[发明专利]一种数据同步的方法、系统及相关设备

说明书

本申请提供了一种数据同步方法，方法包括以下步骤：获取第一传感器在第一目标时间段内采集的第一数据序列和第二传感器在第二目标时刻采集的第二数据，根据第一数据序列中的数据的时间信息和第二目标时刻，从第一数据序列中获取与第二目标时刻的时间临近的参考视频帧，基于参考视频帧，获得第一数据序列中的预测视频帧，从而获得同一时刻下不同类型传感器所采集的数据，实现对不同传感器所采集数据的时间同步。

技术领域

本申请涉及人工智能(artificial intelligence,AI)领域，尤其涉及一种数据同步的方法、系统及相关设备。

背景技术

多传感器融合(multi-sensor fusion,MSF)是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器融合技术能够将多种传感器数据进行信息互补和优势集成，突破单一传感器的局限性，从而得到比单一传感器更准确、更具体的信息。例如，摄像头采集的视频数据可用于进行目标属性的识别，但识别精度易受到天气状况的影响，毫米波雷达可用于测速，且不易受到天气状况的影响，那么将摄像头和毫米波雷达这两个传感器采集的数据融合后再进行目标属性的识别，就可以取长补短，获得更高维度的信息，提高信息处理的精度和效率。

但是，在对多传感器采集的数据进行融合时，常常要保证待融合的数据是不同传感器在同一时刻下采集的数据，但是由于不同传感器的数据采集频率、测量延迟各不相同，难以确定不同传感器在同一时刻下采集的数据，因此如何将多传感器采集的数据进行时间同步是一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种数据同步的方法、系统及相关设备，用于解决上述多传感器采集的数据难以时间同步的问题。

第一方面，提供了一种数据同步的方法，该方法应用于数据同步系统，上述数据同步系统与第一传感器和第二传感器连接，该方法包括以下步骤：获取第一传感器在第一目标时间段内采集的第一数据序列和第二传感器在第二目标时刻采集的第二数据，其中，第二目标时刻在第一目标时间段内，第一数据序列为视频序列，然后根据第一数据序列中数据的时间信息和第二目标时刻，从第一数据序列中获取与第二目标时刻的时间临近的参考视频帧，最后基于该参考视频帧，获得第一数据序列中的预测视频帧，其中，上述预测视频帧为第二目标时刻的视频帧。

实施第一方面描述的方法，通过确定与第二目标时刻相邻的参考视频帧，预测出第一数据序列中采集时间为第二目标时刻的预测视频帧，从而获得第二目标时刻下不同传感器的数据(即预测视频帧和第二数据)，实现不同传感器采集数据的时间同步。

在一种可能的实现方式中，上述第一传感器为第一传感器组中的传感器，第二传感器为第二传感器组中的传感器，第一传感器组中的多个传感器的采集频率相同，第二传感器组中的多个传感器的采集频率相同。

其中，第一传感器可以是视频传感器，比如摄像头、监控球机等等，第一传感器采集的第一数据序列可以为视频序列，第一数据序列可包括存在时间先后顺序的多个视频帧。第二传感器可以是光敏传感器，比如视频传感器、雷达传感器等等，还可以是声敏传感器，比如麦克风等声音采集装置，还可以是气敏传感器、化学传感器、压敏、温敏、流体传感器中的任一种，具体可以根据该多传感器融合系统所处的应用场景而定，比如自动驾驶领域的多传感器融合系统，其第一传感器组可以包括多个视频传感器，具体可以是交通路口、事故频发路段、高速路段等地的监控摄像头、电子警察、深度摄像机、无人机等等，第二传感器组可包括多个雷达传感器，具体可以是监控交通道路的多个雷达。再比如交互式机器人领域的多传感器融合系统，其第一传感器组可以包括多个视频传感器，第二传感器组可以包括多个麦克风等声音传感器。应理解，上述举例用于说明，不作具体限定。第二传感器组采集的数据可以包括多个第二数据序列，每个第二数据序列由同一个第二传感器采集，每个第二数据序列可包括多个在时间先后关系的第二数据。