摘要
本发明公开了面向低可见度场景的相机‑激光雷达多模态融合分割方法,属于自动驾驶技术领域。针对传统方法在下雨、夜间等低可见度场景下特征提取不充分、模态优势利用不平衡的问题,通过构建低可见场景语义分割模型,采集数据并对采集到的数据进行数据预处理操作,并基于多模态联合训练策略对低可见场景语义分割模型进行训练;利用低可见场景增强模块强化目标特征区域,动态抑制冗余及噪声干扰区域;利用基于双流特征对齐的多模态融合模块,使相机图像纹理信息数据与激光雷达点云特征数据互补,形成具有强鲁棒性的目标检测框架进行多模态融合检测。同时,本发明实施了一系列优化措施,在相关数据集上展现出优秀的实时性能与分割鲁棒性。
技术关键词
场景语义分割
多模态
分割方法
相机
图像
特征提取器
融合特征
分布式计算架构
激光雷达点云数据
三通道
坐标系
加速模型训练
数据对齐模块
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设备节能控制方法
多模态
智能设备
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设备节能控制装置
视觉特征提取
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样本
语义关联网络
数据
模态特征