【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶汽车领域，尤其是涉及一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法。
技术介绍
1、智能汽车有着降低事故发生频率的能力而被受关注。但是，由于智能汽车被要求运行在开放且复杂的驾驶环境中，如何提高智能汽车在高纬且数量众多的交通场景中的适应性成为挑中。其中，设计智能汽车的细腻感知模型以洞察场景中要素的细微差距来提高识别精度是提高智能汽车安全性的首要手段之一。
2、现有的感知算法主要分为单一传感器识别和多源传感器识别方法两类。由于，不同的传感器类别有着差异化的特性，多源传感器识别方法的适应性显著高于单一传感器识别方法，且成为目前主流智能汽车识别手段。例如：摄像头和激光雷达各自具有不同的优势和局限性。摄像头对于颜色、纹理和形状等视觉信息感知较为敏感，但在光照不良或者低纹理环境下表现可能不佳；而激光雷达则能够提供精确的距离和高度信息，但对于光线和天气条件有较好的稳定性。融合它们可以在不同情况下提供更全面、鲁棒的感知能力。
3、尽管多源传感器取得了较好的成绩，但是应对边缘场景依旧存在问题。比如，在良好的...
【技术保护点】
1.一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，所述传感器包括摄像头和激光雷达，采集的多源信息包括由摄像头采集的图像信息和激光雷达采集的点云信息，所述点云信息包括位置信息和速度信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，所述信息融合图由节点U和连接节点的边E构成，即G＝(U,E)，其中，节点由摄像头提供的像素点的灰度值以及激光雷达提供的像素点与智能汽车的相对距离、像素点的速度构...
【技术特征摘要】
1.一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，所述传感器包括摄像头和激光雷达，采集的多源信息包括由摄像头采集的图像信息和激光雷达采集的点云信息，所述点云信息包括位置信息和速度信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，所述信息融合图由节点u和连接节点的边e构成，即g＝(u,e)，其中，节点由摄像头提供的像素点的灰度值以及激光雷达提供的像素点与智能汽车的相对距离、像素点的速度构成，即u＝[ug,up,uv]，ug,up,uv分别对应像素点灰度值，像素点与智能汽车的相对距离以及像素点的速度；边通过像素点之间在像素坐标下的欧几里得度量表达，具体的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于时间空间关联建模的多源传感器融合识别方法，其特征在于，所述s3中，通过像素点之间的连接关系进行空间关系建模，捕捉单帧之间的关联性；通过包含空间信息的隐含...
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