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BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述 被引量:3
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作者 黄德启 黄海峰 +1 位作者 黄德意 刘振航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期1-21,共21页
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究... 自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究意义、空间部署、准备工作、算法发展及评价指标五个方面总结了BEV感知模型具有良好发展潜力的原因。BEV感知模型从框架角度概括为四个系列:Lift-Splat-Lss系列、IPM逆透视转换、MLP视图转换及Transformer视图转换;从输入数据概括为两类:第一类是纯图像特征的输入包括单目摄像头输入和多摄像头输入,第二类在融合数据输入中不仅是简单的点云数据和图像特征的数据融合,还包括了以点云数据为引导或监督的知识蒸馏融合和以引导切片方式去划分高度段的融合。概述了多目标追踪、地图分割、车道线检测及3D目标检测四种自动驾驶任务在BEV感知模型当中的应用,并总结了目前BEV感知学习四个系列框架的缺点。 展开更多
关键词 BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测
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面向复杂光照场景的异质SLAM融合方法
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作者 孙荣川 高水镕 +2 位作者 张鑫 郁树梅 孙立宁 《机器人》 北大核心 2025年第4期508-516,共9页
针对低光照、弱纹理等复杂光照环境中同步定位与地图构建(SLAM)面临的闭环检测失败和机器人轨迹精度低的问题,将传统视觉SLAM方法的高精度地图构建和精确定位能力与仿生SLAM方法在复杂光照环境下的强场景识别能力相结合,提出了一种基于... 针对低光照、弱纹理等复杂光照环境中同步定位与地图构建(SLAM)面临的闭环检测失败和机器人轨迹精度低的问题,将传统视觉SLAM方法的高精度地图构建和精确定位能力与仿生SLAM方法在复杂光照环境下的强场景识别能力相结合,提出了一种基于模糊神经网络的异质SLAM融合方法,包括基于标准型模糊神经网络的闭环决策方法以提升复杂光照场景下闭环检测的成功率,以及基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络的轨迹优化方法以提升机器人轨迹估计的精准性,从而实现在复杂光照环境中更准确的定位和更可靠的环境建模。实验结果表明,相较于ORB-SLAM2和RatSLAM方法,提出的异质SLAM融合方法在自采集数据集和公开数据集上能获得更高的闭环检测召回率和更低的绝对轨迹误差(ATE),在复杂场景下展现出较强的鲁棒性,对提升复杂光照场景下机器人自主作业的精准性及稳定导航定位能力具有积极意义。 展开更多
关键词 视觉SLAM(同步定位与地图构建) 仿生SLAM 模糊神经网络 多模态数据融合
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基于3D视觉感知的警务实战训练与评价方法研究
3
作者 刘涛 史曙生 +3 位作者 刘俊峰 蒋天宇 刘凯 姚佳烽 《机械制造与自动化》 2025年第2期17-21,31,共6页
提出一种基于3D视觉动作捕捉和虚拟现实技术的警务实战训练系统以提高警察体能与技能训练的有效性。通过多模态数据融合技术实时捕捉学员运动特征,建立标准化动作特征库。采用时序对齐算法实现训练动作与标准模板的动态匹配,结合层次化... 提出一种基于3D视觉动作捕捉和虚拟现实技术的警务实战训练系统以提高警察体能与技能训练的有效性。通过多模态数据融合技术实时捕捉学员运动特征,建立标准化动作特征库。采用时序对齐算法实现训练动作与标准模板的动态匹配,结合层次化机器学习模型解析动作偏差规律。系统创新集成自适应反馈机制,通过强化学习策略动态优化指导方案,形成“评估—反馈—强化”的闭环训练模式。该技术体系显著提升警务实战训练的科学性与适应性,为实战技能智能化培养提供创新解决方案。 展开更多
关键词 3D视觉动作捕捉 虚拟现实 多模态数据融合 警务实战训练
