[发明专利]一种多模态信息融合的智能车路面类型识别方法有效
| 申请号： | 202010283306.8 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111507233B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 詹军;王战古;段春光;管欣;卢萍萍;杨凯;祝怀南;仲昭辉;董学才;刘荣 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 | 代理人： | 杜森垚 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模态信息融合的智能车路面类型识别方法，首先根据各个传感器采集都的路面感知信息的特点和数据结构，分别对不同模态的感知信息采用不同的建模方法做特征提取，然后将各模态感知信息提取的特征向量进行特征级数据融合，最后采用LSTM深度学习网络将多模态融合特征转化成时间序列的分类问题，通过有监督的学习完成路面类型的识别。本发明提高了各传感器的信息融合深度和路面识别精度；另外采用LSTM时间序列分类模型能够有效地避免偶然误差所引发的频繁误检，进一步提高路面识别的鲁棒性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 信息 融合 智能 路面 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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