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线扫描成像原理
多功能线阵相机的核心成像单元为线阵传感器（如CCD或CMOS），其通过逐行扫描实现二维图像构建。成像过程中，线阵传感器与被测物体保持相对运动，传感器每次曝光仅捕获一行像素数据，随着物体移动或相机平移，逐行拼接形成完整图像。
关键技术参数包括：
行频：每秒扫描的行数，需与物体运动速度匹配以避免图像拉伸或压缩。例如，物体运动速度为2000mm/s、像素精度0.1mm时，理想行频为20kHz。
分辨率：由像素数量和物体宽度决定。例如，物体宽1000mm、像素精度0.1mm时，需10500个像素实现清晰成像。
同步控制：通过编码器或触发信号实现运动与扫描的同步，确保图像无畸变。
优势：适用于高分辨率、大幅面场景（如金属板材、纸张、织物检测），且成本低于多台面阵相机组合方案。
多模态融合机制
多功能线阵相机通过融合多模态数据提升环境感知能力，典型应用为自动驾驶中的3D目标检测与语义分割。其融合机制可分为以下层面：
数据预处理：统一不同模态数据格式（如图像、雷达点云），并进行时间对齐。例如，在自动驾驶中，需同步摄像头图像与雷达数据的时间戳。
特征提取：利用深度学习模型（如CNN、Transformer）提取各模态特征。例如，CNN用于图像特征提取，Transformer用于文本或雷达特征提取。
跨模态映射：通过生成模型（如GAN）或自编码器（AE）建立模态间映射关系。例如，将图像特征转换为雷达坐标系下的表示。
融合策略：
早期融合：直接合并原始数据（如图像与雷达点云拼接），适用于模态间语义关联紧密的场景。
深度融合：在特征提取后融合高维特征图，通过注意力机制（如多模态可变形注意力）动态关注相关特征。例如，CRN框架利用雷达点云提供精确空间上下文，将图像特征转换为鸟瞰图（BEV）特征。
后期融合：融合各模态独立决策结果（如分类得分加权平均），适用于模态间互补性强的场景。
应用案例：在自动驾驶中，多功能线阵相机结合摄像头与雷达数据，通过深度融合实现100m距离内的3D目标检测，性能媲美激光雷达方案，但成本更低。
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