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基于CiteSpace的人工智能在阿尔茨海默病研究中的应用可视化分析
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作者 赖胜圣 张刚平 +1 位作者 刘文平 陈灿洋 《现代信息科技》 2025年第9期136-145,150,共11页
该研究通过文献计量分析,探讨人工智能在阿尔茨海默病研究中的发展趋势和应用热点。基于Web of Science核心数据库,检索了2013—2023年间的3 680篇相关文献,利用CiteSpace软件进行共现分析与关键词聚类,分析了发文趋势、国家和机构的合... 该研究通过文献计量分析,探讨人工智能在阿尔茨海默病研究中的发展趋势和应用热点。基于Web of Science核心数据库,检索了2013—2023年间的3 680篇相关文献,利用CiteSpace软件进行共现分析与关键词聚类,分析了发文趋势、国家和机构的合作情况、核心作者及共被引文献等。研究结果表明,人工智能在阿尔茨海默病领域的应用主要集中在影像数据分析与早期诊断、多模态数据融合以及脑网络功能连接三个方向。同时,任务分析和迁移学习作为新兴热点,显示了人工智能在个体化诊断和长期病情管理中的潜力。从结果分析可知,人工智能在阿尔茨海默病诊断与治疗中的应用正处于快速发展阶段,未来研究将聚焦于算法的泛化能力提升和多模态数据处理能力,以提供更加精准的诊断和个体化治疗方案。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 可视化分析 多模态数据融合 神经网络 机器学习
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基于实时多模态数据的地下洞室施工机械活动识别深度学习模型
5
作者 佟大威 冯凯悦 +1 位作者 余佳 王晓玲 《水利学报》 北大核心 2025年第9期1143-1154,共12页
施工机械活动识别是生产效率分析和生产安全保障的有效途径。当前机械活动识别主要关注运动学、视觉、听觉等各模态自身的特征,缺乏考虑多模态数据间的内在联系,在光线昏暗、环境狭窄、声音嘈杂的地下洞室内效果不佳。本文基于Transfor... 施工机械活动识别是生产效率分析和生产安全保障的有效途径。当前机械活动识别主要关注运动学、视觉、听觉等各模态自身的特征,缺乏考虑多模态数据间的内在联系,在光线昏暗、环境狭窄、声音嘈杂的地下洞室内效果不佳。本文基于Transformer模型,利用注意力机制能够捕获不同模态数据间长时依赖联系的优势,提出了基于实时多模态数据的地下洞室施工机械活动识别深度学习模型。首先,实时采集机械施工过程中的视频、音频与运动学数据,并分别采用S3D、VGGish、Conformer模型提取三种模态数据的初级特征。在此基础上,采用跨模态注意力、自注意力机制对初级特征进行整合提取,以获得多模态混合特征。最后基于多头注意力机制对初级特征和混合特征进一步融合,基于该融合特征进行活动识别分类。案例分析表明,本文所提模型的识别精度和F1值分别达到98.14%和96.47%,相比表现最优的单一模态分别提升了6.38%和9.13%,为地下洞室施工机械活动识别提供了新的途径。 展开更多
关键词 地下洞室 施工机械活动识别 多模态数据 注意力机制 特征融合
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面向早教平台的多模态数据融合智能推荐算法研究
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作者 姚鑫 王祝惠子 谢娜 《自动化与仪器仪表》 2025年第10期25-29,共5页
为了提高目前早教平台早教课程的推荐准确率,此次研究将交叉引导自注意力多模态数据融合方法与循环神经网络智能推荐算法进行结合,再基于结合后的算法对儿童早教课程进行个性化推荐。研究对融合算法的预测效果进行分析,结果显示,该融合... 为了提高目前早教平台早教课程的推荐准确率,此次研究将交叉引导自注意力多模态数据融合方法与循环神经网络智能推荐算法进行结合,再基于结合后的算法对儿童早教课程进行个性化推荐。研究对融合算法的预测效果进行分析,结果显示,该融合算法的预测准确率高于96%。并对基于该算法的推荐模型的实际效果进行分析,结果显示,该模型推荐出的课程能够将儿童对课程的点击率提高到90.3%,单次学习时长提高到23.3 min/次,并且儿童对推荐课程的满意度能够达到94.3%。由上述结果可知,研究提出的早教平台智能推荐模型能够提高儿童对早教课程的满意度。从而能够激发儿童学习兴趣,进而提升其学习效果。 展开更多
关键词 早教平台 多模态数据融合 推荐算法 循环神经网络
