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结合时空注意力的视触融合目标识别方法

刘佳 栗文龙 陈大鹏 张松 黄孝荣

计算机工程与应用2025,Vol.61Issue(18):175-186,12.
计算机工程与应用2025,Vol.61Issue(18):175-186,12.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2406-0242

结合时空注意力的视触融合目标识别方法

Vision-Tactile Fusion Method for Object Recognition Combining Spatio-Temporal Attention

刘佳 1栗文龙 2陈大鹏 1张松 2黄孝荣2

作者信息

  • 1. 南京信息工程大学 天长研究院,安徽 滁州 239300||南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044||江苏省智能气象探测机器人工程研究中心,南京 210044||江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044
  • 2. 南京信息工程大学 天长研究院,安徽 滁州 239300||南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044
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摘要

Abstract

A spatio-temporal attention-based vision-tactile fusion method for object recognition is proposed to address the inadequacy in handling spatio-temporal and cross-modal heterogeneous information in continuous visual and tactile frames.The method begins with using Swin Transformer modules to extract features from visual and tactile images,thereby reducing cross-modal heterogeneity.It then employs a spatio-temporal Transformer module based on an attention bottleneck mechanism to enable spatio-temporal and cross-modal interactions between visual and tactile features.Following this,a multi-head self-attention fusion module adaptively aggregates information from these features,enhancing object recognition performance.Finally,a fully connected layer produces the recognition results.The accuracy and F1 score of this model on The Touch and Go dataset are 98.38%and 96.83%,respectively,which are 0.90 and 0.63 percentage points higher than the best contrast model.Additionally,ablation experiments validate the effectiveness of each proposed module.This approach significantly improves the handling of spatio-temporal and cross-modal information,offering a robust solution for advanced object recognition in intelligent robotics.

关键词

多模态融合/目标识别/视触融合/Transformer/自注意力/时空信息

Key words

multimodal fusion/object recognition/vision-tactile fusion/Transformer/self-attention/spatio-temporal information

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘佳,栗文龙,陈大鹏,张松,黄孝荣..结合时空注意力的视触融合目标识别方法[J].计算机工程与应用,2025,61(18):175-186,12.

基金项目

国家自然科学基金(62003169) (62003169)

江苏产业前瞻与关键技术重点项目(BE2020006-2) (BE2020006-2)

江苏省自然科学基金青年基金(BK20200823). (BK20200823)

计算机工程与应用

OA北大核心

1002-8331

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