[发明专利]基于数据融合的物体辨识系统及物体辨识的自我学习方法

摘要

本发明公开一种基于数据融合的物体辨识系统及用于物体辨识的自我学习方法。本发明是经由身份感测装置与特征感测装置分别感测进入监视区域的各物体的身份数据与特征数据，决定各特征数据所属的群组，于身份数据的感测时间与特征数据的感测时间相符时关联身份数据及特征数据所属的群组，并于判断任一群组被关联至同一身份数据的关联次数大于关联临界值时，配对群组与身份数据。本发明可自动对同一物体的身份数据与特征数据进行配对，而可有效节省手动配对所需的时间与人力。

主权项

1.一种基于数据融合的物体辨识系统，其特征在于，包括：一身份感测装置，用以感测进入一监视区域的至少一物体各别的一身份数据；一特征感测装置，用以感测进入该监视区域的该物体各别的一特征数据；及一控制主机，连接该身份感测装置及该特征感测装置，该控制主机于多个群组中决定至少其中之一作为该特征数据所属的该群组，于该身份数据的一第一感测时间与该特征数据的一第二感测时间相符时对该身份数据及该特征数据所属的该群组进行关联，并于判断任一该群组被关联至同一该身份数据的一关联次数大于一关联临界值时，对该群组与该身份数据进行配对。