成模型
识别方法
标签类别
分布式架构
参数
信息融合方法
编码向量
切片
大语言模型
多模态信息融合