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申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明属于实时场景理解领域，提供了一种基于Transformer模型的实时场景理解方法，包括：数据采集、数据预处理、数据标注、特征提取、特征融合、语义分割、高维特征提取以及高维特征解码。本发明通过采集图像原始数据、点云原始数据以及环境信息，丰富了识别数据，提高了低光照条件下模型的识别精度；通过图像特征和空间特征融合和语义分割，提高了模型的训练效率。
主权项：1.一种基于Transformer模型的实时场景理解方法，其特征在于，包括：采集图像原始数据、点云原始数据以及环境信息；分别对所述图像原始数据、所述点云原始数据以及所述环境信息进行预处理，得到图像预处理数据、点云预处理数据以及环境预处理数据；对所述图像预处理数据、所述点云预处理数据以及所述环境预处理数据进行数据标注，得到图像标注数据、点云标注数据以及环境标注数据；利用增强型卷积神经网络对所述图像标注数据进行特征提取，得到图像特征；利用PointNet++模型对所述点云标注数据进行特征提取，得到空间特征；将所述图像特征和所述空间特征进行特征融合，得到多模态特征表示；通过预设的语义分割模型利用MAML方法对所述多模态特征表示进行语义分割，得到分割掩码；将所述分割掩码和所述环境标注数据输入到预设的Transformer模型的编码器中，得到高维特征向量；将所述高维特征向量输入到所述Transformer模型的解码器中，得到目标场景理解结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种基于Transformer模型的实时场景理解方法
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