本申请提供一种路侧前融合多传感器的异步融合方法、装置及系统，所述方法包括：在数据层面将路侧的多传感器采集的针对指定目标的原始数据进行拼接和前融合形成前融合数据；对所述前融合数据进行特征矢量的提取变换、关联，进行无时钟同步依赖的异步融合处理。本申请的方法是适用于交通感知的各种领域。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及路侧感知，具体而言，涉及一种路侧前融合多传感器的异步融合方法、装置及系统。
技术介绍
1、在智慧交通的不断建设中，路侧感知一般就是利用相机传感器，结合路侧边缘计算，实现对该路段的交通参与者、路况等的智能感知。然而，现有技术中的路侧感知技术和方法存在多个显著的缺陷和局限性。
2、在实际的应用中，大多数的路侧感知系统单纯以摄像头作为主要的数据来源，而摄像头在恶劣的天气条件下（如大雾、暴雨、沙尘暴等）以及光线不足、雨雾天气场景下无法正常工作的感知效果会大打折扣，甚至完全失效；如果是使用毫米波雷达传感器则是在室内空间、隧道等封闭半封闭空间的场景下无法使用。
3、其次，现有的路侧感知方法一般采用后融合方式处理多传感器数据。这种方式虽然能够综合多种数据源的信息，但会丧失原始数据的初始信息，从而影响感知的精度和效果。
4、再者，集中式计算还对数据同步有着极高的要求，多个传感器之间的时间戳不一致会导致数据处理的复杂性和延迟增大。这种极强的时钟同步需求的系统在时钟源不稳定或丧失的情况下将无法正常工作。
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【技术保护点】
1.一种路侧前融合多传感器的异步融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼接和前融合形成前融合数据之前还进行如下操作：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述前融合数据的提取变换、关联步骤为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行无时钟同步依赖的异步融合处理之前，需要对所述前融合数据的特征矢量进行处理的方法包括：
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述迭代滤波处理步骤包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，同一感知区域内部署了多样化的传感器，所述多...
【技术特征摘要】
1.一种路侧前融合多传感器的异步融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼接和前融合形成前融合数据之前还进行如下操作：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述前融合数据的提取变换、关联步骤为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行无时钟同步依赖的异步融合处理之前，需要对所述前融合数据的特征矢量进行处理的方法包括：
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宇超，高瑞金，林新雨，郭志豪，洪源，
申请(专利权)人：城途智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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