【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据关联，特别是涉及一种基于svm分类器的adas异构数据关联方法和设备。
技术介绍
1、汽车已成为交通中的重要组成部分，是民众出行的重要选择。随着汽车持有量的持续增加，交通安全、能源消耗越来越成为制约汽车产业发展的主要因素。汽车新能源化、智能化、网联化技术的出现，为解决上述问题提供了重要解决手段。
2、智能驾驶汽车突破的关键点在于构建高精度、高可靠性以及实时的环境感知模型。环境感知模型是汽车与外界环境交互的媒介，是汽车决策系统的前提条件。目前毫米波雷达系统和摄像头系统是感知系统主要应用的传感器。毫米波雷达能够可靠的检测远距离目标并测速，扩展感知范围提高跟踪精度；摄像头能够提供丰富的环境语义信息，为感知系统对环境的理解提供支持。正因为毫米波雷达系统和摄像头系统各具特色，因此，想要实现对同一目标更好的跟踪识别，一般需要将两者采集到的数据进行关联。
3、在传统的实现方式中，一般采用最近邻域法以及联合概率数据关联法对adas(automatic data acquisition system，自动数据采集系统...
【技术保护点】
1.一种基于SVM分类器的ADAS异构数据关联方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一视觉检测目标点数据来自于摄像头第i帧检测数据，所述第一雷达检测目标点数据来自于毫米波雷达第i帧检测数据，i≥1；获得初始关联检测目标点数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算第一雷达检测目标点分类数据中各分类数据点与第一视觉检测目标点数据的中心距离，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始关联检测目标点数据包括初始关联检测目标点的水平位移值、初始关联检测目标点...
【技术特征摘要】
1.一种基于svm分类器的adas异构数据关联方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一视觉检测目标点数据来自于摄像头第i帧检测数据，所述第一雷达检测目标点数据来自于毫米波雷达第i帧检测数据，i≥1；获得初始关联检测目标点数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算第一雷达检测目标点分类数据中各分类数据点与第一视觉检测目标点数据的中心距离，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始关联检测目标点数据包括初始关联检测目标点的水平位移值、初始关联检测目标点的竖直下落高度值、初始关联检测目标点的水平速度值以及初始关联检测目标点的竖直下落速度值；所述将各分类中中心距离最近的数据点与第一视觉检测目标点数据进行关联，得到初始关联检测目标点数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第二视觉检测目标点数据，第二视觉检测目标点数据来自于摄像头第i+1帧检测数据，i≥...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐晨孜，陈亮，舒福，
申请(专利权)人：华人运通上海自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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