YOLOFuse扩展思路：加入第三传感器（如雷达）可能性探讨

1. 引言：多模态融合的演进与挑战

随着自动驾驶、智能监控和机器人感知等领域的快速发展，单一或双模态传感器系统已逐渐难以满足复杂环境下的高鲁棒性目标检测需求。YOLOFuse作为基于Ultralytics YOLO架构的RGB-红外双流融合框架，已在低光照、烟雾遮挡等恶劣视觉条件下展现出显著优于单模态模型的检测性能。

然而，在真实工业场景中，仅依赖光学成像存在固有局限——例如红外图像对距离不敏感、易受热源干扰；可见光图像在完全黑暗环境中失效。因此，引入第三类物理特性迥异的传感器（如毫米波雷达、激光雷达）成为提升系统泛化能力的关键方向。

本文将围绕“是否可在YOLOFuse框架中集成雷达数据”这一核心问题展开技术可行性分析，重点探讨： - 雷达数据的本质特征及其与图像模态的互补性 - 多模态融合层级上的适配策略 - 模型结构改造建议 - 实际部署中的工程挑战

最终目标是为研究者提供一条清晰的扩展路径，推动YOLOFuse从“双模态”向“跨域多模态”演进。

2. 雷达数据特性与融合价值分析

2.1 雷达数据的基本形式与优势

毫米波雷达（mmWave Radar）通过发射电磁波并接收回波来感知物体的距离、速度和方位角。其输出通常包括以下几种格式：

点云数据（Radar Point Cloud）：每个点包含(range, azimuth, elevation, Doppler velocity, RCS)等信息。
目标列表（Object List）：经内置算法处理后的聚类结果，含位置、速度、尺寸等。
范围-多普勒图（Range-Doppler Map）或BEV热力图（Bird’s Eye View Heatmap）：可用于深度学习直接输入的二维表示。

相较于RGB/IR图像，雷达具备以下不可替代的优势：

特性	描述
全天候工作	不受雨雪、雾霾、强光影响
直接测距测速	提供精确的距离和径向速度信息
穿透能力强	可穿透非金属障碍物（如塑料、衣物）

这些特性使其在夜间行人检测、恶劣天气车辆识别等任务中具有独特价值。

2.2 跨模态互补性的本质

尽管雷达无法提供纹理和颜色信息，但其提供的几何先验与图像的语义丰富性形成天然互补：

图像擅长分类但易受光照变化影响；
雷达擅长定位与运动估计但在静态小目标识别上表现差。

将三者结合，理论上可构建一个兼具高精度、强鲁棒性和动态感知能力的目标检测系统。

关键洞察：真正的融合不应只是“拼接”，而是让不同模态在各自擅长的任务阶段发挥作用，并通过合理的交互机制实现信息增益。

3. 融合架构设计：从双流到三流的演进

3.1 原始YOLOFuse的双流结构回顾

YOLOFuse当前采用典型的双分支CNN结构：

[RGB Branch] → Feature Extractor → Fusion Module → Detection Head ↗ Input Pair: (RGB, IR) ↘ [IR Branch] → Feature Extractor →

支持多种融合方式： -早期融合：在输入层或浅层特征拼接 -中期融合：在骨干网络中间层进行特征交互 -决策级融合：独立推理后合并预测框

该结构灵活且高效，但未考虑非图像型传感器输入。

3.2 加入雷达后的三模态融合拓扑选择

为了兼容雷达数据，需重新设计整体架构。以下是三种可行方案对比：

方案	结构描述	优点	缺点
并行三流融合	RGB + IR + Radar 各自提取特征后统一融合	模块解耦，易于调试	参数量大，训练难度高
分阶段融合（Hierarchical）	先融合RGB+IR → 再与雷达特征融合	利用已有双模态成果，降低复杂度	可能丢失原始跨模态关联
雷达引导注意力机制	将雷达输出作为空间/通道注意力权重注入图像分支	计算开销小，解释性强	对齐误差敏感

推荐方案：分阶段融合 + 注意力增强

我们建议采用两阶段融合策略，具体流程如下：

Stage 1: RGB ──┐ ├─→ Mid-level Fusion → Fused Visual Feature IR ──┘ Stage 2: Fused Visual Feature ←[Radar-guided Attention]← Radar BEV Feature ↓ Detection Head

其中，雷达数据首先被转换为与图像特征图空间对齐的BEV热力图（可通过坐标变换实现），然后用于生成空间注意力掩码，指导视觉网络关注雷达检测到的潜在目标区域。

这种方式既保留了YOLOFuse原有的双模态优势，又以轻量化方式引入雷达先验知识，适合资源受限的实际部署场景。

4. 数据预处理与时空对齐关键技术

4.1 时空同步难题

要实现有效融合，必须解决两个核心问题：

时间同步：确保RGB、IR、雷达在同一时刻采集数据
解决方案：使用硬件触发信号或NTP时间戳对齐
空间对齐（Spatial Calibration）：建立雷达坐标系与图像像素坐标之间的映射关系
关键步骤：外参标定（extrinsic calibration）

4.2 雷达到图像的空间投影方法

假设已获得雷达与相机间的旋转矩阵 $ R $ 和平移向量 $ t $，则可将雷达点 $(x_r, y_r, z_r)$ 投影至图像平面：

$$ \begin{aligned} & P_{cam} = R \cdot P_{radar} + t \ & u = f_x \cdot \frac{x}{z} + c_x \ & v = f_y \cdot \frac{y}{z} + c_y \end{aligned} $$

投影后可在图像上绘制“雷达热点图”，作为后续注意力机制的输入。

4.3 数据格式统一建议

为便于集成进YOLOFuse代码库，建议将雷达数据预处理为以下格式之一：

单通道BEV热力图：大小与主干网络某一层特征图匹配（如64×64）
稀疏点云mask：标记可能存在的目标位置
距离/速度通道叠加图：扩展输入维度（如增加2个通道）

这样可在不修改主干太多代码的前提下完成接入。

5. 模型修改与训练策略建议

5.1 主要代码改动点

若要在现有train_dual.py基础上扩展，主要需修改以下几个模块：

（1）数据加载器`Dataset`类

class MultiModalDataset(Dataset): def __init__(self, img_path, ir_path, radar_path, ...): self.img_path = img_path self.ir_path = ir_path self.radar_path = radar_path # 新增雷达路径 def __getitem__(self, index): rgb_img = cv2.imread(self.img_path[index]) ir_img = cv2.imread(self.ir_path[index], 0) radar_bev = np.load(self.radar_path[index]) # 加载BEV热力图 return rgb_img, ir_img, radar_bev, labels

（2）模型定义中添加雷达分支

class YOLOFuseTriple(nn.Module): def __init__(self, backbone, fuse_mode='mid'): super().__init__() self.rgb_branch = backbone() self.ir_branch = backbone() self.radar_head = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Upsample(scale_factor=4), # 上采样至与其他特征同尺寸 nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=1) ) self.fusion_module = FusionBlock(mode=fuse_mode) self.detection_head = DetectionHead() def forward(self, rgb, ir, radar): f_rgb = self.rgb_branch(rgb) f_ir = self.ir_branch(ir) f_vis = self.fusion_module(f_rgb, f_ir) # 视觉融合 f_radar = self.radar_head(radar) # 雷达特征提取 attn_map = torch.sigmoid(f_radar) # 生成注意力权重 f_fused = f_vis * attn_map + f_vis # 注意力融合 return self.detection_head(f_fused)