申请/专利权人：南京工业大学

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117649579A

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06F18/10;G06F18/213;G06V10/40;G06F17/11

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明公开了基于注意力机制的多模态融合地面污迹识别方法及系统包括，获取地面污迹多模态数据，并对地面污迹多模态数据进行预处理，得到多模态数据集；构建基于注意力机制的多模态融合神经网络模型，多模态融合神经网络模型包括地面图像数据特征提取网络，气体浓度数据特征提取网络，基于注意力机制的多模态特征融合网络和决策网络；将多模态数据集输入基于注意力机制的多模态融合神经网络模型中进行训练；对训练好的模型输入地面污迹实时多模态信息，根据模型输出获取地面污迹的识别结果。本发明能够有效地识别颜色相近或透明的地面污迹，对地面纹理等要求较低，且细粒度识别较高。

主权项：1.基于注意力机制的多模态融合地面污迹识别方法，其特征在于，包括：获取地面污迹多模态数据，并对所述地面污迹多模态数据进行预处理，得到多模态数据集；构建基于注意力机制的多模态融合神经网络模型，所述多模态融合神经网络模型包括地面图像数据特征提取网络，气体浓度数据特征提取网络，基于注意力机制的多模态特征融合网络和决策网络；将所述多模态数据集输入基于注意力机制的多模态融合神经网络模型中进行训练；对训练好的模型输入地面污迹实时多模态信息，根据模型输出获取地面污迹的识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京工业大学 基于注意力机制的多模态融合地面污迹识别方法及系统

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