[发明专利]相关性检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种相关性检测方法，其特征在于，包括：

获取预设的各传感器采集的观测数据，所述观测数据中包括至少一个目标物体对应的目标观测信息，所述传感器的数量为至少两个；

确定所述各传感器中，预设的主传感器采集的观测数据与除所述主传感器以外的任一传感器采集的观测数据中的至少一组候选匹配对，其中，所述候选匹配对为所述预设的主传感器与除所述主传感器以外的任一传感器采集的目标观测信息按照预设的组合方式组成的匹配对；

将所述各候选匹配对输入至预设的决策树模型中，确定所述候选匹配对对应的目标观测信息是否为同一目标物体；

还包括：

获取预设的待训练数据，所述待训练数据中包括标注后的多个候选匹配对，其中，若候选匹配对对应的目标观测信息为同一目标物体，则对所述候选匹配对进行第一标注，若候选匹配对对应的目标观测信息非同一目标物体，则对所述候选匹配对进行第二标注；

根据所述待训练数据对预设的待训练决策树进行训练，获得所述决策树模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设的待训练数据，包括：

获取多个预设的待处理候选匹配对，所述待处理候选匹配对中包括多个特征信息；

根据所述多个特征信息以及预设的多个特征信息对应的权重，计算所述待处理候选匹配对对应的得分；

确定得分超过预设的第一阈值的候选匹配对中，第一标注与第二标注对应的候选匹配对的数量是否满足预设的第一比例；

若是，则将所述得分超过预设的阈值的候选匹配对作为所述待训练数据；若否，则获取得分低于预设的第二阈值的多个候选匹配对，直至第一标注与第二标注对应的候选匹配对的数量满足预设的第一比例。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待训练数据对预设的待训练决策树进行训练，包括：

针对每一候选匹配对，确定所述候选匹配对中各目标观测信息对应的至少一个特征信息；

计算所述候选匹配对中各特征信息的差值的绝对值；

根据所述绝对值对预设的待训练决策树进行训练。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待训练数据对预设的待训练决策树进行训练，包括：

将所述待训练数据按照预设的第二比例随机分别训练集与测试集；

通过所述训练集对所述待训练决策树进行训练，获得训练后的决策树；

通过所述测试集对所述训练后的决策树进行测试，根据测试结果对所述训练后的决策树进行参数调整，直至所述训练后的决策树收敛，获得所述决策树模型。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述各候选匹配对输入至预设的决策树模型中，确定所述候选匹配对对应的目标观测信息是否为同一目标物体之后，还包括：

若所述候选匹配对对应的目标观测信息为同一目标物体，则对所述预设的主传感器采集的观测数据与除所述主传感器以外的任一传感器采集的观测数据进行数据融合，获得融合后的数据；

根据融合后的数据确定障碍物信息。

6.一种相关性检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设的各传感器采集的观测数据，所述观测数据中包括至少一个目标物体对应的目标观测信息，所述传感器的数量为至少两个；

确定模块，用于确定所述各传感器中，预设的主传感器采集的观测数据与除所述主传感器以外的任一传感器采集的观测数据中的至少一组候选匹配对，其中，所述候选匹配对为所述预设的主传感器与除所述主传感器以外的任一传感器采集的目标观测信息按照预设的组合方式组成的匹配对；

处理模块，用于将所述各候选匹配对输入至预设的决策树模型中，确定所述候选匹配对对应的目标观测信息是否为同一目标物体；

还包括：

获取模块，用于获取预设的待训练数据，所述待训练数据中包括标注后的多个候选匹配对，其中，若候选匹配对对应的目标观测信息为同一目标物体，则对所述候选匹配对进行第一标注，若候选匹配对对应的目标观测信息非同一目标物体，则对所述候选匹配对进行第二标注；

训练模块，用于根据所述待训练数据对预设的待训练决策树进行训练，获得所述决策树模型。