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黄瓜病害智能识别技术研究进展 被引量:1
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作者 杨振东 骆巍 +9 位作者 罗晨 姜鸿勋 张英 宋淑敏 史一鸣 于艳玲 杨田亮 马中杰 冯晓 杨凡 《河南农业科学》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
利用智能识别技术及时、准确识别黄瓜病害,进而积极防治、合理施药对于保障黄瓜高质量生产及生态环境安全具有重要意义。黄瓜病害智能识别主要采用基于传统专家系统和知识图谱的专家知识,以及基于传统机器学习和深度学习的可见光图像处... 利用智能识别技术及时、准确识别黄瓜病害,进而积极防治、合理施药对于保障黄瓜高质量生产及生态环境安全具有重要意义。黄瓜病害智能识别主要采用基于传统专家系统和知识图谱的专家知识,以及基于传统机器学习和深度学习的可见光图像处理、叶绿素荧光和高光谱等光谱分析、多模态数据融合技术。综述了基于上述技术的黄瓜病害智能识别研究进展,以及当前研究中存在的问题与不足,并展望了黄瓜病害智能识别技术的发展趋势,旨在为黄瓜病害智能识别的应用研究提供参考。 展开更多
关键词 黄瓜病害 计算机视觉 多模态数据融合 专家知识 智能识别 大模型
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复杂环境下的多模态数据融合研究——以开源国防数据分析为例 被引量:4
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作者 鞠孜涵 王延飞 白如江 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第5期49-56,共8页
[目的/意义]复杂环境下,开源国防数据结构各异、语义复杂,及时有效地融合多模态语义信息,辅助情报决策迫在眉睫。文章提出多模态国防数据融合模型,增强国防情报分析能力。[方法/过程]首先,梳理了开源情报的发展脉络;其次,分析了国防数... [目的/意义]复杂环境下,开源国防数据结构各异、语义复杂,及时有效地融合多模态语义信息,辅助情报决策迫在眉睫。文章提出多模态国防数据融合模型,增强国防情报分析能力。[方法/过程]首先,梳理了开源情报的发展脉络;其次,分析了国防数据环境的复杂性;再次,总结了多模态数据融合的关键技术,构建了融合模型;最后,结合多模态国防数据融合案例,提出相应融合启示。[结果/结论]复杂环境下,多模态国防数据融合既要准确把握语义融合的粒度,又要兼顾情报任务的需求,并结合深度学习等实现开源数据的快速、准确融合。 展开更多
关键词 复杂环境 多模态数据 开源情报 数据融合 语义融合
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基于CrossFormer的自动驾驶车辆周边行人轨迹预测 被引量:1
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作者 曹瑞阳 李诗雨 +1 位作者 刘擎超 丁延超 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期276-283,308,共9页
在自动驾驶车辆周边行人轨迹预测中,针对现有方法在长时预测任务中表现不足,尤其是对复杂场景适应性较低的问题,提出了一种新方法.给出了行人轨迹预测问题建模流程,构建了基于CrossFormer的行人轨迹预测方法.新方法通过维度分段嵌入技... 在自动驾驶车辆周边行人轨迹预测中,针对现有方法在长时预测任务中表现不足,尤其是对复杂场景适应性较低的问题,提出了一种新方法.给出了行人轨迹预测问题建模流程,构建了基于CrossFormer的行人轨迹预测方法.新方法通过维度分段嵌入技术显式学习相邻时间帧的相关性;结合两阶段注意力机制层,充分学习行人轨迹的长时依赖关系;利用分层编码器-解码器结构,自适应地捕获行人轨迹在不同时间尺度上的依赖性,提高模型在长时预测上的可扩展性.新方法创新性地结合了多模态信息融合、自注意力机制和可扩展性优化,实现了对行人轨迹预测任务的高效解决.在ETH轨迹数据、江苏大学校园内行人轨迹数据(JDD)这两个数据集完成了试验,进行了时间序列的分割性分析以及定量、定性分析.结果表明,在ETH数据集上,新方法的平均位移误差ADE、最终位移误差FDE值分别为0.627、1.32,均显著优于传统方法如LSTM(0.895、1.74)和SR-LSTM(0.728、1.66)等;在JDD数据集上,新方法的ADE、FDE值分别为0.281、0.53,远优于GAN(0.562、1.01)、STGAT(0.673、1.43)等模型;新方法在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力也得到了验证. 展开更多
