一种基于深度学习的车载监控系统

本发明公开了一种基于深度学习的车载监控系统，具体涉及车载多模态协同感知技术领域，用于解决现有视觉与毫米波雷达融合因硬件同步限制导致的时空渐进偏差累积及高速场景目标状态估计失真问题；是通过动态时空基线补偿与闭环反馈优化机制实现多模态数据高精度对齐及自适应修正；基于传感器时空分布模式预测生成动态补偿系数，构建多模态数据流的非线性关联模型消除采样频率差异与传输波动干扰；通过跨模态特征解耦技术分离视觉运动伪影与雷达定位跳变噪声，结合历史轨迹筛选与实时残差分析提取高置信度特征片段；建立融合权重分配与补偿参数反向修正的闭环架构，实现多源数据协同感知的动态校准与误差溯源。