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摘要：本发明涉及汽车环境感知技术领域，具体是指智能网联汽车的综合环境感知系统，具体包括：主体汽车、客体汽车、环境感知模块。本发明针对捕捉环境特征信息时的信息粒度缺乏多样性的问题，提出基于多级注意力编码器的多视角综合感知模型，利用多尺度窗口分割方法将图像特征划分为不同的区域，并对每个区域通过稀疏注意力进行学习，进一步通过多个不同深度的编码分支对不同颗粒度的输出特征进行级联学习，增强了系统在复杂交通场景下的适应性和鲁棒性；针对智能网联汽车特征共享时特征时空错位的问题，提出了时间对齐编码，对不同智能网联汽车的共享特征数据嵌入精确的时间戳信息，使得各车辆接收到的特征数据能够准确反映实时的环境状态。
主权项：1.智能网联汽车的综合环境感知系统，其特征在于：具体包括：主体汽车、客体汽车、环境感知模块，所述的主体汽车和客体汽车部署车载智能网联系统，所述的环境感知模块部署在车载智能网联系统中；所述的主体汽车与客体汽车采集环视图像；所述的环境感知模块利用基于多级注意力编码器的多视角综合感知模型，通过多级注意力编码器对主体汽车与客体汽车的环视图像的特征进行学习，实现特征共享和融合；所述的基于多级注意力编码器的多视角综合感知模型具体包括：主体汽车特征提取单元、客体汽车特征提取单元、特征融合单元和多任务学习单元；所述的多级注意力编码器由N个不同深度的编码分支组成，其中第个编码分支的层数为，通过多级注意力编码器对环视图像的特征进行学习的过程如下所述：步骤D1：利用多尺度窗口分割方法得到每个编码分支的分割张量集合；步骤D2：每个编码分支的第一层计算分割张量集合中每个分割张量的稀疏注意力，然后将每个分割张量的稀疏注意力结果进行拼接，得到每个编码分支第一层的输出；步骤D3：使用交叉注意力计算每个编码分支第层的输出，其中大于或等于2：将每个编码分支的前一个编码分支的第层的输出作为查询向量，该编码分支的第层的输出作为键向量和值向量，计算交叉注意力；步骤D4：将第N个编码分支的第N层输出作为多级注意力编码器的最终输出。
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百度查询： 中汽智联技术有限公司 智能网联汽车的综合环境感知系统
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