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申请/专利权人：江苏云幕智造科技有限公司
摘要：本发明属于图像识别与理解技术领域，具体涉及多模态特征融合图像分类方法及在人形机器人中的应用。本发明提供的多模态特征融合图像分类方法，对深度图像和雷达图像进行分块与填充预处理，然后利用结合三维卷积和异质核卷积的深度图像特征提取模块，以及二维卷积处理雷达图像；运用基于交叉注意力的Transformer网络融合深度图像和雷达图像的特征；通过多尺度Transformer网络进行深层次的特征提取与融合；将融合特征输入分类器以完成物体识别。本发明有效融合了CNN与Transformer的优势，通过多尺度处理和跨模态特征融合，提升分类识别能力，并进一步用于提升人形机器人的环境适应性和导航精度。
主权项：1.一种多模态特征融合图像分类方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S101：采集深度图像和雷达图像，对获取的深度图像和雷达图像实施分块处理和数据对齐操作；步骤S102：针对分块处理后的深度图像块和雷达图像块，分别使用不同的卷积神经网络进行初步特征提取，捕获深度图像块的空间深度特征信息和雷达图像块的抽象特征信息，并对齐深度图像块和雷达图像块的初步特征的数据维度；步骤S103：将初步提取的深度图像特征与雷达图像特征通过基于交叉注意力的Transformer网络进行融合，实现不同模态间信息的自适应权重分配与交互，捕捉跨模态的语义关系；步骤S104：对融合后的特征应用多尺度Transformer进行处理，进一步捕获抽象和细化特征信息；步骤S105：将经过上述多尺度特征融合处理的特征信息输入至分类任务头，完成图像分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏云幕智造科技有限公司 多模态特征融合图像分类方法及在人形机器人中的应用
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