線掃描成像原理
多功能線陣相機的核心成像單元為線陣傳感器（如CCD或CMOS），其通過逐行掃描實現(xiàn)二維圖像構(gòu)建。成像過程中，線陣傳感器與被測物體保持相對運動，傳感器每次曝光僅捕獲一行像素數(shù)據(jù)，隨著物體移動或相機平移，逐行拼接形成完整圖像。
關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)包括：
行頻：每秒掃描的行數(shù)，需與物體運動速度匹配以避免圖像拉伸或壓縮。例如，物體運動速度為2000mm/s、像素精度0.1mm時，理想行頻為20kHz。
分辨率：由像素數(shù)量和物體寬度決定。例如，物體寬1000mm、像素精度0.1mm時，需10500個像素實現(xiàn)清晰成像。
同步控制：通過編碼器或觸發(fā)信號實現(xiàn)運動與掃描的同步，確保圖像無畸變。
優(yōu)勢：適用于高分辨率、大幅面場景（如金屬板材、紙張、織物檢測），且成本低于多臺面陣相機組合方案。
多模態(tài)融合機制
多功能線陣相機通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)提升環(huán)境感知能力，典型應(yīng)用為自動駕駛中的3D目標(biāo)檢測與語義分割。其融合機制可分為以下層面：
數(shù)據(jù)預(yù)處理：統(tǒng)一不同模態(tài)數(shù)據(jù)格式（如圖像、雷達點云），并進行時間對齊。例如，在自動駕駛中，需同步攝像頭圖像與雷達數(shù)據(jù)的時間戳。
特征提取：利用深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、Transformer）提取各模態(tài)特征。例如，CNN用于圖像特征提取，Transformer用于文本或雷達特征提取。
跨模態(tài)映射：通過生成模型（如GAN）或自編碼器（AE）建立模態(tài)間映射關(guān)系。例如，將圖像特征轉(zhuǎn)換為雷達坐標(biāo)系下的表示。
融合策略：
早期融合：直接合并原始數(shù)據(jù)（如圖像與雷達點云拼接），適用于模態(tài)間語義關(guān)聯(lián)緊密的場景。
深度融合：在特征提取后融合高維特征圖，通過注意力機制（如多模態(tài)可變形注意力）動態(tài)關(guān)注相關(guān)特征。例如，CRN框架利用雷達點云提供精確空間上下文，將圖像特征轉(zhuǎn)換為鳥瞰圖（BEV）特征。
后期融合：融合各模態(tài)獨立決策結(jié)果（如分類得分加權(quán)平均），適用于模態(tài)間互補性強的場景。
應(yīng)用案例：在自動駕駛中，多功能線陣相機結(jié)合攝像頭與雷達數(shù)據(jù)，通過深度融合實現(xiàn)100m距離內(nèi)的3D目標(biāo)檢測，性能媲美激光雷達方案，但成本更低。
掃一掃，立刻溝通
