摘要
本发明公开了一种多模态数据融合的智能感知系统,涉及智能交通技术领域。该多模态数据融合的智能感知系统,包括:数据采集与预处理模块、多模态数据融合模块、智能感知模块、目标检测与行为预测模块、系统验证与优化模块,通过整合毫米波雷达与摄像头数据,实现了高精度、高稳定性的目标感知与跟踪。多模态数据融合模块有效结合了物理特征与视觉特征,提升了感知的准确性和鲁棒性。智能感知模块采用容积卡尔曼滤波器和匈牙利算法,优化了状态估计和目标关联,确保了目标的持续精准跟踪。目标检测与行为预测模块利用先进的YOLOv5模型和DeepSORT算法,实现了多目标的精准检测与轨迹预测,进一步提升了系统的智能化水平。
技术关键词
多模态数据融合
智能感知系统
交互式多模型
智能感知模块
深度学习模型
容积卡尔曼滤波器
状态估计模型
匈牙利算法
雷达
协方差矩阵
视觉特征
轨迹
观测噪声
时间同步误差
多尺度特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
统计系统
数据分析模块
识别模块
外周血涂片
采集单元
数据处理平台
应急管理系统
电池监控方法
预警模块
多模态数据融合
舰船检测方法
跨模态
全局平均池化
图像块
多尺度特征
抽象语法树
深度学习模型
转换方法
标识符
重构模型