多模态感知辅助系统
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案例介绍
系统以树莓派 4B 为核心硬件平台，集成高分辨率摄像头（640×480 RGB 图像，30fps）与 ReSpeaker 2 麦克风阵列（16kHz 音频流采集），构建多模态数据采集模块。在算法层面，采用分层处理架构：通过 YAMNet 音频分类模型实现 521 种声音的全量识别，输出声音类别及置信度；基于 UniDepth-v2-vits14 深度感知模型实时生成深度图与障碍物信息（30fps）；利用 YOLOv12 物体识别模型完成 80 余种物体的检测与动向判断。通过多模态信息融合技术，系统实现视觉流（物体特征、深度信息）与听觉流（声音事件特征）的协同处理，突破单一模态的感知局限。
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系统以树莓派 4B 为核心硬件平台，集成高分辨率摄像头（640×480 RGB 图像，30fps）与 ReSpeaker 2 麦克风阵列（16kHz 音频流采集），构建多模态数据采集模块。在算法层面，采用分层处理架构：通过 YAMNet 音频分类模型实现 521 种声音的全量识别，输出声音类别及置信度；基于 UniDepth-v2-vits14 深度感知模型实时生成深度图与障碍物信息（30fps）；利用 YOLOv12 物体识别模型完成 80 余种物体的检测与动向判断。通过多模态信息融合技术，系统实现视觉流（物体特征、深度信息）与听觉流（声音事件特征）的协同处理，突破单一模态的感知局限。
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