关键词 自动驾驶 行人轨迹预测 CrossFormer TRANSFORMER 注意力机制 深度学习 复杂场景分析 多模态数据融合 预测精度
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基于多模态数据融合的农作物病害识别方法 被引量:3
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作者 陈维 施昌勇 马传香 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期840-848,共9页
现有的基于深度学习模型的农作物病害识别方法依赖特定农作物病害图像数据集进行图像特征学习,而忽视了文本特征在辅助图像特征学习中的重要性。为了更有效地提高模型对农作物病害图像的特征提取能力及病害识别能力,提出一种基于对比语... 现有的基于深度学习模型的农作物病害识别方法依赖特定农作物病害图像数据集进行图像特征学习,而忽视了文本特征在辅助图像特征学习中的重要性。为了更有效地提高模型对农作物病害图像的特征提取能力及病害识别能力,提出一种基于对比语言-图像预训练和多模态数据融合的农作物病害识别方法(CDR-CLIP)。首先,构建高质量的病害识别图像-文本对数据集,利用文本信息增强农作物病害图像的特征表示;其次,利用多模态融合策略有效结合文本特征与图像特征,以加强模型对病害的判别能力;最后,针对性地设计预训练和微调策略,从而优化模型在特定农作物病害识别任务中的表现。实验结果表明,在PlantVillage和AI Challenger 2018农作物病害数据集上,CDR-CLIP的病害识别准确率分别达到99.31%和87.66%,F1值分别达到99.04%和87.56%;在PlantDoc农作物病害数据集上,CDR-CLIP的平均精度均值mAP@0.5达到51.10%,展现出CDR-CLIP强大的性能优势。 展开更多
关键词 数据融合 多模态 大语言模型 农作物病害识别 对比学习
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基于客观化多模态数据融合的冠心病血瘀证诊断模型的构建
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作者 丁艳 王烨 +1 位作者 刘佳 汪南玥 《中医杂志》 北大核心 2025年第21期2239-2248,共10页
目的通过融合四诊客观化多模态数据,构建冠心病血瘀证的诊断模型,以提升中医证候辨识的准确性与客观性。方法纳入冠心病患者426例,分为血瘀证组221例和非血瘀证组205例。采用不同设备采集冠心病患者的舌象、脉象、声诊信息,构建冠心病... 目的通过融合四诊客观化多模态数据,构建冠心病血瘀证的诊断模型,以提升中医证候辨识的准确性与客观性。方法纳入冠心病患者426例,分为血瘀证组221例和非血瘀证组205例。采用不同设备采集冠心病患者的舌象、脉象、声诊信息,构建冠心病中医客观化四诊数据库;同时采用临床调查表进行人工信息采集。在单模态分析中,脉诊数据通过主成分分析(PCA)、最小二乘回归(LS)与套索回归(Lasso)进行判别;舌诊数据采用卷积神经网络进行分类;人工信息采集数据采用随机森林进行分类。在多模态建模上,通过深度学习对冠心病血瘀证人群的脉象、舌象等多源信息以全连接层与问诊进行拼接,从而实现冠心病血瘀证诊断模型的构建。结果单模态客观化分析显示,在脉象分析上,血瘀证组和非血瘀证组的脉诊信息具有显著差异,PCA差异主要在第一主成分上,判别准确率为99%(P=0.010),LS及Lasso分类判别准确率分别为64%(P=0.360)和67%(P=0.400),与非血瘀证组相比,血瘀证组的时域参数差异主要为左手寸脉力h1降低(P=0.018),左手关S1/S2(P=0.008)和右手尺t1(P=0.002)均升高,而频域参数差异在左手尺和右手关尤为突出;舌象分析中,血瘀证组的舌下络脉平均血管宽度及变异度显著高于非血瘀证组;人工信息采集数据分析中,舌下络脉粗张、迂曲、胸痛、胸闷、脉涩、心悸及气短是血瘀证最具鉴别价值的临床特征。此外,血瘀证组单模态中舌诊辨别准确率最高,达到83.33%(30/36),而脉诊、声诊及问诊的辨别准确率均低于舌诊;最优模态组合(舌诊+脉诊+问诊+声诊)达到最高准确率为86.11%(31/36),优于单模态模型。结论基于多模态数据融合的诊断模型能有效实现冠心病血瘀证的客观化辨识,验证了多模态信息融合在提升中医证候辨识准确性方面的优势,为中医证候诊断的客观化研究提供了科学依据。 展开更多
