多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法、裝置、車輛及介質(zhì)與流程

本技術(shù)實(shí)施例涉及目標(biāo)匹配，尤其涉及一種多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法、裝置、車輛及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配(判斷是否為同一目標(biāo))是用于確定不同傳感器的傳感數(shù)據(jù)檢測到的目標(biāo)是否對應(yīng)于同一物理實(shí)體。

2、現(xiàn)階段，通常使用基于邏輯匹配的策略(例如，匈牙利算法)計(jì)算權(quán)重再匹配的方法進(jìn)行多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配，即先對不同傳感器輸出的目標(biāo)進(jìn)行權(quán)重的計(jì)算，量化不同傳感器之間的對應(yīng)關(guān)系，再使用匹配算法進(jìn)行匹配。但是該方法面對復(fù)雜工況時，將存在策略互斥或者邏輯漏洞的問題，進(jìn)而引發(fā)的準(zhǔn)確度下降。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、以下是對本文詳細(xì)描述的主題的概述。本概述并非是為了限制權(quán)利要求的保護(hù)范圍。

2、本技術(shù)旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題。為此，本技術(shù)提出一種多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法、裝置、車輛及介質(zhì)，可以提升匹配的準(zhǔn)確度。

3、本技術(shù)實(shí)施例的第一方面提供了一種多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法，所述方法包括：

4、獲取多個傳感數(shù)據(jù)，不同所述傳感數(shù)據(jù)由不同類型的傳感器采集得到；

5、將所述多個傳感器數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)模型，由所述深度學(xué)習(xí)模型輸出至少一個對象組的匹配權(quán)重，其中，所述至少一個對象組與所述多個傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，各所述對象組包括通過所述多個傳感器數(shù)據(jù)中的任意兩個所述傳感器數(shù)據(jù)分別檢測到的兩個待匹配對象，不同所述對象組中之間至少一個待匹配對象不同，各所述匹配權(quán)重用于表征其所對應(yīng)的對象組中兩個待匹配對象之間的相似程度；

6、通過基于邏輯匹配的策略，確定所述至少一個對象組的關(guān)系值，各所述關(guān)系值用于衡量其所對應(yīng)的對象組中兩個所述待匹配對象在物理屬性上的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

7、根據(jù)所述至少一個對象組的所述匹配權(quán)重和所述關(guān)系值，對通過所述多個傳感器數(shù)據(jù)分別檢測到的待匹配對象進(jìn)行目標(biāo)匹配，得到匹配結(jié)果，所述匹配結(jié)果用于指示所述至少一個對象組中的目標(biāo)對象組，所述目標(biāo)對象組是兩個所述待匹配對象相互匹配的對象組。

8、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法，針對基于邏輯匹配的策略在面對復(fù)雜工況時，存在策略互斥或者邏輯漏洞的問題，本方法利用深度學(xué)習(xí)方法提取對象組的兩個待匹配對象之間的匹配權(quán)重，利用基于邏輯匹配的策略提取對象組的兩個待匹配對象之間的關(guān)系值，通過匹配權(quán)重和關(guān)系值共同對通過多個傳感數(shù)據(jù)分別檢測到的多個待匹配對象進(jìn)行目標(biāo)匹配，這樣結(jié)合了深度學(xué)習(xí)能夠不斷對復(fù)雜工況進(jìn)行學(xué)習(xí)的優(yōu)勢，也結(jié)合了基于邏輯匹配的策略為深度學(xué)習(xí)方法提供數(shù)據(jù)的支撐的優(yōu)勢，能夠提升目標(biāo)匹配的準(zhǔn)確度。

9、在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，所述根據(jù)所述至少一個對象組的匹配權(quán)重和關(guān)系值，對通過所述多個傳感器數(shù)據(jù)分別檢測到的待匹配對象進(jìn)行目標(biāo)匹配，得到匹配結(jié)果，包括：

10、根據(jù)各所述對象組的所述匹配權(quán)重和所述關(guān)系值，得到與所述對象組對應(yīng)的融合權(quán)重；

11、基于所述至少一個對象組的融合權(quán)重，確定所述至少一個對象組中兩個所述待匹配對象相互匹配的目標(biāo)對象組，得到第一匹配結(jié)果。

12、在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，所述關(guān)系值為數(shù)值偏差，所述數(shù)值偏差用于衡量其所對應(yīng)的對象組中兩個所述匹配對象在物理屬性上的差異；

13、所述根據(jù)各所述對象組的所述匹配權(quán)重和所述關(guān)系值，得到與所述對象組對應(yīng)的融合權(quán)重，包括：

14、獲取與各所述對象組的所述匹配權(quán)重對應(yīng)的第一權(quán)重以及與各所述對象組的所述數(shù)值偏差對應(yīng)的第二權(quán)重；

15、將第一權(quán)重乘積與第二權(quán)重乘積之和確定為與所述對象組對應(yīng)的融合權(quán)重，所述第一權(quán)重乘積為所述匹配權(quán)重與所述第一權(quán)重之間的乘積，所述第二權(quán)重乘積為所述第二權(quán)重與目標(biāo)比值之間的乘積，所述目標(biāo)比值的分子為1，所述目標(biāo)比值的分母包括所述數(shù)值偏差，所述第二權(quán)重與所述第一權(quán)重之和為1。

