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申请/专利权人：浙江得邦车用照明有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多模态视觉信息融合的汽车AFS系统智能调控方法，包括以下步骤：S1、采集可见光图像和红外图像；S2、得到识别结果；S3、得到匹配结果；S4、得到融合后的全局信度；S5、判定当前路况；S6、对汽车AFS系统进行调控；本发明使用多模态图像信息进行目标检测，对比于一般目标检测方法，综合利用多种模态信息，可以有效提高目标检测准确率；本发明使用信度融合对检测目标进行融合，与其他方法不同之处在于可以有效降低识别结果的不确定性以提高识别结果的鲁棒性；本发明由于信度融合方法具有可解释性的特点，从而还可以根据目标检测结果针对性的调整参数，以进一步改善路况识别效果。
主权项：1.一种基于多模态视觉信息融合的汽车AFS系统智能调控方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集可见光图像和红外图像：车载服务器通过多模态摄像头采集可见光图像imgRGBt和红外图像imgIRt，并将采集图像保存；其中，t为采集时刻，t=1、2、3、…；S2、得到识别结果：建立分别针对可见光图像和红外图像的YOLOX-tiny目标检测模型mRGB和mIR，将模型部署于车载服务器中，利用模型对图像imgRGBt和imgIRt分别进行识别，得到识别结果rRGBt和rIRt；S3、得到匹配结果：获取识别结果rRGBt和rIRt中识别到的目标检测框集合bRGBt={}和bIRt={}以及对应路况概率集合cRGBt={}和cIRt={}，将两组检测框利用Jaccard相似系数逐一进行匹配，得到匹配结果；其中，i为可见光图像中检测到的目标序号，i=1、2、...、I，I为可见光图像中检测到的目标总数量，j为红外图像中检测到的目标序号，j=1、2、...、J，J为红外图像中检测到的目标总数量；S4、得到融合后的全局信度：将步骤S3中的路况概率和转换为信度和，并根据步骤S3中的匹配结果将对应的信度进行融合，得到融合后的全局信度；S5、判定当前路况：根据步骤S4中融合后的全局信度，设计决策准则并结合连续帧保护策略以判定当前路况；S6、对汽车AFS系统进行调控：根据步骤S5中的当前路况对汽车AFS系统进行调控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江得邦车用照明有限公司 一种基于多模态视觉信息融合的汽车AFS系统智能调控方法
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