关键词 冠心病 血瘀证 四诊客观化 多模态数据融合 诊断模型
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数据模型知识协同驱动的隧道围岩高精度数字孪生建模方法
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作者 吴浩宇 朱庆 +2 位作者 丁雨淋 鲍榴 刘利 《测绘学报》 北大核心 2025年第10期1893-1906,共14页
隧道围岩高精度数字孪生模型是工程优化设计与安全质量效益多目标精准管控的关键基础。围岩孪生建模主要融合多源异质感知数据对围岩属性和结构进行动态三维建模,由于数据在模态、语义及空间分布等方面存在显著差异,现有建模方法难以自... 隧道围岩高精度数字孪生模型是工程优化设计与安全质量效益多目标精准管控的关键基础。围岩孪生建模主要融合多源异质感知数据对围岩属性和结构进行动态三维建模,由于数据在模态、语义及空间分布等方面存在显著差异,现有建模方法难以自动化、智能化融合处理。为此本文提出数据模型知识协同驱动的建模方法,利用体素结构集成多源数据以统一模态及空间分布,联合地球物理、岩土力学等多模型求解围岩物理力学属性,引入分级规则消除与实测指标的语义差异,动态接入探测数据优化机理模型参数,通过知识图谱引导数据模型知识协同驱动的自动化更新建模,共覆盖16种关键要素。选取典型铁路隧道进行验证,构建了随施工动态更新的0.5m分辨率围岩体素模型,质量评价指标分类准确率高于85%,相比现有方法提升约10%。 展开更多
关键词 数字孪生 隧道围岩 知识图谱 融合建模 多模态数据
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光电技术与多模态数据融合在电力设备状态监测中的应用 被引量:5
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作者 袁雷 赵丹 《灯与照明》 2025年第3期162-164,共3页
随着电力系统智能化进程的加速,电力设备状态监测面临着多源异构数据整合与精准诊断的双重挑战。本文通过引入分布式光纤测温系统和紫外成像装置,实现了对设备表面放电、局部过热等缺陷的全天候立体监测。在数据融合方面,提出了跨模态... 随着电力系统智能化进程的加速,电力设备状态监测面临着多源异构数据整合与精准诊断的双重挑战。本文通过引入分布式光纤测温系统和紫外成像装置,实现了对设备表面放电、局部过热等缺陷的全天候立体监测。在数据融合方面,提出了跨模态特征对齐算法和时空关联建模方法,有效解决了红外光谱、振动信号与局部放电脉冲序列之间的异构数据融合难题。实践表明,该技术体系使设备异常状态识别的响应时间缩短至传统方法的1/5,故障诊断的置信度提升至98.7%以上,特别是在复合绝缘子老化评估和GIS设备局部放电定位方面展现出显著优势。该研究突破了传统单模态检测的技术瓶颈,为电力设备全生命周期管理提供了新的技术范式。 展开更多
关键词 光电传感技术 多模态数据融合 状态监测 特征提取 故障诊断
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慢性病共病研究中多源多模态数据使用的问题与对策
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作者 朱鸿飞 王鹏飞 +5 位作者 王静夷 周萍 白慧莹 林淑娜 张玉姝 王颖 《中国预防医学杂志》 2025年第4期494-499,共6页
面对慢性病共病带来的多重用药、多科室就诊、医疗成本攀升等难题,多源多模态数据能够提供全面健康视角,促进精细疾病模型建立、共病关联解析及个性化干预探索,但目前多源多模态数据的使用尚存在不足。本研究分析目前慢性病共病研究领... 面对慢性病共病带来的多重用药、多科室就诊、医疗成本攀升等难题,多源多模态数据能够提供全面健康视角,促进精细疾病模型建立、共病关联解析及个性化干预探索,但目前多源多模态数据的使用尚存在不足。本研究分析目前慢性病共病研究领域在数据使用上面临的挑战,识别处理多源多模态数据时遇到的关键问题并探索对策,提出数据集成与融合的流程及新兴技术进展。未来慢性病共病研究需围绕多源多模态数据的深度集成融合、智能化技术应用,以及跨部门与跨学科合作的推进,为数据驱动的慢性病共病管理提供科学依据。 展开更多
关键词 慢性病共病 多源多模态数据 数据集成 数据融合
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海洋感知网络:从单点观测到多域协同感知
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作者 冯光升 於志文 《计算》 2025年第2期80-87,共8页
