一种基于自动驾驶场景多模态融合的抗干扰目标检测方法及系统

本发明提出一种基于自动驾驶场景多模态融合的抗干扰目标检测方法及系统，在图像视图编码层面，运用基于摄像头图像的语义分割与实例分割结合法，借助Mask‑RCNN模型，精准判定出可能存在的被遮挡物体及区域；在特征处理环节，引入时间自注意力机制，从时间维度对特征图进行加权，重点聚焦被遮挡物体，抑制无关信息，增强对其特征的捕捉能力；此外，在模型中设置缓存机制，并采用目标置信度变化法，存储连续视频帧的检测置信度，通过分析连续视频帧中目标物体的置信度变化情况来识别遮挡情况。本发明提高了对被遮挡物体的检测精度与可靠性，为无人驾驶技术的物体检测提供了更高效、更精准的解决方案。