公开(公告)号：CN119625667A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411444267.X

申请日：2024-10-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 熊光明 ,  周子杰 ,  成璐琪 ,  亓章硕

IPC: G06V20/56 ,  G01S13/86 ,  G01S13/89 ,  G01S17/89 ,  G06V20/64 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/74 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/84 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于多尺度自注意力机制的多模态地点识别方法，属于地点识别领域。本发明实现方法为：通过同时以环视多视角RGB图像、激光雷达环境点云、毫米波雷达环境点云作为输入，在多个特征尺度上通过自注意力机制进行多模态特征融合，生成多模态全局LCGD描述子，并按照欧氏距离，以LCGD描述子筛选k个候选样本；通过对毫米波雷达环境点云提取点云散射截面积概率密度函数，计算重排序总距离，对k个候选样本进行重排序，以重排序距离最小的候选样本坐标作为车辆当前时刻坐标。本发明能够用于解决现有地点识别技术存在的面对光照、天气等环境因素变化，以及对车辆自身视角变化鲁棒性较差的问题，增强地点识别方法的识别精度以及在不同环境条件下的泛化性。