在智能计算驱动下,海洋感知网络正由传统分散式单点观测向多域协同感知演进,现有研究在感知模式、处理范式、网络架构、协同机制等方面取得了一系列进展。文章立足于海洋感知网络发展,从数据采集、数据融合、跨域组网和协同感知四个方面... 在智能计算驱动下,海洋感知网络正由传统分散式单点观测向多域协同感知演进,现有研究在感知模式、处理范式、网络架构、协同机制等方面取得了一系列进展。文章立足于海洋感知网络发展,从数据采集、数据融合、跨域组网和协同感知四个方面,系统梳理海洋感知网络关键技术的发展概况、面临的核心挑战以及未来的发展趋势。受益于新一代信息技术与人工智能融合发展,初步形成了智能海洋感知新范式。但在极端环境下仍面临数据质量低、处理能力弱、网络稳定性差和环境认知不足等问题,未来须在智能感知模式、弹性网络架构和精准环境认知方面持续深入研究。 展开更多
关键词 海洋观测 海洋感知网络 智能物联网 协同感知 智能计算 边缘智能 数据采集 多模态数据融合
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多模态数据融合与轻量化卷积神经网络在机电设备故障诊断中的应用 被引量:1
16
作者 朱光波 《信息与电脑》 2025年第12期45-47,共3页
机电设备故障诊断依靠多源多模态传感数据的深度融合及高效特征提取。着眼于传统方法信号整合不足与计算资源大量消耗的难题,提出以空间–时间交叉注意力机制为基础的多模态融合框架,凭借与轻量化卷积神经网络(Lightweight Convolutiona... 机电设备故障诊断依靠多源多模态传感数据的深度融合及高效特征提取。着眼于传统方法信号整合不足与计算资源大量消耗的难题,提出以空间–时间交叉注意力机制为基础的多模态融合框架,凭借与轻量化卷积神经网络(Lightweight Convolutional Neural Network,LW-CNN)结合实现高效故障识别,极大降低模型的复杂层级。多数据集实验表明,该方法在准确率、模型压缩及推理速度上胜过主流模型,有着良好的应用开发潜力。 展开更多
关键词 机电设备故障诊断 多模态数据融合 轻量化卷积神经网络 交叉注意力机制
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页岩气核心参数预测的异构异质数据多模态融合算法
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作者 罗浚七 汪敏 +4 位作者 乔豁通 邱毅 张浩洋 孙活 谢浩宇 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第3期793-806,共14页
不同于以图像为主导的传统多模态融合方法,工业生产中生产数据常以结构化数据为主,辅以少量的图像数据,但这两种异构数据都反映了页岩气核心参数特征,因其在数据维度存在巨大差异,导致异构数据难以实现特征融合。地层纵向结构化数据间... 不同于以图像为主导的传统多模态融合方法,工业生产中生产数据常以结构化数据为主,辅以少量的图像数据,但这两种异构数据都反映了页岩气核心参数特征,因其在数据维度存在巨大差异,导致异构数据难以实现特征融合。地层纵向结构化数据间存在异质性,运用常规深度学习方法预测核心参数存在较大误差。针对以上问题,提出一种异构异质数据多模态融合算法(Multi-modal fusion algorithm for heterogeneous data,MFH)。首先,设计了异构数据多模态融合策略,实现同一深度标签下的扫描电镜和测井参数数据特征对齐、提取和融合;其次,构建了异质数据特征拉近机制,通过构建正样本对使模型学习到同工区地层间的强异质性以及横向的非线性关系;最后,提出了异构数据特征交换方法,解决了丰富的测井数据与稀少的电镜图片的匹配问题,实现对核心参数精确连续预测。实验结果与主流深度模型预测结果对比,证明了本文方法具有实用性、有效性和可推广性。 展开更多
关键词 多模态融合 特征拉近机制 异构数据 异质性 注意力机制
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基于鸟瞰图融合表示的端到端自动驾驶系统研究综述
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作者 汪博文 王亚飞 +2 位作者 罗阿彤 王振豪 孙家铭 《汽车工程学报》 2025年第5期621-637,共17页
