一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品技术

本申请提供一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品，涉及车辆技术领域。本申请采用基于深度学习模型的数据处理方法进行目标融合，在不人为设置参数的情况下，将不同数据源检测到的目标进行融合，避免了人工参数设置错误导致的目标融合误差，同时可以广泛适用于不同的场景。此外，数据处理方法在进行目标融合时基于目标检测结果进行融合，其处理的数据为目标检测结果而非原始数据，考虑到目标检测结果一般表征为参数量较小的特征向量，相对于原始数据数据量较小，从而减少目标融合的计算量，提高了目标融合的速度，使其具有良好的实时性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉车辆，具体涉及一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品。

技术介绍

1、车载目标识别可以指通过车辆上搭载图像传感器、雷达以及其他传感器，对周围环境进行感知和分析，实现对不同类型目标的识别和分类。车载目标识别是智能驾驶领域中的关键技术，在智能驾驶中具有重要的作用。例如，当车载识别用于识别障碍物时，车辆可以基于目标的位置/轨迹进行碰撞预警、碰撞规避。再例如，当车载识别用于识别前方车辆，则可以基于识别到的目标执行辅助驾驶或巡航驾驶。

2、随着技术的发展，车辆搭载的传感器类型越发丰富，则在进行目标识别时往往需要进行多数据源融合。由此，如何提高目标融合的精度，进而提高车载目标识别的准确性是本领域技术人员亟待的解决的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种数据处理方法、设备、车辆及程序产品，通过实时深度学习策略构建的目标后融合模型的实现对惯性检测数据的实时校正。

2、第一方面，本申请提供一种数据处理方法，应用于车辆，数据处理方法包括：通过车载图像传感器确定多个第一目标，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于车辆，所述数据处理方法包括：

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述多个第一目标以及所述多个第二目标输入目标后融合模型，确定各个所述第一目标与各个所述第二目标的融合概率，包括：

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述第一标准目标以及所述第二标准目标输入所述目标后融合模型，确定所述多个第一目标与所述多个第二目标的概率张量，包括：

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述融合概率从所述多个第一目标与所述多个第二目标中确定融合目标组合，包括：

...

【技术特征摘要】

1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于车辆，所述数据处理方法包括：

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述多个第一目标以及所述多个第二目标输入目标后融合模型，确定各个所述第一目标与各个所述第二目标的融合概率，包括：

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述将所述第一标准目标以及所述第二标准目标输入所述目标后融合模型，确定所述多个第一目标与所述多个第二目标的概率张量，包括：

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述基于所述融合概率从所述多个第一目标与所述多个第二目标中确定融合目标组合，包括：

5.根据权利要求1-4中任意...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯林杰，
申请(专利权)人：北京集度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载 我是这个专利的主人