多模態(tài)感知融合
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-04
多模態(tài)感知融合的實(shí)例教程
來(lái)源 | 自動(dòng)駕駛干貨鋪、智車科技
導(dǎo)讀：多模態(tài)融合是感知自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要任務(wù)。本文將詳細(xì)闡述基于多模態(tài)的自動(dòng)駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機(jī)在內(nèi)的解決對(duì)象檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)。
從融合階段的角度，從數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、對(duì)象級(jí)、不對(duì)稱融合對(duì)現(xiàn)有的方案進(jìn)行分類。此外，本文提出了本領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問(wèn)題并就潛在的研究機(jī)會(huì)進(jìn)行開(kāi)放式討論。
多模態(tài)融合感知的背景
單模態(tài)數(shù)據(jù)的感知存在固有的缺陷，相機(jī)數(shù)據(jù)主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復(fù)雜的場(chǎng)景中，物體可能會(huì)被遮擋，給物體檢測(cè)和語(yǔ)義分割帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
此外，受限于機(jī)械結(jié)構(gòu)，激光雷達(dá)在不同距離處具有不同的分辨率，并且容易受到大霧和大雨等極端天氣的影響。
因此LiDAR 和相機(jī)的互補(bǔ)性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務(wù)包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、深度補(bǔ)全和預(yù)測(cè)等。我們主要關(guān)注前兩個(gè)任務(wù)。
數(shù)據(jù)格式
相機(jī)提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于每個(gè)圖像像素為 (u, v)，它有一個(gè)多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機(jī)捕獲的紅色、藍(lán)色、綠色通道或其他手動(dòng)設(shè)計(jì)的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機(jī)難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測(cè)物體相對(duì)具有挑戰(zhàn)性。因此，許多方案使用雙目或立體相機(jī)系統(tǒng)通過(guò)空間和時(shí)間空間來(lái)利用附加信息進(jìn)行 3D 對(duì)象檢測(cè)，例如深度估計(jì)、光流等。
激光雷達(dá)使用激光系統(tǒng)掃描環(huán)境并生成點(diǎn)云。一般來(lái)說(shuō)，大多數(shù)激光雷達(dá)的原始數(shù)據(jù)都是四元數(shù)，如(x, y, z, r)，其中r代表每個(gè)點(diǎn)的反射率。
不同的紋理導(dǎo)致不同的反射率，然而，點(diǎn)的四元數(shù)表示存在冗余或速度缺陷。
展開(kāi) 簡(jiǎn)介
多模態(tài)融合是感知自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要任務(wù)。本文將詳細(xì)闡述基于多模態(tài)的自動(dòng)駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機(jī)在內(nèi)的解決對(duì)象檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)。
從融合階段的角度，從數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、對(duì)象級(jí)、不對(duì)稱融合對(duì)現(xiàn)有的方案進(jìn)行分類。此外，本文提出了本領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問(wèn)題并就潛在的研究機(jī)會(huì)進(jìn)行開(kāi)放式討論。
多模態(tài)融合感知的背景
單模態(tài)數(shù)據(jù)的感知存在固有的缺陷，相機(jī)數(shù)據(jù)主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復(fù)雜的場(chǎng)景中，物體可能會(huì)被遮擋，給物體檢測(cè)和語(yǔ)義分割帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
此外，受限于機(jī)械結(jié)構(gòu)，激光雷達(dá)在不同距離處具有不同的分辨率，并且容易受到大霧和大雨等極端天氣的影響。
