【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车路协同领域，具体涉及一种目标感知识别方法、系统、设备以及介质。
技术介绍
1、为了更好获取道路交通参与者信息，路侧通常安装和部署了多个不同种类的传感器，例如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等。通过传感器采集的数据进行目标检测，从而基于目标检测结果实现人车路的有效协同。
2、而目前的目标检测方法，只是将多种传感器数据进行简单融合，再利用感知模型对融合之后的特征进行识别，但是上述方法并未考虑到传感器在不同天气条件下的局限性，例如在雨、雾、雪等恶劣天气下，激光雷达的性能可能会受到影响，其采集到的数据噪声大，而视频摄像头的性能在光照条件差的情况下会显著下降。
3、因此，在不同的天气条件下，仅仅将多种传感器数据进行简单融合无法保证目标感知识别的准确性。
技术实现思路
1、有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本专利技术实施例提出一种目标感知识别方法，包括以下步骤：
2、获取目标的多种传感器数据并对所述多种传感器数据提取多个目标特征；
3...
【技术保护点】
1.一种目标感知识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标的多种传感器数据并对所述多种传感器数据提取多个目标特征，进一步包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述多种传感器数据中的第一传感器数据得到天气特征并基于所述天气特征进行权重自适应计算得到与每一个目标特征对应的权重，进一步包括：利用第一编码器对所述第一传感器数据进行特征提取得到所述天气特征并利用权重自适应提取网络基于所述天气特征计算每一个目标特征对应的权重；
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
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