多模態感知融合的案例
自動駕駛多模態融合感知詳解（研究現狀及挑戰）
來源 | 自動駕駛干貨鋪、智車科技
導讀：多模態融合是感知自動駕駛系統的重要任務。本文將詳細闡述基于多模態的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機在內的解決對象檢測和語義分割任務。
從融合階段的角度，從數據級、特征級、對象級、不對稱融合對現有的方案進行分類。此外，本文提出了本領域的挑戰性問題并就潛在的研究機會進行開放式討論。
多模態融合感知的背景
單模態數據的感知存在固有的缺陷，相機數據主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復雜的場景中，物體可能會被遮擋，給物體檢測和語義分割帶來嚴峻挑戰。
此外，受限于機械結構，激光雷達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 和相機的互補性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務包括目標檢測、語義分割、深度補全和預測等。我們主要關注前兩個任務。
數據格式
相機提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來說，對于每個圖像像素為 (u, v)，它有一個多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機捕獲的紅色、藍色、綠色通道或其他手動設計的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測物體相對具有挑戰性。因此，許多方案使用雙目或立體相機系統通過空間和時間空間來利用附加信息進行 3D 對象檢測，例如深度估計、光流等。
激光雷達使用激光系統掃描環境并生成點云。一般來說，大多數激光雷達的原始數據都是四元數，如(x, y, z, r)，其中r代表每個點的反射率。
不同的紋理導致不同的反射率，然而，點的四元數表示存在冗余或速度缺陷。
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簡介
多模態融合是感知自動駕駛系統的重要任務。本文將詳細闡述基于多模態的自動駕駛感知方法。包括LiDAR 和相機在內的解決對象檢測和語義分割任務。
從融合階段的角度，從數據級、特征級、對象級、不對稱融合對現有的方案進行分類。此外，本文提出了本領域的挑戰性問題并就潛在的研究機會進行開放式討論。
多模態融合感知的背景
單模態數據的感知存在固有的缺陷，相機數據主要在前視圖的較低位置捕獲。在更復雜的場景中，物體可能會被遮擋，給物體檢測和語義分割帶來嚴峻挑戰。
此外，受限于機械結構，激光雷達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 和相機的互補性使得組合感知方面具有更好的性能。感知任務包括目標檢測、語義分割、深度補全和預測等。我們主要關注前兩個任務。
數據格式
相機提供了豐富的紋理信息的RGB圖像。具體來說，對于每個圖像像素為 (u, v)，它有一個多通道特征向量 F(u,v) = {R, G, B, ...}，通常包含相機捕獲的紅色、藍色、綠色通道或其他手動設計的特征作為灰度通道。
然而，由于深度信息有限，單目相機難以提取，因此在 3D 空間中直接檢測物體相對具有挑戰性。因此，許多方案使用雙目或立體相機系統通過空間和時間空間來利用附加信息進行 3D 對象檢測，例如深度估計、光流等。
激光雷達使用激光系統掃描環境并生成點云。一般來說，大多數激光雷達的原始數據都是四元數，如(x, y, z, r)，其中r代表每個點的反射率。
不同的紋理導致不同的反射率，然而，點的四元數表示存在冗余或速度缺陷。因此，許多研究人員嘗試將點云轉換為體素或 2D 投影，然后再將其饋送到下游模塊。
展開 自動駕駛多模態傳感器融合的綜述
多模態融合是感知自動駕駛系統的一項基本任務，最近引起了許多研究人員的興趣。然而，由于原始數據噪聲大、信息利用率低以及多模態傳感器的無對準，達到相當好的性能并非易事。
本文對現有的基于多模態自動駕駛感知任務方法進行了文獻綜述。
分析超過50篇論文，包括攝像頭和激光雷達，試圖解決目標檢測和語義分割任務。與傳統的融合模型分類方法不同，作者從融合階段的角度，通過更合理的分類法將融合模型分為兩大類，四小類。此外，研究了當前的融合方法，就潛在的研究機會展開討論。
最近，用于自動駕駛感知任務的多模態融合方法發展迅速，其從跨模態特征表示和更可靠的模態傳感器，到更復雜、更穩健的多模態融合深度學習模型和技術。然而，只有少數文獻綜述集中在多模態融合方法本身的方法論上，大多數文獻都遵循傳統規則，將其分為前融合、深度（特征）融合和后融合三大類，重點關注深度學習模型中融合特征的階段，無論是數據級、特征級還是提議級。首先，這種分類法沒有明確定義每個級別的特征表示。其次，它表明，激光雷達和攝像頭這兩個分支在處理過程中始終是對稱的，模糊了激光雷達分支中融合提議級特征和攝像頭分支中融合數據級特征的情況。綜上所述，傳統的分類法可能是直觀的，但對于總結最近出現的越來越多的多模態融合方法來說卻很落后，這使得研究人員無法從系統的角度對其進行研究和分析。
如圖是自動駕駛感知任務的示意圖：
深度學習模型僅限于輸入的表示。為了實現該模型，需要在數據輸入模型之前，通過一個復雜的特征提取器對原始數據進行預處理。
至于圖像分支，大多數現有方法保持與下游模塊輸入的原始數據相同的格式。然而，激光雷達分支高度依賴于數據格式，這種格式強調不同的特性，并對下游模型設計產生巨大影響。
