一种截锥体感知多模态交叉注意力融合方法

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一种截锥体感知多模态交叉注意力融合方法
申请号:CN202510961282
申请日期:2025-07-13
公开号:CN120877270A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于自动驾驶的三维目标检测方法及系统,涉及激光雷达‑相机多模态数据融合技术。所述方法包括以下步骤:数据预处理;多模态特征对齐;动态特征提取;注意力优化与融合;检测与优化:利用检测头进行分类和回归任务,结合多任务学习策略和多种损失函数进行训练,并通过细化算子优化三维边界框预测,提升检测精度。本发明通过深度‑语义联合对齐机制与滑动截锥体动态建模技术,解决了多模态空间错位与几何细节丢失问题,显著提升三维车辆检测的精度和稳定性,在复杂环境中表现出色,满足自动驾驶和智能交通的实际应用需求。
技术关键词
多任务学习策略 融合方法 多模态注意力 动态特征提取 多模态特征 语义特征 动态建模技术 点云 跨模态 多模态数据融合 检测头 稀疏深度图 图像 全卷积网络 生成高度 多尺度 智能交通 注意力机制