基于Transformer架构的多传感器智能融合多目标跟踪方法

本发明公开了一种基于Transformer架构的多传感器智能融合多目标跟踪方法，首先设计并获取雷达仿真数据，生成多传感器的二维量测数据，然后将多传感器的量测数据进行预处理并提取高维向量信息后输入构建好的TMSHF网络模型中，进行网络模型训练，最后将测试数据输入训练好的网络模型中，得到多目标的多传感器智能跟踪融合结果。本发明的方法结合特征级融合的最优融合思想与决策级融合易于扩展且稳定可靠的优点，从数据驱动的角度出发，跳出现有融合方法单单依靠特征级融合或决策级融合的限制，实现对多个局部传感器信息的深度利用，形成一种特征级与决策级混合的多传感器融合架构，实现了对多目标的高精度连续跟踪融合任务，可应用在自动驾驶及交通管控等领域。