端到端自动驾驶因其高度集成化和数据驱动的特性受到学术界和工业界的广泛关注。鸟瞰图(BEV)特征表征方式因其全局视角和几何一致性优势,是目前端到端自动驾驶特征融合及表示的核心技术路线。目前,针对端到端的综述大多聚焦于强化学习... 端到端自动驾驶因其高度集成化和数据驱动的特性受到学术界和工业界的广泛关注。鸟瞰图(BEV)特征表征方式因其全局视角和几何一致性优势,是目前端到端自动驾驶特征融合及表示的核心技术路线。目前,针对端到端的综述大多聚焦于强化学习、模仿学习等端到端数据驱动范式,从端到端系统中的特征表示切入,重点梳理了端到端系统中不同BEV特征表示方法及其对端到端系统整体性能的影响。针对BEV感知范式下的计算效率问题,分析了当前主流的特征轻量化策略,归纳了性能评估指标。对基于BEV融合范式的端到端自动驾驶系统面临的挑战进行总结。 展开更多
关键词 自动驾驶 端到端系统 鸟瞰图 多模态融合 数据驱动
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多模态数据驱动的高速公路机电设备寿命预测
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作者 朱亮伟 周学军 +2 位作者 李晓琦 张佳惠 唐赛 《公路交通科技》 北大核心 2025年第9期12-26,共15页
【目标】为了提升设备寿命预测的准确性和鲁棒性,为主动运维提供可靠支持,提出了一种多模态数据融合方法预测高速公路机电设备剩余使用寿命(RUL),并验证其在复杂环境下的有效性和稳定性。【方法】首先,构建了覆盖瞬态电压电流、温湿度... 【目标】为了提升设备寿命预测的准确性和鲁棒性,为主动运维提供可靠支持,提出了一种多模态数据融合方法预测高速公路机电设备剩余使用寿命(RUL),并验证其在复杂环境下的有效性和稳定性。【方法】首先,构建了覆盖瞬态电压电流、温湿度、维护记录和系统日志等多模态异构数据的SW-RUL-DATAS数据集;其次,对不同模态数据分别进行特征抽取,包括采用卷积方法提取环境数据特征,采用频域与时域方法提取电气信号特征,采用BERT提取文本语义特征;然后,采用自编码器进行特征融合和降维,获得高质量的特征统一表示;最后,将融合后的序列特征输入循环神经网络,并通过AutoML自动优化超参数,实现端到端的寿命预测。【结果】在SW-RUL-DATAS的3个子数据集上的试验表明,所提出方法在均方误差和均方根误差上均显著优于Kaplan-Meier,ARIMA,CNN+GRU,CNN-LSTM等基线模型。在设备层面的验证中,模型能提前2~5 d准确预警摄像机、照明系统等设备的潜在故障,平均准确率和召回率较对比模型提升5%~15%。此外,数据敏感性试验结果显示瞬态电气特征、维护日志和环境数据均对预测性能有显著贡献,多模态融合是性能提升的关键。【结论】提出的多模态融合预测框架能够充分整合多源异构数据,在高速公路机电设备寿命预测任务中展现了更高的准确性与鲁棒性。研究不仅验证了瞬态电气信号与维护日志在寿命预测中的重要作用,也证明了深度学习结合AutoML的有效性。该方法为高速公路机电设备的主动运维和预防性维护提供了可靠的数据支持与技术路径。 展开更多
关键词 智能交通 剩余使用寿命 多模态数据融合 高速公路机电设备 预防性维护
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结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光谱影像融合
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作者 张莹滢 臧玉府 +1 位作者 石佳俊 肖雄武 《测绘通报》 北大核心 2025年第6期49-54,共6页
在城市地物识别与分类、环境监测及文物记录与保护中,机载激光点云和多光谱影像是两种重要的遥感数据。然而,现有的多模态数据融合方法难以实现两种跨模态数据的有效融合。因此,本文提出一种结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光... 在城市地物识别与分类、环境监测及文物记录与保护中,机载激光点云和多光谱影像是两种重要的遥感数据。然而,现有的多模态数据融合方法难以实现两种跨模态数据的有效融合。因此,本文提出一种结合Hough变换与语义特征点的激光点云与多光谱影像融合方法。采用Line-CNN深度学习网络提取线特征,通过Hough变换检测矩形框并生成相应的语义特征点,进而基于特征点实现多模态数据的精确匹配融合。试验结果表明,该方法在4种不同场景下匹配精度均高达97.98%,融合相关系数高达90%以上,具有优异的稳健性和较高的精确度,为多源遥感数据融合提供了一种新的解决方法。 展开更多
关键词 HOUGH变换 语义特征点 Line-CNN网络 多模态数据融合
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