16、在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，所述數(shù)值偏差包括n個子偏差，所述物理屬性包括與n個所述子偏差一一對應(yīng)的n個子物理屬性，各所述子偏差用于衡量所述對象組中兩個所述匹配對象在所對應(yīng)的子物理屬性上的差異，n為大于1的正整數(shù)；

17、所述將第一權(quán)重乘積與第二權(quán)重乘積之和確定為與所述對象組對應(yīng)的融合權(quán)重之前，還包括：

18、獲取與n個子物理屬性中各所述子物理屬性的子權(quán)重；

19、將n個子物理屬性中各所述子物理屬性的子權(quán)重與所述子物理屬性對應(yīng)的子偏差進(jìn)行權(quán)重融合，得到融合子權(quán)重；

20、將1除以所述融合子權(quán)重，得到所述目標(biāo)比值。

21、在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，n個子物理屬性包括距離、速度、面積、長度、角度以及身份標(biāo)識中的至少兩項(xiàng)。

22、在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，所述深度學(xué)習(xí)模型包括權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)匹配網(wǎng)絡(luò)，所述目標(biāo)匹配網(wǎng)絡(luò)用于根據(jù)所述匹配權(quán)重確定第二匹配結(jié)果；

23、所述將所述多個傳感器數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)模型，由所述深度學(xué)習(xí)模型輸出至少一個對象組的匹配權(quán)重，包括：

24、將所述多個傳感器數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)模型，得到由所述權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)輸出至少一個對象組的匹配權(quán)重；

25、所述根據(jù)所述至少一個對象組的所述匹配權(quán)重和所述數(shù)值關(guān)系，對通過所述多個傳感器數(shù)據(jù)分別檢測到的待匹配對象進(jìn)行目標(biāo)匹配，得到匹配結(jié)果之后，還包括：

26、基于所述多個傳感數(shù)據(jù)和所述匹配結(jié)果生成訓(xùn)練樣本；

27、基于所述訓(xùn)練樣本對所述深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以優(yōu)化所述權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)匹配網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

28、在本技術(shù)的一些實(shí)施例中，所述基于所述訓(xùn)練樣本對所述深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以優(yōu)化所述權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)匹配網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)之后，還包括：

29、在獲取到第n+1次采集到的多個傳感數(shù)據(jù)的情況下，若第n個第一匹配結(jié)果與第n個第二匹配結(jié)果之間滿足匹配條件，則將所述第n+1次采集到的多個傳感數(shù)據(jù)輸入至所述深度學(xué)習(xí)模型，得到由所述目標(biāo)匹配網(wǎng)絡(luò)輸出的第n+1個第二匹配結(jié)果，所述第n個第一匹配結(jié)果為基于第n+1次采集到的多個傳感數(shù)據(jù)確定的第一結(jié)果，所述n個第二匹配結(jié)果為所述目標(biāo)匹配網(wǎng)絡(luò)基于第n次采集到的多個傳感數(shù)據(jù)輸出的第二匹配結(jié)果；

30、將所述n+1個第二匹配結(jié)果確定為所述n+1個第一匹配結(jié)果。

31、本技術(shù)實(shí)施例的第二方面提供了多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配裝置，所述裝置包括：

32、數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取多個傳感數(shù)據(jù)，不同所述傳感數(shù)據(jù)由不同類型的傳感器采集得到；

33、第一匹配單元，用于將所述多個傳感器數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)模型，由所述深度學(xué)習(xí)模型輸出至少一個對象組的匹配權(quán)重，其中，所述至少一個對象組與所述多個傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，各所述對象組包括通過所述多個傳感器數(shù)據(jù)中的任意兩個所述傳感器數(shù)據(jù)分別檢測到的兩個待匹配對象，不同所述對象組中之間至少一個待匹配對象不同，各所述匹配權(quán)重用于表征其所對應(yīng)的對象組中兩個待匹配對象之間的相似程度；

34、第二匹配單元，用于通過基于邏輯匹配的策略，確定所述至少一個對象組的關(guān)系值，各所述關(guān)系值用于衡量其所對應(yīng)的對象組中兩個所述待匹配對象在物理屬性上的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

35、目標(biāo)匹配單元，用于根據(jù)所述至少一個對象組的所述匹配權(quán)重和所述關(guān)系值，對通過所述多個傳感器數(shù)據(jù)分別檢測到的待匹配對象進(jìn)行目標(biāo)匹配，得到匹配結(jié)果，所述匹配結(jié)果用于指示所述至少一個對象組中的目標(biāo)對象組，所述目標(biāo)對象組是兩個所述待匹配對象相互匹配的對象組。

36、本技術(shù)實(shí)施例的第三方面提供的車輛，包括車輛控制器和用于與所述車輛控制器通信連接的存儲器；所述存儲器存儲有可被所述至少一個控制處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個車輛控制器執(zhí)行，以使所述至少一個車輛控制器能夠執(zhí)行所述的多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法。

37、本技術(shù)實(shí)施例的第四方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行所述的多傳感數(shù)據(jù)的目標(biāo)匹配方法。

38、可以理解的是，上述第二方面至第四方面和相關(guān)技術(shù)相比存在的有益效果和上述第一方面和相關(guān)技術(shù)相比存在的有益效果相同，可以參見上述第一方面中的相關(guān)描述，在此不再贅述。