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题名基于隐式光照的自动驾驶多模态全天候感知
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作者
熊仲夏
王朋成
么子瀛
刘璇
赵文瑶
吴新开
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机构
北京航空航天大学交通科学与工程学院
北京航空航天大学网络空间安全学院
香港中文大学电子工程系
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出处
《交通工程》
2025年第1期24-30,共7页
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基金
国家重点研发计划(2023YFC3805400)
中央高校基本科研业务费项目(KG16312001)。
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文摘
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。
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关键词
交通安全
目标检测
视觉自注意力网络
光照估计
多模态融合
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Keywords
traffic safety
object detection
transformernetwork
illumination estimation
multimodal fusion
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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