多模态信息融合

Radar and Acoustic Sensor Fusion using a Transformer Encoder for Robust Drone Detection and Classification

基于Transformer编码器的雷达与声学传感器融合用于鲁棒的无人机检测与分类

Gevindu Ganganath, Pasindu Sankalpa, Samal Punsara, Demitha Pasindu, Chamira U. S. Edussooriya, Ranga Rodrigo, Udaya S. K. P. Miriya Thanthrige

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

AI总结 针对无人机入侵安全问题，提出雷达与声学传感器融合的Transformer编码器方法，利用原始声学信号减少参数，在户外实验中优于现有技术。

Comments Accepted at IEEE 12$^{\text{th}}$~Moratuwa Engineering Research Conference 2026 (MERCon 2026)

Journal ref IEEE 12th Moratuwa Engineering Research Conference 2026 (MERCon 2026)

Context-specific Credibility-aware Multimodal Fusion with Conditional Probabilistic Circuits

基于条件概率电路的上下文特定可信感知多模态融合

Pranuthi Tenali, Sahil Sidheekh, Saurabh Mathur, Erik Blasch, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan

机构 * Department of Computer Science , TU Darmstadt（德累斯顿技术大学计算机科学系） ； Air Force Research Lab（空军研究实验室） 纠错

专题命中 音视频/视觉语言融合 ：multimodal fusion(title,abstract)

AI总结 提出C$^2$MF框架，利用条件概率电路建模实例级源可靠性，通过KL散度度量上下文特定信息可信度，在跨模态冲突下提升预测准确率高达29%。