一种基于高维映射与LDA降维的目标物识别方法

本发明公开一种基于高维映射与LDA降维的目标物识别方法，包括步骤：S1、采集车辆在对环境进行感知时交通环境图形；S2、采用带有非线性激活函数的神经网络对交通环境图形进行识别分类；S3、对步骤S2分类后的结果进行归一化高维映射处理，得到原始数据中该维度的非线性化特征信息；S4、采用线性判别分析算法计算类别的均值向量，并通过映射降维，将原始数据投影到选定的投影方向上，得到降维后的数据。本发明解决了现有车辆感知识别算法采用通用化的处理方法预测的准确率和收敛速率差的问题。