公开(公告)号：CN119992265A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411892841.8

申请日：2024-12-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李嘉锋 ,  支梦巡 ,  张菁 ,  李梓庆 ,  卓力

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/58 ,  G06N3/044 ,  G06N3/048 ,  B60W50/00 ,  B60W60/00

Abstract: 本发明实施例提供一种自动驾驶目标检测系统及方法，属于目标检测技术领域。系统包括：相机网络分支，用于获取环视图像数据，并提取相机BEV特征；雷达网络分支，用于获取雷达点云数据，并提取雷达BEV特征；历史特征时序融合模块，用于基于相机BEV特征提取时序融合相机BEV特征，基于雷达BEV特征提取时序融合雷达BEV特征；雷达‑相机特征交互注意力模块，用于将时序融合相机BEV特征和时序融合雷达BEV特征进行交互，得到交互后的相机BEV特征；融合检测头网络，用于基于交互后的相机BEV特征和时序融合雷达BEV特征，得到自动驾驶目标检测结果。该系统用于解决严重遮挡障碍物的问题，提高自动驾驶中目标检测的效果。

公开(公告)号：CN119904844A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411665051.6

申请日：2024-11-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李嘉锋 ,  李梓庆 ,  支梦巡 ,  张菁 ,  卓力

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本公开提供一种驾驶员行为识别方法、装置、设备及存储介质，属于计算机图像识别技术领域。驾驶员行为识别方法包括：获取包含驾驶员行为的视频帧序列和热图帧序列；利用多模态交互神经网络和时间权重自适应卷积，基于视频帧序列和热图帧序列，生成第一特征图和第二特征图；时间权重自适应卷积用于基于每个帧在各自时间序列中的位置为每个帧赋予相应的时间权重；第一特征图为基于时间加权的骨架引导的外观特征图，第二特征图为基于时间加权的外观引导的骨架特征图；基于第一特征图和第二特征图进行驾驶员行为识别，得到识别结果。本公开通过引入多模态交互和时间权重自适应机制，专注于驾驶员的细粒度行为，有效提高识别结果的准确性。