展開 AI座艙“讀心術”：場景感知與主動服務的交互革命
通過融合多模態感知技術與人工智能，座艙系統能夠識別駕乘人員的情緒、疲勞狀態甚至行為意圖，從而提供精準的主動服務。
這種被俗稱為“讀心術”的交互能力，正在重新定義人車關系，將汽車從單純的交通工具轉變為真正的“第三生活空間”。
01 從響應到預判：AI座艙的交互變革
傳統汽車座艙遵循“指令-響應”的被動交互模式，而AI座艙的革命性在于其主動感知與預判能力。
在2025 CES展上，吉利銀河E8展示了這種“有溫度的科技”：坐進駕駛艙的瞬間，Flyme Auto系統搭載的端到端語音大模型就能捕捉駕駛者的語調變化——疲憊時自動調暗燈光播放舒緩音樂，興奮時切換運動模式并推薦適合的路線。
這種仿佛被“讀心”的體驗背后，是行業首個能解析情感語義的AI交互系統。
智能座艙的智能化水平已從簡單的功能堆砌，演進到以“感知能力、交互能力、服務能力和互聯能力”為核心的綜合體驗。
市場數據顯示，到2025年，中國智能座艙滲透率將超過75%，成為汽車產業發展的主賽道。
02 多模態融合：AI“讀心”的技術基石
AI座艙的“讀心”能力建立在多模態感知技術融合的基礎上。通過融合視覺、語音和車輛數據，系統能夠全面理解駕乘人員狀態和需求。
視覺感知：從人臉識別到微表情分析
視覺系統能識別疲勞駕駛的多種特征：眼球轉動減少、眨眼頻繁、瞇眼、打哈欠和動作遲緩等。結合車輛數據（如轉向幅度和頻率、剎車和油門力度），AI能更準確地判斷駕駛員狀態并做出提醒。
語音感知：從語義理解到情感識別
除了視覺感知，語音交互系統也進化到能識別說話者的情緒狀態。先進的語音系統可以將內容、語調、語速等因素綜合起來進行判斷，從而加強對情緒的識別。
數據融合：繪就用戶畫像
多模態數據融合后，系統能夠構建完整的用戶畫像。
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智慧安防:科技驅動,構建城市安全新防線“2026杭州安博會”
在人工智能、物聯網、大數據等技術加速融合的背景下，這場博覽會不僅是產品展示的窗口，更是推動產學研協同創新、促進行業生態升級的重要平臺。</p><p class="ql-align-justify">一、科技賦能：智慧安防的突破性進展</p><p class="ql-align-justify">隨著“新基建”戰略的深入推進，安防行業正經歷從傳統監控向智能化、系統化轉型的關鍵階段。本屆杭州安博會將集中展示三大核心技術趨勢：</p><p class="ql-align-justify">1. AI驅動的智能分析系統：基于深度學習的行為識別、異常事件預警等技術已實現毫秒級響應，例如某參展企業推出的“城市天眼4.0”平臺，可通過視頻流實時分析200余種安全隱患，準確率達98.6%。</p><p class="ql-align-justify">2. 多模態感知網絡：融合5G、北斗定位和邊緣計算的立體化防控體系成為亮點，如某研究院研發的“地空一體巡檢機器人”，具備熱成像、氣體檢測和應急通信功能，適用于化工廠、地鐵隧道等復雜場景。</p><p class="ql-align-justify">3. 隱私保護與數據安全：針對《個人信息保護法》要求，多家企業將發布符合GB/T 35273-2027標準的加密傳輸方案，實現“數據可用不可見”的安防新范式。</p><p class="ql-align-justify">據主辦方透露，華為、?？低暋⒋笕A等頭部企業將攜最新成果亮相，其中華為擬發布“星云”城市安全大腦，支持千萬級終端并發處理，推動安防系統從“單點智能”邁向“全局協同”。
展開 一文詳解智能駕駛感知系統測試技術
研究者們提出了多種數據融合的方法?；谏疃葘W習的激光雷達和攝像頭的融合感知技術由于其高準確性已成為了主要研究方向。Feng等人將融合方法可簡要概括為三種 : 前期，中期和后期融合。前期融合僅對原始數據或預處理后的數據進行融合；中期融合對每個分支提取的數據特征進行交叉融合；后期融合僅融合每個分支最后的輸出結果。盡管基于深度學習的融合感知技術在現有的基準數據集中展示了巨大的潛力，但此類智能模型在環境復雜的真實場景中仍可能會表現出不正確和意外的極端行為，從而導致致命的損失。為確保自動駕駛系統的安全性，需要對這類融合感知模型進行完備的測試。
目前，融合感知測試技術仍處于初步階段，測試輸入域龐大，數據收集成本高是主要難題，自動化的測試數據生成技術因而得到了廣泛關注。Wang等人 提出一種跨模態數據增強算法，根據幾何一致性規則將虛擬對象插入到圖像和點云中生成測試數據集。Zhang 等人提出一種多模態數據增強方法，利用多模態轉換流保持點云和圖像像素之間的正確映射，并在此基礎上進一步提出了多模態剪切和粘貼增強方法。
考慮到真實場景中的復雜環境對傳感器的影響，本團隊設計了一種針對于多模態融合感知系統的數據擴增技術。該方法由領域專家為各模態數據制定一套具有現實語義的變異規則，自動化的生成測試數據，以模擬真實場景中對傳感器干擾的多種因素，在有限的資源內幫助軟件開發人員測試和評估融合感知系統。該方法使用的變異算子包含三大類別：信號噪聲算子，信號對齊算子和信號丟失算子，分別模擬真實場景中存在的 不同類型干擾。噪聲算子即指 在傳感器數據采集過程中，受環境因素影響而使得采集數據存在噪聲。例如，對于圖像數據，采用光斑、模糊等算子以模擬攝像頭遇強光，抖動時的狀況。對齊算子模擬了多模態數據模態未對齊的情況，具體包含時間未對齊和空間未對齊。
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