摘要
本发明提供一种基于端边集成的目标感知方法及系统,涉及智能交通与自动驾驶领域,首先建立端边节点协同的感知任务队列,明确待处理的道路目标感知需求及相关参数,接着依据感知任务队列中各感知需求的实时性等级和数据精度要求生成资源分配方案,合理调配边缘节点和云端的资源,然后根据资源分配方案对雷达感知信息、相机图像信息及车载交互数据进行并行协同处理,生成初步目标特征集合,再调用高精地图数据及历史感知特征库对初步目标特征集合进行空间校准与时序关联处理,得到校准后的目标特征集合,最后基于校准后的目标特征集合生成道路目标的感知结果集合,为智能交通系统提供准确可靠的目标信息。
技术关键词
资源分配
径向速度信息
运动剧烈程度
轮廓特征
感知特征
高精地图数据
节点位置信息
校准
标识
坐标转换矩阵
车道
道路监测设备
配额
三维坐标参数
云端
距离信息
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资源分配策略
特征切片
资源分配方法
联邦学习模型
资源分配系统
资源分配
蚁群优化算法
混合云架构
隶属度函数
同态加密算法
学习资源分配方法
客户端
数据分布
异构
深度强化学习模型