【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉领域，且更为具体地，涉及一种用于新能源汽车的机器视觉系统及方法。
技术介绍
1、新能源汽车由于具有环境效益和更低的运营成本而得到快速发展和迅速普及。与传统内燃机汽车相比，新能源汽车具有更低排放的优势，有助于减少空气污染和温室气体的排放。随着新能源汽车的普及，对提高其安全性、可靠性和驾驶体验的需求也在不断增长。
2、新能源汽车的车辆周围环境感知技术对于新能源汽车的安全性和驾驶体验至关重要。通过感知车辆的周围环境，新能源汽车可以做出更为明智的决策，例如，通过感知和监测车辆周围环境中的其他车辆、行人和物体，以避免碰撞。
3、然而，传统的车辆周围环境感知方案通常依靠激光雷达等传感器进行目标对象的检测，激光雷达传感器的成本昂贵，这会增加汽车的整体成本。并且，激光雷达传感器的探测范围有限，这可能会限制它们在某些情况下的有效性。此外，激光雷达传感器只能提供目标对象的位置和速度等基本信息，而无法提供有关目标对象类型的语义信息。
4、因此，期望一种用于新能源汽车的机器视觉系统。
【技术保护点】
1.一种用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述目标感兴趣区域全局语义特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型的目标对象特征提取器采用AlexNet网络作为特征提取器。
4.根据权利要求3所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述感兴趣区域全局语义关联单元，用于：将每个所述目标对象感兴趣局部区域特征向量的序列通过所述基于自相关显著化网络的感兴趣区域多目标特征融合器以如下自相...
【技术特征摘要】
1.一种用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述目标感兴趣区域全局语义特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型的目标对象特征提取器采用alexnet网络作为特征提取器。
4.根据权利要求3所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述感兴趣区域全局语义关联单元，用于：将每个所述目标对象感兴趣局部区域特征向量的序列通过所述基于自相关显著化网络的感兴趣区域多目标特征融合器以如下自相关显著化融合公式进行处理以得到所述目标对象感兴趣区域全局语义特征向量；
5.根据权利要求4所述的用于新能源汽车的机器视觉系统，其特征在于，所述车辆多方位视角环境语义融合表征模块，用于：将所述多个目标对象感兴趣区域全局语义特征向量通过所述基于信息传递网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：余建明，蒋愚劼，华山，
申请(专利权)人：江苏电子信息职业学院，
类型：发明
国别省市：
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