[发明专利]基于人工智能导盲的多模态融合障碍物检测方法及装置有效
| 申请号： | 202110913691.4 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113591770B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 秦文健;张旺 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能导盲的多模态融合障碍物检测方法，包括：通过红外相机和彩色相机分别负责获取场景的红外图像、彩色图像；获取的红外、彩色双模态图像分别传给卷积神经网络Q1和卷积神经网络Q2，所述卷积神经网络Q1和卷积神经网络Q2分别将图像转为第一多通道特征图和第二多通道特征图,以备后面展平为向量；将所述第一多通道特征图和第二多通道特征图向量化表示，将第一多通道特征图和第二多通道特征图序列进行特征向量编码，生成多个预测向量；对生成多个预测向量进行分类和位置预测，本发明是在障碍物检测的过程中引入Transformer结构，更有效地实现多模态融合，引入Transformer‑block，充分融合红外和彩色图像的特征，提高低照度情景下的障碍物检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 多模态 融合 障碍物 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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