因此LiDAR 和相機(jī)的互補(bǔ)性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務(wù)包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、深度補(bǔ)全和預(yù)測(cè)等。我們主要關(guān)注前兩個(gè)任務(wù)。
數(shù)據(jù)格式
相機(jī)提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于每個(gè)圖像像素為 (u, v)，它有一個(gè)多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機(jī)捕獲的紅色、藍(lán)色、綠色通道或其他手動(dòng)設(shè)計(jì)的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機(jī)難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測(cè)物體相對(duì)具有挑戰(zhàn)性。因此，許多方案使用雙目或立體相機(jī)系統(tǒng)通過(guò)空間和時(shí)間空間來(lái)利用附加信息進(jìn)行 3D 對(duì)象檢測(cè)，例如深度估計(jì)、光流等。
激光雷達(dá)使用激光系統(tǒng)掃描環(huán)境并生成點(diǎn)云。一般來(lái)說(shuō)，大多數(shù)激光雷達(dá)的原始數(shù)據(jù)都是四元數(shù)，如(x, y, z, r)，其中r代表每個(gè)點(diǎn)的反射率。
不同的紋理導(dǎo)致不同的反射率，然而，點(diǎn)的四元數(shù)表示存在冗余或速度缺陷。因此，許多研究人員嘗試將點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為體素或 2D 投影，然后再將其饋送到下游模塊。
展開(kāi) 多模態(tài)融合是感知自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一項(xiàng)基本任務(wù)，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數(shù)據(jù)噪聲大、信息利用率低以及多模態(tài)傳感器的無(wú)對(duì)準(zhǔn)，達(dá)到相當(dāng)好的性能并非易事。
本文對(duì)現(xiàn)有的基于多模態(tài)自動(dòng)駕駛感知任務(wù)方法進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。
分析超過(guò)50篇論文，包括攝像頭和激光雷達(dá)，試圖解決目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)。與傳統(tǒng)的融合模型分類方法不同，作者從融合階段的角度，通過(guò)更合理的分類法將融合模型分為兩大類，四小類。此外，研究了當(dāng)前的融合方法，就潛在的研究機(jī)會(huì)展開(kāi)討論。
最近，用于自動(dòng)駕駛感知任務(wù)的多模態(tài)融合方法發(fā)展迅速，其從跨模態(tài)特征表示和更可靠的模態(tài)傳感器，到更復(fù)雜、更穩(wěn)健的多模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)模型和技術(shù)。然而，只有少數(shù)文獻(xiàn)綜述集中在多模態(tài)融合方法本身的方法論上，大多數(shù)文獻(xiàn)都遵循傳統(tǒng)規(guī)則，將其分為前融合、深度（特征）融合和后融合三大類，重點(diǎn)關(guān)注深度學(xué)習(xí)模型中融合特征的階段，無(wú)論是數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)還是提議級(jí)。首先，這種分類法沒(méi)有明確定義每個(gè)級(jí)別的特征表示。其次，它表明，激光雷達(dá)和攝像頭這兩個(gè)分支在處理過(guò)程中始終是對(duì)稱的，模糊了激光雷達(dá)分支中融合提議級(jí)特征和攝像頭分支中融合數(shù)據(jù)級(jí)特征的情況。綜上所述，傳統(tǒng)的分類法可能是直觀的，但對(duì)于總結(jié)最近出現(xiàn)的越來(lái)越多的多模態(tài)融合方法來(lái)說(shuō)卻很落后，這使得研究人員無(wú)法從系統(tǒng)的角度對(duì)其進(jìn)行研究和分析。
如圖是自動(dòng)駕駛感知任務(wù)的示意圖：
深度學(xué)習(xí)模型僅限于輸入的表示。為了實(shí)現(xiàn)該模型，需要在數(shù)據(jù)輸入模型之前，通過(guò)一個(gè)復(fù)雜的特征提取器對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
至于圖像分支，大多數(shù)現(xiàn)有方法保持與下游模塊輸入的原始數(shù)據(jù)相同的格式。然而，激光雷達(dá)分支高度依賴于數(shù)據(jù)格式，這種格式強(qiáng)調(diào)不同的特性，并對(duì)下游模型設(shè)計(jì)產(chǎn)生巨大影響。
展開(kāi) 通過(guò)融合多模態(tài)感知技術(shù)與人工智能，座艙系統(tǒng)能夠識(shí)別駕乘人員的情緒、疲勞狀態(tài)甚至行為意圖，從而提供精準(zhǔn)的主動(dòng)服務(wù)。
