【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通，具体涉及基于多传感器协同的非机动车识别方法及系统。
技术介绍
1、现有的非机动车识别方法及系统，虽然利用多种传感器的互补优势提高了识别的准确性和稳定性，但仍存在诸多不足。由于不同传感器间数据的冗余与冲突，数据处理变得复杂；同时，高成本、高复杂度以及环境适应性差等问题也限制了其广泛应用。因此，优化传感器配置、提升数据处理效率和降低成本仍是该技术亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供基于多传感器协同的非机动车识别方法及系统，用于针对解决现有技术由于不同传感器间数据的冗余与冲突，导致数据处理复杂的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于多传感器协同的非机动车识别方法及系统。
3、本申请的第一个方面，提供了基于多传感器协同的非机动车识别方法，所述方法包括：
4、基于多传感器构建传感器组，通过所述传感器组基于目标范围进行数据采集，生成多类区域数据集；将所述多类区域数据集传输至数据融合通道，生成初始融合数据集；将所述初始融合数据集同步至数据预处理单元进行预处理，更新所述初始融合数据集，生成目标融合数据集；利用特征提取单元，遍历所述目标融合数据集进行目标非机动车的特征提取，生成目标特征信息集，其中，所述目标特征信息集与所述目标融合数据集存在对应关系；基于所述目标特征信息集构建目标识别单元，通过目标识别单元对所述目标融合数据集进行智能识别。
5、本申请的第二个方面，提供了基于多传感器协同的非机动车识别系统，所述系
6、多类区域数据集生成模块，所述多类区域数据集生成模块基于多传感器构建传感器组，通过所述传感器组基于目标范围进行数据采集，生成多类区域数据集；初始融合数据集生成模块，所述初始融合数据集生成模块将所述多类区域数据集传输至数据融合通道，生成初始融合数据集；目标融合数据集生成模块，所述目标融合数据集生成模块将所述初始融合数据集同步至数据预处理单元进行预处理，更新所述初始融合数据集，生成目标融合数据集；目标特征信息集生成模块，所述目标特征信息集生成模块利用特征提取单元，遍历所述目标融合数据集进行目标非机动车的特征提取，生成目标特征信息集，其中，所述目标特征信息集与所述目标融合数据集存在对应关系；智能识别模块，所述智能识别模块基于所述目标特征信息集构建目标识别单元，通过目标识别单元对所述目标融合数据集进行智能识别。
7、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
8、本申请基于多传感器构建传感器组，通过传感器组基于目标范围进行数据采集，生成多类区域数据集；将多类区域数据集传输至数据融合通道，生成初始融合数据集；将初始融合数据集同步至数据预处理单元进行预处理，更新初始融合数据集，生成目标融合数据集；利用特征提取单元，遍历目标融合数据集进行目标非机动车的特征提取，生成目标特征信息集；基于目标特征信息集构建目标识别单元，通过目标识别单元对目标融合数据集进行智能识别。本专利技术解决了现有技术由于不同传感器间数据的冗余与冲突，导致数据处理复杂的技术问题，通过融合不同传感器数据，达到提高识别精度的准确性和稳定性的技术效果。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于多传感器协同的非机动车识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多传感器构建传感器组，通过所述传感器组基于目标范围进行数据采集，生成多类区域数据集，方法包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据融合通道，方法包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述多类区域数据集传输至数据融合通道，生成初始融合数据集，方法包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述初始融合数据集同步至数据预处理单元进行预处理，更新所述初始融合数据集，生成目标融合数据集，方法包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，方法包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，方法包括：
8.基于多传感器协同的非机动车识别系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于多传感器协同的非机动车识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多传感器构建传感器组，通过所述传感器组基于目标范围进行数据采集，生成多类区域数据集，方法包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据融合通道，方法包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述多类区域数据集传输至数据融合通道，生...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛，关欣赟，管海涛，熊强，黄伟杰，
申请(专利权)人：微网优联科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：
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