摘要
本申请提供一种多源感知数据增广方法和系统,解决现有技术数据增广物理失真和跨模态扰动不一致的问题。一种多源感知数据增广方法,包含步骤:获取第一感知数据;所述第一感知数据为常态环境下的多源感知数据;将所述第一感知数据输入预训练的神经网络模型,生成第二感知数据集。本申请还提供用于实现本申请多源感知数据增广方法的系统。通过基于生成式神经网络的数据增广方法,能够将常态环境下采集的多源感知数据有效转化为具有严苛环境特征的增广数据。
技术关键词
数据增广方法
雷达点云数据
训练神经网络模型
传感器模块
处理器
数据同步
图像
物理
可读存储介质
存储器
电子设备
电磁
计算机
场景
程序
信号
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多波束
线性天线阵列
压缩感知重构算法
方位角
天线单元位置
算法
数据监测方法
追踪定位设备
变量
数据监测设备
负荷预测方法
神经网络模型
皮尔逊相关系数
搜索方法
噪声容限
深度学习模型
转换器
注意力机制
分解器
预报方法