這種被俗稱為“讀心術(shù)”的交互能力，正在重新定義人車關(guān)系，將汽車從單純的交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲摹暗谌羁臻g”。
01 從響應(yīng)到預(yù)判：AI座艙的交互變革
傳統(tǒng)汽車座艙遵循“指令-響應(yīng)”的被動(dòng)交互模式，而AI座艙的革命性在于其主動(dòng)感知與預(yù)判能力。
在2025 CES展上，吉利銀河E8展示了這種“有溫度的科技”：坐進(jìn)駕駛艙的瞬間，F(xiàn)lyme Auto系統(tǒng)搭載的端到端語(yǔ)音大模型就能捕捉駕駛者的語(yǔ)調(diào)變化——疲憊時(shí)自動(dòng)調(diào)暗燈光播放舒緩音樂(lè)，興奮時(shí)切換運(yùn)動(dòng)模式并推薦適合的路線。
這種仿佛被“讀心”的體驗(yàn)背后，是行業(yè)首個(gè)能解析情感語(yǔ)義的AI交互系統(tǒng)。
智能座艙的智能化水平已從簡(jiǎn)單的功能堆砌，演進(jìn)到以“感知能力、交互能力、服務(wù)能力和互聯(lián)能力”為核心的綜合體驗(yàn)。
市場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示，到2025年，中國(guó)智能座艙滲透率將超過(guò)75%，成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主賽道。
02 多模態(tài)融合：AI“讀心”的技術(shù)基石
AI座艙的“讀心”能力建立在多模態(tài)感知技術(shù)融合的基礎(chǔ)上。通過(guò)融合視覺(jué)、語(yǔ)音和車輛數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠全面理解駕乘人員狀態(tài)和需求。
視覺(jué)感知：從人臉識(shí)別到微表情分析
視覺(jué)系統(tǒng)能識(shí)別疲勞駕駛的多種特征：眼球轉(zhuǎn)動(dòng)減少、眨眼頻繁、瞇眼、打哈欠和動(dòng)作遲緩等。結(jié)合車輛數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)向幅度和頻率、剎車和油門力度），AI能更準(zhǔn)確地判斷駕駛員狀態(tài)并做出提醒。
語(yǔ)音感知：從語(yǔ)義理解到情感識(shí)別
除了視覺(jué)感知，語(yǔ)音交互系統(tǒng)也進(jìn)化到能識(shí)別說(shuō)話者的情緒狀態(tài)。先進(jìn)的語(yǔ)音系統(tǒng)可以將內(nèi)容、語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速等因素綜合起來(lái)進(jìn)行判斷，從而加強(qiáng)對(duì)情緒的識(shí)別。
數(shù)據(jù)融合：繪就用戶畫像
多模態(tài)數(shù)據(jù)融合后，系統(tǒng)能夠構(gòu)建完整的用戶畫像。
展開(kāi) 在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)加速融合的背景下，這場(chǎng)博覽會(huì)不僅是產(chǎn)品展示的窗口，更是推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新、促進(jìn)行業(yè)生態(tài)升級(jí)的重要平臺(tái)。</p><p class="ql-align-justify">一、科技賦能：智慧安防的突破性進(jìn)展</p><p class="ql-align-justify">隨著“新基建”戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，安防行業(yè)正經(jīng)歷從傳統(tǒng)監(jiān)控向智能化、系統(tǒng)化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段。本屆杭州安博會(huì)將集中展示三大核心技術(shù)趨勢(shì)：</p><p class="ql-align-justify">1. AI驅(qū)動(dòng)的智能分析系統(tǒng)：基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別、異常事件預(yù)警等技術(shù)已實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，例如某參展企業(yè)推出的“城市天眼4.0”平臺(tái)，可通過(guò)視頻流實(shí)時(shí)分析200余種安全隱患，準(zhǔn)確率達(dá)98.6%。</p><p class="ql-align-justify">2. 多模態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)：融合5G、北斗定位和邊緣計(jì)算的立體化防控體系成為亮點(diǎn)，如某研究院研發(fā)的“地空一體巡檢機(jī)器人”，具備熱成像、氣體檢測(cè)和應(yīng)急通信功能，適用于化工廠、地鐵隧道等復(fù)雜場(chǎng)景。</p><p class="ql-align-justify">3. 隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全：針對(duì)《個(gè)人信息保護(hù)法》要求，多家企業(yè)將發(fā)布符合GB/T 35273-2027標(biāo)準(zhǔn)的加密傳輸方案，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”的安防新范式。</p><p class="ql-align-justify">據(jù)主辦方透露，華為、海康威視、大華等頭部企業(yè)將攜最新成果亮相，其中華為擬發(fā)布“星云”城市安全大腦，支持千萬(wàn)級(jí)終端并發(fā)處理，推動(dòng)安防系統(tǒng)從“單點(diǎn)智能”邁向“全局協(xié)同”。
