System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品技术_技高网

一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品技术

技术编号:42656056 阅读:1 留言:0更新日期:2024-09-10 12:16
本申请提供一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品,涉及车辆技术领域。本申请采用基于深度学习模型的数据处理方法进行目标融合,在不人为设置参数的情况下,将不同数据源检测到的目标进行融合,避免了人工参数设置错误导致的目标融合误差,同时可以广泛适用于不同的场景。此外,数据处理方法在进行目标融合时基于目标检测结果进行融合,其处理的数据为目标检测结果而非原始数据,考虑到目标检测结果一般表征为参数量较小的特征向量,相对于原始数据数据量较小,从而减少目标融合的计算量,提高了目标融合的速度,使其具有良好的实时性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉车辆,具体涉及一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品


技术介绍

1、车载目标识别可以指通过车辆上搭载图像传感器、雷达以及其他传感器,对周围环境进行感知和分析,实现对不同类型目标的识别和分类。车载目标识别是智能驾驶领域中的关键技术,在智能驾驶中具有重要的作用。例如,当车载识别用于识别障碍物时,车辆可以基于目标的位置/轨迹进行碰撞预警、碰撞规避。再例如,当车载识别用于识别前方车辆,则可以基于识别到的目标执行辅助驾驶或巡航驾驶。

2、随着技术的发展,车辆搭载的传感器类型越发丰富,则在进行目标识别时往往需要进行多数据源融合。由此,如何提高目标融合的精度,进而提高车载目标识别的准确性是本领域技术人员亟待的解决的技术问题。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请实施例提供了一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品,通过实时深度学习策略构建的目标后融合模型的实现对惯性检测数据的实时校正。

2、第一方面,本申请提供一种数据处理方法,应用于车辆,数据处理方法包括:通过车载图像传感器确定多个第一目标,并通过车载雷达传感器确定多个第二目标。将多个第一目标以及多个第二目标输入目标后融合模型,确定各个第一目标与各个第二目标的融合概率,其中,融合概率反应对应的第一目标与第二目标为同一目标的概率。基于融合概率从多个第一目标与多个第二目标中确定融合目标组合,其中,融合目标组合包括融合概率满足融合条件的第一目标以及第二目标。

3、第二方面,本申请提供一种电子设备。电子设备包括:至少一个处理器以及与至少一个处理器通信连接的存储器。其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行第一方面所述的数据处理方法。

4、第三方面,本申请提供一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令当计算机程序/指令处理器被执行时实现如第一方面所述的数据处理方法。可选地,所述计算机程序可以存储在计算机设备的可读存储介质或云端;所述计算机设备的处理器从所述可读存储介质或云端读取所述计算机程序。

5、第四方面,本申请提供一种车辆。车辆包括至少一个处理器以及与至少一个处理器通信连接的存储器,至少存储有目标后融合模型的模型参数。其中,存储器还存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行第一方面所述的数据处理方法。

6、本申请实施例提供了一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品。本申请采用基于深度学习模型的数据处理方法进行目标融合,在不人为设置参数的情况下,将不同数据源检测到的目标进行融合,避免了人工参数设置错误导致的目标融合误差,同时可以广泛适用于不同的场景。此外,数据处理方法在进行目标融合时基于目标检测结果进行融合,其处理的数据为目标检测结果而非原始数据,考虑到目标检测结果一般表征为参数量较小的特征向量,相对于原始数据数据量较小,从而减少目标融合的计算量,提高了目标融合的速度,使其具有良好的实时性。

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【技术保护点】

1.一种数据处理方法,其特征在于,应用于车辆,所述数据处理方法包括:

2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述多个第一目标以及所述多个第二目标输入目标后融合模型,确定各个所述第一目标与各个所述第二目标的融合概率,包括:

3.根据权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述第一标准目标以及所述第二标准目标输入所述目标后融合模型,确定所述多个第一目标与所述多个第二目标的概率张量,包括:

4.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述基于所述融合概率从所述多个第一目标与所述多个第二目标中确定融合目标组合,包括:

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的数据处理方法,其特征在于,所述目标后融合模型是通过以下方法训练得到的:

6.根据权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,所述基于所述正样本对以及所述负样本对训练所述目标后融合模型,包括:

7.根据权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,所述基于所述真实对应关系确定所述训练样本的多个正样本对以及负样本对,包括:

8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

9.一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,其特征在于,当所述计算机程序/指令处理器被执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的数据处理方法。

10.一种车辆,其特征在于,所述车辆包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种数据处理方法,其特征在于,应用于车辆,所述数据处理方法包括:

2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述多个第一目标以及所述多个第二目标输入目标后融合模型,确定各个所述第一目标与各个所述第二目标的融合概率,包括:

3.根据权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述第一标准目标以及所述第二标准目标输入所述目标后融合模型,确定所述多个第一目标与所述多个第二目标的概率张量,包括:

4.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述基于所述融合概率从所述多个第一目标与所述多个第二目标中确定融合目标组合,包括:

5.根据权利要求1-4中任意...

【专利技术属性】
技术研发人员:侯林杰
申请(专利权)人:北京集度科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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