面向自動(dòng)駕駛道路場(chǎng)景中異常案例的多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘算法

摘要： 基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)感知技術(shù)的發(fā)展有利于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中環(huán)境感知技術(shù)的進(jìn)步。然而，對(duì)于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中的異常案例，目前的感知模型還存在一些問(wèn)題。這是因?yàn)榛谏疃葘W(xué)習(xí)的感知模型的能力取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分布。尤其是駕駛場(chǎng)景中的類別從未出現(xiàn)在訓(xùn)練集中，感知系統(tǒng)也往往很脆弱。因此識(shí)別未知類別和極端場(chǎng)景仍然是自動(dòng)駕駛感知技術(shù)安全性的挑戰(zhàn)。本文從處理數(shù)據(jù)集的角度出發(fā)，提出了一種新穎的多模態(tài)異常案...