视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合，包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-06-02 至 2026-06-02 共收录 3 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 机器人多传感器融合 3 篇

2606.01277 2026-06-02 cs.RO cs.AI cs.CV cs.SY eess.IV eess.SY 78%

DeepIPCv3: Event-Aware Multi-Modal Sensor Fusion for Sudden Pedestrian Crossing Avoidance

DeepIPCv3: 面向突发行人穿越避让的事件感知多模态传感器融合

Oskar Natan, Andi Dharmawan, Aufaclav Zatu Kusuma Frisky, Jazi Eko Istiyanto, Jun Miura

机构 * Department of Computer Science and Electronics, Universitas Gadjah Mada（计算机科学与电子系，加雅马达大学）； Department of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology（计算机科学与工程系，东福士大学）

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(title)；分类 cs.CV、eess.IV、cs.RO

AI总结提出DeepIPCv3框架，通过Transformer交叉模态注意力融合LiDAR点云与DVS事件流，实现突发行人穿越场景下的高反应性避让，在自定义多模态数据集上达到最优轨迹与控制精度。

2507.12645 2026-06-02 eess.SP cs.AI cs.LG 70%

A Novel Data Augmentation Strategy for Robust Deep Learning Classification of Biomedical Time-Series Data: Application to ECG and EEG Analysis

一种用于生物医学时间序列数据鲁棒深度学习分类的新型数据增强策略：在ECG和EEG分析中的应用

Mohammed Guhdar, Ramadhan J. Mstafa, Abdulhakeem O. Mohammed

机构 * Computer Science Department, College of Science, University of Zakho（扎赫大学科学学院计算机科学系）； Department of Computer Science and Information Technology, The American University of Kurdistan（库尔德斯坦美国大学计算机科学与信息技术系）； PRIME Lab, Scientific Research Center, University of Zakho（扎赫大学科学研究中心PRIME实验室）

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(abstract)；multi-sensor fusion(abstract)；分类 eess.SP

AI总结提出一种结合ResNet-CNN与注意力机制的统一深度学习框架，通过时域拼接多个增强变体的新型数据增强策略和Focal Loss处理类别不平衡，在ECG和EEG数据集上达到99.96%-100%的准确率，且内存需求低、推理速度快。

2602.23694 2026-06-02 cs.RO cs.AI 57%

Interpretable Multimodal Gesture Recognition for Drone and Mobile Robot Teleoperation via Log-Likelihood Ratio Fusion

基于对数似然比融合的可解释多模态手势识别用于无人机和移动机器人遥操作

Seungyeol Baek, Jaspreet Singh, Lala Shakti Swarup Ray, Hymalai Bello, Paul Lukowicz, Sungho Suh

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（人工智能系，韩国大学）； Department of Computer Science, RPTU Kaiserslautern-Landau（计算机科学系，RPTU凯撒斯劳滕-兰道）； Embedded Intelligence, German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（嵌入式智能，德国人工智能研究中心（DFKI））

专题命中机器人多传感器融合：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结提出一种融合腕戴式Apple Watch惯性数据和定制手套电容传感信号的多模态手势识别框架，利用对数似然比后期融合策略提升性能并提供可解释性，在降低计算成本的同时达到与视觉基线相当的识别效果。