摘要
本发明公开一种基于交通场景的多模态图像融合方法及系统,涉及智能交通管理领域,所述方法包括:基于多尺度卷积神经网络与注意力Transformer进行模型搭建,利用多尺度特征融合模块提取不同尺度的局部特征,并采用全局特征提取模块捕捉全局特征,解决了多尺度局部特征提取的局限性,同时保留了全局特征的完整性,在跨模态图像融合中取得较好的效果,从而提升了多模态图像融合的准确率。
技术关键词
局部特征信息
全局特征提取
特征提取网络
图像融合方法
图像融合系统
特征信息提取
分支
注意力
多尺度卷积神经网络
场景
分块
智能交通管理
多尺度特征融合
局部特征提取
模块
通道
像素
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断模型
镗床
数字孪生模型
诊断方法
通道注意力机制
粒子图像测速方法
仿真数据
粒子图像测速装置
特征提取网络
ResNet网络
识别方法
路面裂缝图像
注意力
置信度阈值
算法模型