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通過(guò)融合多模態(tài)感知技術(shù)與人工智能，座艙系統(tǒng)能夠識(shí)別駕乘人員的情緒、疲勞狀態(tài)甚至行為意圖，從而提供精準(zhǔn)的主動(dòng)服務(wù)。
這種被俗稱為“讀心術(shù)”的交互能力，正在重新定義人車關(guān)系，將汽車從單純的交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲摹暗谌羁臻g”。
01 從響應(yīng)到預(yù)判：AI座艙的交互變革
傳統(tǒng)汽車座艙遵循“指令-響應(yīng)”的被動(dòng)交互模式，而AI座艙的革命性在于其主動(dòng)感知與預(yù)判能力。
來(lái)源 | 自動(dòng)駕駛干貨鋪、智車科技
導(dǎo)讀：多模態(tài)融合是感知自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要任務(wù)。本文將詳細(xì)闡述基于多模態(tài)的自動(dòng)駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機(jī)在內(nèi)的解決對(duì)象檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)。
從融合階段的角度，從數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、對(duì)象級(jí)、不對(duì)稱融合對(duì)現(xiàn)有的方案進(jìn)行分類。此外，本文提出了本領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問(wèn)題并就潛在的研究機(jī)會(huì)進(jìn)行開(kāi)放式討論。
簡(jiǎn)介
多模態(tài)融合是感知自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要任務(wù)。本文將詳細(xì)闡述基于多模態(tài)的自動(dòng)駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機(jī)在內(nèi)的解決對(duì)象檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)。
從融合階段的角度，從數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、對(duì)象級(jí)、不對(duì)稱融合對(duì)現(xiàn)有的方案進(jìn)行分類。此外，本文提出了本領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問(wèn)題并就潛在的研究機(jī)會(huì)進(jìn)行開(kāi)放式討論。
考慮到真實(shí)場(chǎng)景中的復(fù)雜環(huán)境對(duì)傳感器的影響，本團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種針對(duì)于多模態(tài)融合感知系統(tǒng)的數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)。該方法由領(lǐng)域?qū)＜覟楦髂B(tài)數(shù)據(jù)制定一套具有現(xiàn)實(shí)語(yǔ)義的變異規(guī)則，自動(dòng)化的生成測(cè)試數(shù)據(jù)，以模擬真實(shí)場(chǎng)景中對(duì)傳感器干擾的多種因素，在有限的資源內(nèi)幫助軟件開(kāi)發(fā)人員測(cè)試和評(píng)估融合感知系統(tǒng)。該方法使用的變異算子包含三大類別：信號(hào)噪聲算子，信號(hào)對(duì)齊算子和信號(hào)丟失算子，分別模擬真實(shí)場(chǎng)景中存在的 不同類型干擾。
多模態(tài)融合是感知自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一項(xiàng)基本任務(wù)，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數(shù)據(jù)噪聲大、信息利用率低以及多模態(tài)傳感器的無(wú)對(duì)準(zhǔn)，達(dá)到相當(dāng)好的性能并非易事。
本文對(duì)現(xiàn)有的基于多模態(tài)自動(dòng)駕駛感知任務(wù)方法進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。
分析超過(guò)50篇論文，包括攝像頭和激光雷達(dá)，試圖解決目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割任務(wù)。
