[发明专利]数据融合处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据融合处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据不同传感器对被测物体的测量结果，确定至少两个候选测量结果组合；所述候选测量结果组合中包括至少一个元素；所述元素包括至少两个测量结果；

采用随机森林模型，从所述至少两个候选测量结果组合中确定元素关联相同被测物体的目标测量结果组合，并将所述目标测量结果组合中的元素作为融合结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选测量结果组合中元素的数量等于第一传感器的测量结果的数量值；候选测量结果组合的数量为第一阶乘与第二阶乘的商；所述第一阶乘为第二传感器的测量结果的数量值的阶乘；所述第二阶乘为所述第二传感器与所述第一传感器的测量结果的数量差值的阶乘；其中，所述第一传感器的测量结果的数量值小于或等于所述第二传感器的测量结果的数量值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用随机森林模型，从所述至少两个候选测量结果组合中确定元素关联相同被测物体的目标测量结果组合，包括：

将所述至少两个候选测量结果组合中的元素输入到随机森林模型中，得到所述元素关联相同被测物体的概率；

根据所述至少两个候选测量结果组合中的元素关联相同被测物体的概率，确定所述至少两个候选测量结果组合的整体相似度；

将整体相似度最高的候选测量结果组合作为目标测量结果组合。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用随机森林模型，从所述至少两个候选测量结果组合中确定元素关联相同被测物体的目标测量结果组合之前，还包括：

获取不同传感器采集的样本测量结果集，并为所述样本测量结果集添加分类标签，构建训练样本集；

采用所述训练样本集训练随机森林模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在采用随机森林模型，从所述至少两个候选测量结果组合中确定元素关联相同被测物体的目标测量结果组合，并将所述目标测量结果组合中的元素作为融合结果之后，还包括：

根据所述至少两个候选测量结果组合和所述融合结果，对所述随机森林模型进行优化更新。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述不同传感器为激光雷达、毫米波雷达和图像采集器中的任意两个；所述测量结果为速度测量结果和/或位置测量结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述不同传感器中包含图像采集器，则所述测量结果中还包括：投影结果；

其中，所述投影结果包括：所述图像采集器采集的图像中被测物体的标注框信息、激光雷达或毫米波雷达采集的被测物体的点的数量，以及激光雷达或毫米波雷达采集的被测物体的点投影到所述图像采集器采集的被测物体的图像内的投影数据中的至少一个。

8.一种数据融合处理装置，其特征在于，所述装置包括：

测量结果组合模块，用于根据不同传感器对被测物体的测量结果，确定至少两个候选测量结果组合；所述候选测量结果组合中包括至少一个元素；所述元素包括至少两个测量结果；

融合结果确定模块，用于采用随机森林模型，从所述至少两个候选测量结果组合中确定元素关联相同被测物体的目标测量结果组合，并将所述目标测量结果组合中的元素作为融合结果。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述候选测量结果组合中元素的数量等于第一传感器的测量结果的数量值；候选测量结果组合的数量为第一阶乘与第二阶乘的商；所述第一阶乘为第二传感器的测量结果的数量值的阶乘；所述第二阶乘为所述第二传感器与所述第一传感器的测量结果的数量差值的阶乘；其中，所述第一传感器的测量结果的数量值小于或等于所述第二传感器的测量结果的数量值。