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。

2025-12-23 至 2025-12-23 共收录 5 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 通用Image Fusion 1 篇

2512.19180 2025-12-23 cs.LG cs.AI 50%

Practical Quantum-Classical Feature Fusion for complex data Classification

实用量子-经典特征融合用于复杂数据分类

Azadeh Alavi, Fatemeh Kouchmeshki, Abdolrahman Alavi

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学）

专题命中通用Image Fusion ：multimodal fusion(abstract)

AI总结本文提出了一种交叉注意中融合架构，通过多模态融合提升复杂数据分类性能，证明了量子信息与经典特征结合的重要性。

Comments 16 pages, 3 figues

2. 机器人多传感器融合 2 篇

2509.10729 2025-12-23 cs.LG 71%

Using LLMs for Late Multimodal Sensor Fusion for Activity Recognition

利用大语言模型进行晚阶段多模态传感器融合以进行活动识别

Ilker Demirel, Karan Thakkar, Benjamin Elizalde, Miquel Espi Marques, Aditya Sarathy, Yang Bai, Umamahesh Srinivas, Jiajie Xu, Shirley Ren, Jaya Narain

机构 * Apple（苹果公司）； MIT（麻省理工学院）； Johns Hopkins（约翰霍普金斯大学）

专题命中机器人多传感器融合：sensor fusion(title)

AI总结利用大语言模型进行晚阶段多模态融合，实现零样本和单样本活动分类，无需特定任务训练。

Comments NeurIPS Workshop on Learning from Time Series for Health

2508.11960 2025-12-23 cs.RO 57%

Human Centric General Physical Intelligence for Agile Manufacturing Automation

以人为中心的敏捷制造通用物理智能

Sandeep Kanta, Mehrdad Tavassoli, Varun Teja Chirkuri, Venkata Akhil Kumar, Santhi Bharath Punati, Praveen Damacharla, Sunny Katyara

机构 * Northeastern University（东北大学）； Bmade Robotics（Bmade机器人）

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

AI总结本文探讨了通过VLA模型实现通用物理智能在敏捷制造中的应用，系统回顾了最新进展并提出未来研究方向。

Comments Advanced Engineering Informatics

3. 融合架构与评测 2 篇

2107.02543 2025-12-23 cs.CV cs.HC cs.LG 57%

A Deep Learning-based Multimodal Depth-Aware Dynamic Hand Gesture Recognition System

基于深度学习的多模态深度感知动态手部姿态识别系统

Hasan Mahmud, Mashrur M. Morshed, Md. Kamrul Hasan

机构 * Systems \& Software Lab (SSL), Department of Computer Science

专题命中融合架构与评测：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文提出了一种基于深度学习的多模态深度感知动态手部姿态识别系统，通过量化深度值和改进多模态融合CRNN架构，提高了识别准确性和参数效率。

Journal ref The Visual Computer, Springer Nature, January 2024

2512.18661 2025-12-23 cs.AI 50%

ASTIF: Adaptive Semantic-Temporal Integration for Cryptocurrency Price Forecasting

ASTIF：自适应语义-时间整合用于加密货币价格预测

Hafiz Saif Ur Rehman, Ling Liu, Kaleem Ullah Qasim

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学）； Southwest Jiaotong University（西南交通大学）

专题命中融合架构与评测：information fusion(abstract)

AI总结 ASTIF通过自适应元学习整合语义和时间信息，提升加密货币价格预测的准确性和鲁棒性。

Comments 33 Pages, 8 Figures