噪声感知融合网络

越野检测抗噪

通过去噪模板作为中间桥梁，NAIFNet在多模态融合中有效抑制噪声，提升非结构化场景下的自由空间检测精度。

Ying, Lv · 刘志 · 李恭杨 · Chang, Xiaojun

IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2024

技术优势

噪声干扰被抑制

通过噪声感知中间交互模块，以去噪模板为中介，在融合过程中逐模态抑制噪声，避免噪声对融合特征的污染。

特征恢复更精确

解码阶段引入去噪引导解码器，利用去噪模板实现更精确的特征恢复，进一步减轻噪声影响。

应用场景

• 越野自由空间检测：在泥地、草地等越野环境中稳定检测可通行区域，替代易受噪声干扰的传统融合方法。
• 非结构化环境感知：为缺乏车道线和规则边界的非结构化场景提供噪声鲁棒的感知结果。
• 户外机器人导航：帮助户外机器人在复杂地形中规划路径，减少噪声导致的误判。
• 无人机地形识别：提升无人机在低空飞行时对地面可降落或可通行区域的识别可靠性。