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基于隐式光照的自动驾驶多模态全天候感知: 收藏
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引用; 《交通工程》2025年第1期25卷 24-30页; 作者：熊仲夏王朋成么子瀛刘璇赵文瑶吴新开北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191 北京航空航天大学网络空间安全学院北京100191 香港中文大学电子工程系中国香港999077; 准确高效的感知是保障自动驾驶安全性的关键。然而在夜间等低光照场景以及雨雪沙雾等极端天气下,视觉或激光雷达等感知方案的误判率可能显著增高。因此,本文结合可见光图像的细节优势与红外热成像的高穿透力探测优势,研究自动驾驶场景...; 准确高效的感知是保障自动驾驶安全性的关键。然而在夜间等低光照场景以及雨雪沙雾等极端天气下,视觉或激光雷达等感知方案的误判率可能显著增高。因此,本文结合可见光图像的细节优势与红外热成像的高穿透力探测优势,研究自动驾驶场景的全天候实时感知方法。针对可见光-红外传感数据之间的时空错位和模态不平衡问题,首先设计一种多模态注意力机制进行局部到非局部的特征融合,修正空间位置偏差并捕捉语义互补信息,实现高效多模态融合。然后,采用基于Retinex理论隐式估计像素级光照权重并进一步引导注意力计算,在多级特征图中平衡可见光及红外特征。相较于既往研究,本文方法在感知性能和效率方面均取得较大改进,可为保障车辆行驶安全提供技术支撑。; 来源：详细信息评论

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