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### 多模态感知基础介绍 自动驾驶系统是当代科技发展的热点，其中多模态感知作为其核心组成部分，起着至关重要的作用。多模态感知涉及利用多种传感器收集数据，包括相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等，实现对周围环境的精确感知。本课程将围绕自动驾驶中的多模态感知技术展开，从基础知识到深入应用进行系统性介绍。 #### 主讲人介绍 主讲人阡陌博士在读于华中科技大学，专注于三维目标检测、三维多目标跟踪、多模态融合等研究方向。其研究成果丰富，在TPAMI、AAAI、ECCV、ICRA等顶级期刊和会议上发表了多篇论文，累计引用量超过600次。阡陌博士还担任了多个顶级会议和期刊的审稿人，并致力于将研究成果转化为教学内容。 #### 课程内容概述 课程共分为六章，每章都有其独特的主题和内容。第一章节将介绍自动驾驶系统及其所需的多模态感知基础。接着的章节将逐步深入到二维与三维目标检测、不同传感器的特点及数据集的应用等。在第二章中，将探讨2D与3D目标检测的区别与联系，并引入各种基于不同视角和传感器的3D检测技术。第三章到第五章将分别介绍多模态感知在前期输入融合、深度特征融合和后期结果融合中的应用。第六章则专注于BEV时序多模态3D检测，探讨如何利用时序信息提升检测性能。 #### 传感器与数据集 自动驾驶中常用的传感器包括相机传感器、激光雷达传感器和毫米波雷达传感器。相机传感器擅长捕捉目标颜色和纹理信息，适合进行交通灯识别和车道线检测。然而，它在获取精准深度信息方面存在挑战，易受到光照和天气条件的影响。激光雷达传感器通过发射激光脉冲测量反射时间来获取目标的精确深度信息，具有较高的可靠性。毫米波雷达则通常用于检测车辆的速度和距离，具有较强的抗干扰能力。 在自动驾驶的学习和研究中，公开数据集扮演着重要的角色。KITTI、nuScenes和Waymo数据集是最常用的几个，它们提供了丰富的场景、目标检测以及各种传感器数据，为算法测试和评估提供了便利。 #### 多模态融合技术 多模态融合技术是将来自不同传感器的信息进行整合，以提升系统的感知能力和鲁棒性。前期输入融合关注于在信息尚未被处理之前就进行融合，而深度特征融合则是在特征级别上进行融合，可以更深层次地提取和融合信息。后期结果融合是指在检测或分类等任务的后期阶段将来自不同传感器的结果进行整合。 #### 课程规划与实践 课程的规划旨在帮助学员从理论到实践全面掌握多模态感知技术。除了系统性的知识介绍外，还包括了丰富的实践环节。学员将有机会通过MVP环境配置、EPNet/EPNet++代码详解以及TransFusion、CLOCs等实战演练，亲自体验多模态融合技术的应用过程。 #### 结语 本课程为自动驾驶领域的研究者和工程师提供了一个全面学习和掌握多模态感知技术的平台。通过本课程，学员不仅能够了解到自动驾驶系统的基础知识，而且能够深入理解多模态感知技术的原理和实践应用，为进一步的研究和开发工作奠定坚实的基础。