摘要
本发明涉及计算机领域,公开了一种基于超图计算的视觉目标检测方法与系统,通过多源传感器设备采集城市不同模态的交通数据;对不同模态的交通数据进行时空对齐、去噪,并通过特征编码器提取多尺度特征;将交通参与者、道路基础设施及动态环境信息作为超图节点,节点之间的交互关系作为超边构建超图,在超图特征空间中,利用分类器对节点进行目标类别预测;目标跟踪与预测,基于超图推理机制,融合历史轨迹数据及实时交通流信息,对目标位置进行预测。本方法可以解决现有视觉目标检测技术在复杂交通环境中检测精度低、计算效率低等问题,适用于城市道路监控、交通流量分析及异常目标检测等应用场景。
技术关键词
时空注意力机制
融合历史
推理机制
交通流信息
特征提取单元
数据获取单元
传感器设备
多尺度特征融合
激光雷达点云
视觉
节点特征
分类器
传感器时间同步
城市道路监控
数据处理模块
动态
系统为您推荐了相关专利信息
智能搬运系统
堆高叉车
关键点
叉车搬运托盘
实例分割
预警模型
交通事故预警方法
多模态
场景特征
数据
企业风险预测方法
风险预测模型
动态调整机制
评价指标体系
梯度下降法
测试仪
测试电子设备
显示屏
特征提取单元
数据分析模块
状态监测系统
RNN模型
深度学习模型训练
特征提取单元
数据采集单元