【技术实现步骤摘要】
一种用于目标探测的多源感知信息融合方法与系统
[0001]本专利技术涉及目标探测
,具体而言,涉及一种用于目标探测的多源感知信息融合方法与系统。
技术介绍
[0002]目前现有的识别探测技术,如低空雷达探测目标受制于目标反射面积小,环境背景复杂等情况,有很多的情况下有过高的虚警率,同理对于单独的光电设备探测具有探测距离近、受天气影响大、检测率低和虚警率过高的缺点,单独的电磁侦测设备有无法适应复杂电磁环境的缺点,且无法探测电磁静默的设备。这些设备都具有相应的缺点,无法应对复杂的环境与机动部署能力,但这些设备拥有属于自身各自的优势,融合放大各自的优势缩小其缺点是提升检测识别效果的非常好的方法。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术的不足,本专利技术的目的在于提供一种用于目标探测的多源感知信息融合方法与系统。
[0004]一种用于目标探测的多源感知信息融合方法,包括:
[0005]步骤1:当有目标闯入监控区域时,获取目标的雷达检测信号、红外检测信号和可见光检测信号;
[0006] ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于目标探测的多源感知信息融合方法,其特征在于,包括:步骤1:当有目标闯入监控区域时,获取目标的雷达检测信号、红外检测信号和可见光检测信号;步骤2:使用所述雷达检测信号、所述红外检测信号和所述可见光检测信号分别对目标的类型进行预测得到雷达预测结果、红外预测结果和可见光预测结果;步骤3:采用卡尔曼滤波算法对目标运行轨迹进行融合分析,确定目标的实际运行轨迹;步骤4:根据目标的实际运行轨迹对目标的类型进行预测得到目标轨迹预测结果;步骤5:将所述雷达预测结果、所述红外预测结果、所述可见光预测结果和所述目标轨迹预测结果进行求和并将得分最高的类型作为最终确认的目标类型。2.根据权利要求1所述的一种用于目标探测的多源感知信息融合方法,其特征在于,在所述步骤2中,雷达预测结果是通过以下步骤得到的:将所述雷达检测信号输入到LSTM长短时效循环神经网络进行分类得到雷达预测结果。3.根据权利要求2所述的一种用于目标探测的多源感知信息融合方法,其特征在于,在所述步骤2中,所述红外预测结果和所述可见光预测结果是通过以下步骤得到的:将所述红外检测信号和所述可见光检测信号输入到yolov5中得到红外预测结果和可见光预测结果。4.根据权利要求3所述的一种用于目标探测的多源感知信息融合方法,其特征在于,在所述步骤5之前,还包括:根据目标的距离值生成距离值权重,将所述红外预测结果和所述可见光预测结果的置信度与所述距离值权重相乘得到最终的红外预测结果和可见光预测结果。5.一种用于目标探测的多源感知信息融合系统,其特征在于,包括:目标信号获取模块,用于当有目标闯入监控区域时,获取目标的雷达检测信号、红外检测信号和可见...
【专利技术属性】
技术研发人员:周浩,杨旭,陈浩,孙忠旭,黄宇,尚崇,
申请(专利权)人:成都融达昌腾信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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