[发明专利]目标识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本方案涉及一种目标识别方法。所述方法包括：获取第一传感器采集到的第一数据，并获取第二传感器采集到的第二数据；将第一数据、第二数据进行数据融合，得到融合后的数据；获取目标识别模型，并将融合后的数据输入至目标识别模型中，并行计算得到目标识别结果；其中，第一传感器的类别与第二传感器的类别不同。计算机设备通过将不同类别传感器采集到的数据进行融合，再将融合后的数据通过目标识别模型并行计算得到目标识别结果，通过使用目标识别模型并行计算，提高了数据计算的效率；由于对传感器采集到的数据进行了融合，提高了目标识别数据的完整性，可以提高目标识别的准确率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种目标识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着计算机相关技术的飞速发展，机器人技术逐渐向其它领域渗透。目前，机器人技术在人们的生活以及工作中占据了重要地位，机器人不仅提高了生产效率，还能够代替人类完成危险性大、重复率高的工作和任务。目标检测与识别是机器人在未知环境下工作的必备条件，机器人一旦进入不熟悉的环境，往往需要获得相应的环境信息和目标特征，从而引导机器人进行有针对性的行动，帮助机器人决定和移动目标位置。传感器是机器人感知自身运行状态信息和周围环境信息的主要方式，机器人无论是与外部环境交互还是感知自身姿态，都需要传感器获取相应的信息，利用传感器感知环境被用于障碍物环境中的目标识别，从而完成一定的工作职能。

然而，由于机器人在进行目标识别时所处的环境复杂，在采集数据时往往会采集到很多噪声，从而影响目标识别的准确性。因此，传统的目标识别方法存在准确率较低的问题。

发明内容

基于此，为了解决上述技术问题，提供一种目标识别方法、装置、计算机设备和存储介质，可以提高目标识别的准确率。

一种目标识别方法，所述方法包括：

获取第一传感器采集到的第一数据，并获取第二传感器采集到的第二数据；

将所述第一数据、所述第二数据进行数据融合，得到融合后的数据；

获取目标识别模型，并将所述融合后的数据输入至所述目标识别模型中，并行计算得到目标识别结果；

其中，所述第一传感器的类别与所述第二传感器的类别不同。

在其中一个实施例中，所述将所述第一数据、所述第二数据进行数据融合，得到融合后的数据，包括：

对所述第一数据进行数据预处理，得到第一目标数据；对所述第二数据进行数据预处理，得到第二目标数据；

分别提取所述第一目标数据中的第一特征，以及所述第二目标数据中的第二特征；

根据所述第一特征和所述第二特征进行数据融合计算，得到融合后的数据。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一特征和所述第二特征进行数据融合计算，得到融合后的数据，包括：

获取所述第一特征与所述第二特征之间的支持度；

根据所述支持度分别计算所述第一特征的第一信任度和所述第二特征的第二信任度；

根据所述第一信任度和所述第二信任度进行数据融合，得到融合后的数据。

在其中一个实施例中，所述将所述融合后的数据输入至所述目标识别模型中，并行计算得到目标识别结果，包括：

将所述融合后的数据输入至所述目标识别模型中，采用多分类支持向量机根据所述融合后的数据进行目标分类，得到目标分类结果；

在所述目标识别模型中，根据所述目标分类结果以及所述融合后的数据，并行计算得到目标识别结果。