[发明专利]一种多传感器深度融合提高目标检测能力的方法

摘要

本发明涉及一种多传感器深度融合的方法，利用不同传感器在不同的维度对环境与目标的感知，所采集的各种数据做多层面的数据融合，从而提高系统环境感知与目标检测能力。我们把不同维度的探测数据组成一个多维像素矩阵，在摄像头成像的每个像素为基础维度上增加其它传感器如雷达和红外传感器带来的距离、相对速度、目标的雷达散射截面RCS数据以及目标的热辐射温度分布等数据，把不同维度的探测数据用矩阵数组的形式组合在一起，组成一个“多维度测量参数”的矩阵数组，产生更多样有效的数据挖掘与特征提取。本发明适用于车辆驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统、机器人以及各种需要有环境感知与目标检测能力的设备与系统中。

主权项

1.这是一种用于多传感器融合的方法，增加系统感知深度，其特征在于：系统把来自多传感器的多个维度的目标探测数据用“多维度测量参数”矩阵数组(既多维像素矩阵)的形式组合在一起，建立以摄像头像素为颗粒度的立体多维深度感知矩阵数组，把每个像素包含的信息做了扩展，除了其原本包含的亮度与颜色信息，我们还为每个像素增加了多个纵向维度，在增加的纵向维度上输入该像素在摄像头探测空间(物方空间)映射的目标物体单元被其它传感器探测到的多种对应维度的信息，如相对距离、相对运动速度、目标的雷达散射截面RCS数据以及目标的热辐射温度分布等数据，把多维度信息以分层的方式装配到原本以图像像素为单元的目标物体描述子之上，产生多维像素，在数学上表现为统一结构的矩阵数组，原来的每一个像素变成了本发明中的每一个多维像素；系统的目标检测与定位算法处理基于这样的多传感器数据融合的多维像素矩阵结构，可充分利用信息的深度融合。