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線掃描成像原理
多功能線陣相機的核心成像單元為線陣傳感器（如CCD或CMOS），其通過逐行掃描實現二維圖像構建。成像過程中，線陣傳感器與被測物體保持相對運動，傳感器每次曝光僅捕獲一行像素數據，隨著物體移動或相機平移，逐行拼接形成完整圖像。
關鍵技術參數包括：
行頻：每秒掃描的行數，需與物體運動速度匹配以避免圖像拉伸或壓縮。例如，物體運動速度為2000mm/s、像素精度0.1mm時，理想行頻為20kHz。
分辨率：由像素數量和物體寬度決定。例如，物體寬1000mm、像素精度0.1mm時，需10500個像素實現清晰成像。
同步控制：通過編碼器或觸發信號實現運動與掃描的同步，確保圖像無畸變。
優勢：適用于高分辨率、大幅面場景（如金屬板材、紙張、織物檢測），且成本低于多臺面陣相機組合方案。
多模態融合機制
多功能線陣相機通過融合多模態數據提升環境感知能力，典型應用為自動駕駛中的3D目標檢測與語義分割。其融合機制可分為以下層面：
數據預處理：統一不同模態數據格式（如圖像、雷達點云），并進行時間對齊。例如，在自動駕駛中，需同步攝像頭圖像與雷達數據的時間戳。
特征提取：利用深度學習模型（如CNN、Transformer）提取各模態特征。例如，CNN用于圖像特征提取，Transformer用于文本或雷達特征提取。
跨模態映射：通過生成模型（如GAN）或自編碼器（AE）建立模態間映射關系。例如，將圖像特征轉換為雷達坐標系下的表示。
融合策略：
早期融合：直接合并原始數據（如圖像與雷達點云拼接），適用于模態間語義關聯緊密的場景。
深度融合：在特征提取后融合高維特征圖，通過注意力機制（如多模態可變形注意力）動態關注相關特征。例如，CRN框架利用雷達點云提供精確空間上下文，將圖像特征轉換為鳥瞰圖（BEV）特征。
后期融合：融合各模態獨立決策結果（如分類得分加權平均），適用于模態間互補性強的場景。
應用案例：在自動駕駛中，多功能線陣相機結合攝像頭與雷達數據，通過深度融合實現100m距離內的3D目標檢測，性能媲美激光雷達方案，但成本更低。
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