一种多目标检测方法

本发明涉及一种多目标检测方法，包括：获取图像数据和雷达数据，并进行数据校准；基于数据校准后的图像数据和雷达数据，获得视觉特征向量和雷达特征向量；利用预训练的模糊神经网络模型对视觉特征向量和雷达特征向量进行模糊推理，输出模糊推理结果，模糊推理结果包括图像数据与雷达数据中各目标之间的匹配程度；从模糊推理结果中筛选出匹配程度超过预设阈值的目标。与现有技术相比，本发明能够在降低硬件成本的同时提高检测准确性和检测效率，适用于骑行交通，解决了传统融合方法在复杂环境下检测精度低、硬件成本高、实时性不足以及缺乏非机动车特定目标分类的问题，提升了骑行者在复杂交通场景中的安全感知能力，具有实时性和可解释性优势。