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自动驾驶系统中的时空融合感知与多帧目标检测方法.docx
资料介绍
自动驾驶系统中的时空融合感知与多帧目标检测方法
摘要：时空融合感知与多帧目标检测是自动驾驶感知系统的重要技术方向，通过融合多帧时序信息，提升目标检测的精度与稳定性。本文系统分析了时空融合感知与多帧目标检测的技术方法，涵盖时序特征融合、时空注意力机制、多帧检测架构、时序后处理以及工程优化，深入探讨了多帧检测在自动驾驶感知系统量产中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶感知系统中，单帧目标检测存在信息不完整的问题，被遮挡的目标在单帧中无法检测，运动模糊的目标在单帧中检测精度低。时空融合感知通过融合多帧时序信息，利用目标在连续帧中的运动特征，提升检测的精度与稳定性。多帧目标检测在遮挡目标恢复、运动目标检测、小目标检测等场景中具有显著优势。2026年，时空融合感知已在部分量产车型中应用，在复杂场景中的检测性能优于单帧检测。
二、时序特征融合
2.1 帧间特征对齐
时序特征融合需要在帧间对齐特征，将历史帧的特征通过运动补偿变换到当前帧的坐标系中。帧间特征对齐通过光流或车辆位姿信息实现。
2.2 特征累积
时序特征融合通过特征累积，将多帧的特征累积到当前帧中，增加特征的丰富度。特征累积在目标被遮挡时，历史帧中的特征可以补充当前帧中缺失的信息。
三、时空注意力机制
3.1 时空注意力
时空注意力机制在时间与空间两个维度上计算注意力权重，在时间维度上关注信息最丰富的历史帧，在空间维度上关注目标所在的区域。
3.2 可变形注意力
时空注意力机制通过可变形注意力，在历史帧中关注与当前帧目标相关的区域，在目标运动时自动调整关注的位置。
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