[發明專利]目標識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010177842.X
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111401439A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 韋鵬程;何龍
• 申請（專利權）人: 重慶第二師范學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙) 11491
• 代理人: 趙紅霞

本方案涉及一種目標識別方法。所述方法包括：獲取第一傳感器采集到的第一數據，并獲取第二傳感器采集到的第二數據；將第一數據、第二數據進行數據融合，得到融合后的數據；獲取目標識別模型，并將融合后的數據輸入至目標識別模型中，并行計算得到目標識別結果；其中，第一傳感器的類別與第二傳感器的類別不同。計算機設備通過將不同類別傳感器采集到的數據進行融合，再將融合后的數據通過目標識別模型并行計算得到目標識別結果，通過使用目標識別模型并行計算，提高了數據計算的效率；由于對傳感器采集到的數據進行了融合，提高了目標識別數據的完整性，可以提高目標識別的準確率。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別是涉及一種目標識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著計算機相關技術的飛速發展，機器人技術逐漸向其它領域滲透。目前，機器人技術在人們的生活以及工作中占據了重要地位，機器人不僅提高了生產效率，還能夠代替人類完成危險性大、重復率高的工作和任務。目標檢測與識別是機器人在未知環境下工作的必備條件，機器人一旦進入不熟悉的環境，往往需要獲得相應的環境信息和目標特征，從而引導機器人進行有針對性的行動，幫助機器人決定和移動目標位置。傳感器是機器人感知自身運行狀態信息和周圍環境信息的主要方式，機器人無論是與外部環境交互還是感知自身姿態，都需要傳感器獲取相應的信息，利用傳感器感知環境被用于障礙物環境中的目標識別，從而完成一定的工作職能。

然而，由于機器人在進行目標識別時所處的環境復雜，在采集數據時往往會采集到很多噪聲，從而影響目標識別的準確性。因此，傳統的目標識別方法存在準確率較低的問題。

發明內容

基于此，為了解決上述技術問題，提供一種目標識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，可以提高目標識別的準確率。

一種目標識別方法，所述方法包括：

獲取第一傳感器采集到的第一數據，并獲取第二傳感器采集到的第二數據；

將所述第一數據、所述第二數據進行數據融合，得到融合后的數據；

獲取目標識別模型，并將所述融合后的數據輸入至所述目標識別模型中，并行計算得到目標識別結果；

其中，所述第一傳感器的類別與所述第二傳感器的類別不同。

在其中一個實施例中，所述將所述第一數據、所述第二數據進行數據融合，得到融合后的數據，包括：

對所述第一數據進行數據預處理，得到第一目標數據；對所述第二數據進行數據預處理，得到第二目標數據；

分別提取所述第一目標數據中的第一特征，以及所述第二目標數據中的第二特征；

根據所述第一特征和所述第二特征進行數據融合計算，得到融合后的數據。

在其中一個實施例中，所述根據所述第一特征和所述第二特征進行數據融合計算，得到融合后的數據，包括：

獲取所述第一特征與所述第二特征之間的支持度；

根據所述支持度分別計算所述第一特征的第一信任度和所述第二特征的第二信任度；

根據所述第一信任度和所述第二信任度進行數據融合，得到融合后的數據。

在其中一個實施例中，所述將所述融合后的數據輸入至所述目標識別模型中，并行計算得到目標識別結果，包括：

將所述融合后的數據輸入至所述目標識別模型中，采用多分類支持向量機根據所述融合后的數據進行目標分類，得到目標分類結果；

在所述目標識別模型中，根據所述目標分類結果以及所述融合后的數據，并行計算得到目標識別結果。