摘要
本发明公开了一种基于数据融合的目标检测方法及系统,方法包括采用所有智能体对历史点云数据集进行目标检测,基于得到的所有目标检测结果之间的相似性特征构建图匹配矩阵;基于所述图匹配矩阵获取各个初始顶点特征;采用第一图卷积网络对所述图匹配矩阵的边权重矩阵、所述图匹配矩阵的度矩阵和所述初始顶点特征进行处理,得到更新顶点特征;采用第二图卷积网络对每个所述更新顶点特征和其余所述更新顶点特征进行匹配分析,得到双随机矩阵;构建损失函数,以损失函数对图卷积神经网络模型进行训练;利用训练好的模型对目标智能体的目标检测结果进行处理,融合目标检测结果。本发明实施例提供的方法,提高了目标检测的准确性。
技术关键词
顶点特征
矩阵
双随机
节点
卷积神经网络模型
数据
元素
标签
点云
处理器
存储器
连线
指数
系统为您推荐了相关专利信息
入侵检测方法
邻居
节点特征
训练检测模型
注意力
威胁资产
识别方法
配置管理数据库
坐标
KMP算法
结构设计方法
深度卷积神经网络
超材料吸波结构
预测网络模型
电磁仿真
解析技术
结构化数据模型
生成结构化数据
特征点
可视化图表