【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据预测处理领域，特别涉及一种基于多源传感器数据融合的预测方法、装置和存储介质。
技术介绍
1、
2、随着智慧城市建设的推进，对于城市场景的预测提出了更高的要求。目前，单一类型的传感器（例如摄像头或温度传感器等）在数据收集和处理上存在局限性，难以全面捕捉城市的真实数据，从而无法预测公共设施、人群、车辆或者其他场景的动态。例如，摄像头能提供丰富的视觉信息，但在光线不足或视线受阻的情况下效果不佳；而温度传感器虽能监测环境温度，但无法提供视觉信息。由于这些传感器的数据都有一定的局限性，从而无法基于这些数据做出有效预测。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于多源传感器数据融合的预测方法、装置和存储介质，可以通过数据融合，高效、全面预测城市的真实场景。
2、一方面，本申请提供了一种基于多源传感器数据融合的预测方法，所述方法包括：
3、对来自多源传感器的原始数据分别进行预处理，以得到对应于各个传感器的预处理数据；
4、将所述各个传感器的预处理数据分别输入各个传感器对应的已训练特征提取模型，对所述预处理数据进行特征提取，以得到各个传感器对应的特征数据；
5、采用已训练特征融合模型对所述各个传感器对应的特征数据进行特征融合，以得到特征融合数据；
6、将所述特征融合数据输入一个或多个已训练预测模型，由所述已训练预测模型输出对应于所述原始数据的预测结果。
7、另一方面，本申请提供了一种基于多源传感器数据融合的
8、预处理模块，用于对来自多源传感器的原始数据分别进行预处理，以得到对应于各个传感器的预处理数据；
9、特征提取模块，用于将所述各个传感器的预处理数据分别输入各个传感器对应的已训练特征提取模型，对所述预处理数据进行特征提取，以得到各个传感器对应的特征数据；
10、融合模块，用于采用已训练特征融合模型对所述各个传感器对应的特征数据进行特征融合，以得到特征融合数据；
11、预测模块，用于将所述特征融合数据输入一个或多个已训练预测模型，由所述已训练预测模型输出对应于所述原始数据的预测结果。
12、第三方面，本申请提供了一种设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于多源传感器数据融合的预测方法的技术方案的步骤。
13、第四方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述基于多源传感器数据融合的预测方法的技术方案的步骤。
14、从上述本申请提供的技术方案可知，在将各类传感器的预处理数据分别输入各类传感器对应的已训练特征提取模型，得到各类传感器对应的特征数据后，采用已训练特征融合模型对各类传感器对应的特征数据进行特征融合，以得到特征融合数据，最后再将特征融合数据输入一个或多个已训练预测模型，由已训练预测模型输出对应于原始数据的预测结果。一方面，由于不同类型的传感器提供不同类型的数据，通过融合这些数据特征，可以对同一事件或现象提供更全面的视图；另一方面，不同类型传感器的数据融合可以提供更深层次的信息，而城市自然、人文环境复杂多变，数据融合使得可以在更复杂的情境中进行深度、有效分析。综上，本申请的技术方案通过数据融合，可以高效、全面预测城市的真实场景。
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1.一种基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述将所述各类传感器的预处理数据分别输入各类传感器对应的已训练特征提取模型，对所述预处理数据进行特征提取，以得到各类传感器对应的特征数据，包括：
3.如权利要求2所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述基于所述多重特征集合进行多特征关注的运算，获取综合性语义特征，包括：
4.如权利要求1所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述将所述各类传感器的预处理数据分别输入各类传感器对应的已训练特征提取模型，对所述预处理数据进行特征提取，以得到各类传感器对应的特征数据，包括：
5.如权利要求4所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述根据所述第一单元词序列向量和所述第二单元词序列向量生成第一融合向量，包括：
6.如权利要求1所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述已训练特征提取模型通过以下方式对特征提取模型训练得到：
7.如权利要求1
8.一种基于多源传感器数据融合的预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种设备，所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述将所述各类传感器的预处理数据分别输入各类传感器对应的已训练特征提取模型，对所述预处理数据进行特征提取，以得到各类传感器对应的特征数据，包括：
3.如权利要求2所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述基于所述多重特征集合进行多特征关注的运算，获取综合性语义特征，包括：
4.如权利要求1所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述将所述各类传感器的预处理数据分别输入各类传感器对应的已训练特征提取模型，对所述预处理数据进行特征提取，以得到各类传感器对应的特征数据，包括：
5.如权利要求4所述基于多源传感器数据融合的预测方法，其特征在于，所述根据所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：林志文，江星，黄钢，林忠正，
申请(专利权)人：福州城投新基建集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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