Apr, 2022

多模态驾驶员行为理解的决策级融合比较分析

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TL;DR本文通过对视频驾驶员观察中的决策级别融合策略进行比较和评估，从视觉识别和多模态识别角度提出决策级别融合的方案，旨在指导融合策略的选择。
visual recognitionmultimodal recognitiondriver observationlate fusionvehicle cabin
发现论文，激发创造
  • 自动驾驶感知的多模态传感器融合技术综述

    本文针对自动驾驶感知任务中存在的多模态融合问题进行文献综述，分析超过 50 篇包括 LiDAR 和相机在内的感知传感器解决目标检测和语义分割任务的方法，并提出一种更合理的分类方法。

    Feb, 2022

  • 低质量数据的多模态融合：全面调查

    基于低质量数据的多模态融合面临四个主要挑战：噪声多模态数据，不完整多模态数据，不平衡多模态数据和质量变化多模态数据。本文通过全面的分类对多模态融合的常见挑战和最新进展进行调研，为研究人员提供了了解该领域现状和发现潜在研究方向的方法。此外，本文还讨论了该领域的开放问题以及有趣的未来研究方向。

    Apr, 2024

  • 基于多模态传感器融合的深度神经网络用于端到端自主驾驶和场景理解

    本研究旨在利用深度学习和多模态传感器融合技术提高端到端自动驾驶的性能和泛化能力，通过同时实现场景理解和车辆控制命令的像素级语义分割来测试该深度学习驱动的自动驾驶模型在高度逼真的仿真城市驾驶条件下的性能和通用能力，结果显示，该模型定位和避障等任务的成功率强于先前的模型，并验证了多模态传感器融合和场景理解子任务的协同作用提高了模型的性能和可行性。

    May, 2020

  • 多模态融合 Transformer 用于端到端自动驾驶

    本文提出使用多模态融合转换器 TransFuser 对图像和 LiDAR 传感器的信息进行整合以实现先进的自动驾驶技术，在 CARLA 城市驾驶模拟器中实验验证证明该方法在处理复杂场景时比传统基于几何的融合方法有更好的效果，并且在减少碰撞方面表现出色。

    Apr, 2021

  • 使用多模态数据融合的监控进行车辆跟踪

    本论文提出了一种基于多模态数据融合的车辆跟踪框架，该框架利用图像处理和速度估计的方法对城市区域中的车辆进行跟踪，并通过 Kalman 滤波等方法实现车辆定位和轨迹跟踪的任务。实验结果表明了该方法的高效性。

    Oct, 2018

  • 自主驾驶的深度多模态物体检测和语义分割：数据集、方法和挑战

    本文介绍了最近在深度学习领域取得的自主驾驶感知技术。对于实现强大而准确的场景理解，自动驾驶车辆通常配备多种传感器 (例如相机、激光雷达、雷达)，并且可以将多种感知模式融合以利用它们的互补性。然而，网络架构设计方面缺乏通用指导方针，关于 “何时融合” 和 “如何融合” 等问题仍然存在争议。本文系统地总结了方法学和讨论了自主驾驶中深度多模式对象检测和语义分割的挑战。

    Feb, 2019

  • 通过模态和视角分析的实时驾驶员监控系统

    该研究提出了一种实时检测驾驶人行为的新方法，通过研究不同的感知模态发现红外视频在检测中更具有信息量，并通过多分类技术扩展 DAD 数据集。

    Oct, 2022

  • 基于车厢监控的双特征偏移的多模态动作识别

    基于双特征位移的新型高效多模态驾驶员动作识别方法 DFS，通过模态特征相互作用和时间帧之间的特征位移实现跨模态综合特征，共享多个模态中的特征提取阶段，以学习常见模式并提高模型效率，在 Drive&Act 数据集上验证了 DFS 模型的有效性和优良性能。

    Jan, 2024

  • 基于深度学习的多模态医学图像分类信息融合技术综述

    多模医学成像在临床诊断和研究中起着关键作用，深度学习多模态融合技术在提高医学图像分类方面显示出强大的工具。本综述对基于深度学习的医学分类任务中的多模态融合的发展进行了彻底分析，包括不同融合方案和网络架构的性能评估，讨论了相关挑战和未来研究方向。

    Apr, 2024

  • 多模态视觉融合的解读

    通过提供一个分析框架和新的度量标准，我们研究了多模态视觉社区的解释。通过实验，我们调查了不同模态之间的一致性和特殊性，模态内的演化规则，以及优化多模态模型时使用的协作逻辑，并揭示了一些重要发现，这些发现有助于重新思考流行的多模态视觉融合策略的合理性和必要性，从而为未来设计一个可信赖和通用的多模态融合模型奠定了基础。

    Aug, 2023