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公开(公告)号:CN119380057A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411351909.1
申请日:2024-09-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合与聚类的低照度场景解析方法,属于人工智能技术,构建了基于Transformer的单分支的特征提取网络;构建多模态特征交互融合模块实现多模态特征交互与融合;构建多模态融合特征聚类模块对多模态交互融合后的特征进行特征聚类,利用不同特征之间的语义距离和空间距离完成聚类的同时实现对特征的下采样,缓解了结构化下采样中细节边缘信息丢失的问题;构建多尺度特征聚合解码模块,用于接收编码网络特征信息,并根据多尺度特征的语义距离划分每个特征像素的类别。本发明能够充分可见光与热图像信息,能够在多样复杂低照度场景下的无人系统场景解析以及导航中应用。
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公开(公告)号:CN118295403A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410318290.8
申请日:2024-03-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于场景自适应切换算法的无人车协同编队控制方法,解决了地下空间信号拒止环境中无人车的协同编队问题。本发明通过设计多层动态切换算法,根据周围环境信息、无人车与障碍物的距离等约束条件,实现无人车编队的实时避障。通过利用有限时间一致性算法和引入目标因子的领导‑跟随算法实现无人车编队的快速队形保持与重构,并确保无人车编队安全到达目标点。本发明公开的基于场景自适应切换算法的无人车协同编队控制方法,可实现信号拒止环境中无人车编队的动态避障、快速队形保持与重构。
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