摘要
本申请提供一种基于多模态融合的驾驶行为分类方法和装置。该方法包括:获取车辆的时间序列数据;确定该时间序列数据对应的时域分支向量;确定该时间序列数据对应的频域分支向量;基于该时域分支向量和该频域分支向量的相似性度量,确定该时域分支向量和该频域分支向量的加权融合向量;根据该加权融合向量,确定该车辆的驾驶行为分类结果。通过动态权重分配机制,实现了时域特征与频域特征的自适应融合,有效增强了模型对多模态信息的表征能力。
技术关键词
分支
序列
数据
分类方法
多模态
车辆
权重分配机制
可读存储介质
度量
时域特征
分类装置
频域特征
电子设备
处理器
指令
处理单元
计算机
注意力
加速度
车道
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车架主体
拉伸模具
光学扫描系统
三维点云数据
视觉传感器
数字化方法
克隆策略
图谱
数据驱动优化
产品三维模型
应急联动系统
山洪灾害监测预警技术
监测点
风险
模块
视频片段检索方法
文本
预训练模型
样本
编码算法
数据处理芯片
水位传感器
控制实训装置
双水位控制
云端服务器