[实用新型]一种多源异构传感器特征深度融合的装置

说明书

本实用新型提供一种多源异构传感器特征深度融合的装置，涉及人工智能技术领域。该装置包括N个激光雷达及机器视觉的多源异构传感器阵列、ZYNQ‑7000平台、FLASH大型存储芯片。通过多源异构多种传感器获取目标的多维数据特征，在ZYNQ‑7000平台，通过不同的多源异构传感器的坐标特征变换，形成具有统一维度的特征空间，通过建立深度学习网络，将多源异构传感器进行融合，实现机器视觉与激光雷达目标捕获、信息提取与特征分类及融合。本实用新型为无人机器目标特征识别及决策控制提供准确、可靠、具有鲁棒性的环境数据，对提高主动避撞识别系统性能、减少碰撞事故发生具有重要意义。

技术领域

本实用新型涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种多源异构传感器特征深度融合的装置。

背景技术

当前，无人机器数量的持续增加使得各种事故频繁发生，造成严重的生命财产损失。其原因是无人机器所采用的单一传感器，如雷达、视觉等，并不能完整获取目标信息。针对信息的运动状态、距离状态、位置状态等特征状态，无法进行全面感知。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种多源异构传感器特征深度融合的装置，采用ZYNQ-7000平台，基于深度学习技术，通过深度学习模型完成空间、时间特征信息融合算法，为无人机器目标特征识别及决策控制提供准确、可靠、具有鲁棒性的环境数据，对提高主动避撞识别系统性能、减少碰撞事故发生具有重要意义。

为解决上述技术问题，本实用新型所采取的技术方案是：

一种多源异构传感器特征深度融合的装置，包括N个激光雷达及机器视觉的多源异构传感器阵列、ZYNQ-7000平台、FLASH大型存储芯片；ZYNQ-7000平台包括ARM Cortex A9双核、FPGA逻辑计算单元；N个激光雷达及机器视觉的多元传感器阵列通过光纤接口或者网络接口与ARM Cortex A9双核实现连接；FPGA逻辑计算单元外接FLASH大型存储芯片。

进一步地，所述多源异构传感器阵列中的激光雷达采用固态激光雷达Leddar Vu，实现8 线光束数量，可实现的最大探测距离为185米；所述多源异构传感器阵列中的机器视觉采用红外高清网络摄像机海康威视DS-2CD3T25-I3。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本实用新型提供的多源异构传感器特征深度融合的装置，通过安装于无人机、汽车、飞艇、卫星等装备的多源异构多种传感器，获取环境信息，通过激光雷达获取目标距离、轮廓特征，以及机器视觉获取目标像素特征，通过 ZYNQ-7000平台建立深度学习网络，将多源异构传感器进行融合，实现机器视觉与激光雷达目标捕获、信息提取与特征分类及融合，为装备的自主决策提供准确、可靠、具有鲁棒性的决策判决性能。

附图说明

图1为本实用新型实施例提供的多源异构传感器特征深度融合的装置结构框图；

图2为本实用新型实施例提供的多源异构传感器特征深度融合的方法的逻辑单元连接图；

图3为本实用新型实施例提供的基于深度学习算法的机器视觉与激光融合决策网络示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本实用新型的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本实用新型，但不用来限制本实用新型的范围。

一种多源异构传感器特征深度融合的装置，包括N个激光雷达及机器视觉的多源异构传感器阵列、ZYNQ-7000平台、FLASH大型存储芯片；ZYNQ-7000平台是一款全可编程片上系统(All Programmable SoC)，该芯片集成了ARM CortexA9双核、FPGA逻辑计算单元；N个激光雷达及机器视觉的多元传感器阵列通过光纤接口或者网络接口与ARM CortexA9双核实现连接；FPGA逻辑计算单元外接FLASH大型存储芯片。