基于神经网络的视觉与毫米波雷达融合感知方法及装置

发明公开一种基于神经网络的视觉与毫米波雷达融合感知方法及装置，属于计算机视觉与多传感器融合领域，采用改进Swin Transformer和PointNet++双分支结构提取多尺度特征；利用基于场景流的时空一致性标定及卡尔曼滤波实现高精度数据对齐；通过距离自适应感受野调整与图神经网络特征补全，增强远距离小目标检测能力；构建动态图网络融合机制，依据模态不确定性动态调整权重，提升复杂环境下的鲁棒性。实验表明，该方法能够提升在80m处检测率、不同天气下准确率和推理速度，有效解决了远距离漏检及单模态失效问题，适用于自动驾驶等场景。