人工智能驱动的雷达视频融合技术提升识别精度

"一种基于人工智能的雷达视频数据融合方法" 本发明涉及的是利用人工智能技术实现雷达与视频数据的高效融合，以提升目标识别的准确性和效率。这种方法尤其适用于交通监控、安全防范以及自动驾驶等领域，其中对目标物体的精确识别至关重要。 在雷达视频数据融合的过程中，首先，系统会通过视频采集器和安装在同一位置的雷达传感器获取实时的视频图像和雷达监测图像。这两个设备同步工作，确保在同一时间点捕获到的数据具有可比性。随后，选取同一时刻的一帧视频图像和一帧雷达图像，并确定视频图像中的目标物与实际物体的比例，以设定合适的比例尺。 接下来，系统会在选取的视频图像和雷达监测图像上建立统一的坐标系。选择图像上的一个共同点作为坐标原点，以此为基础，分别标记视频图像和雷达图像上各个目标物的坐标点。对于视频图像，坐标点用(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)等表示；对于雷达图像，使用对应的Q'(x'1, y'1), Q'(x'2, y'2), Q'(x'3, y'3)等表示。 然后，计算每个坐标点到坐标原点的距离及方位。这是通过坐标系内的坐标值计算欧几里得距离，以及根据直角坐标系确定角度来实现的。这一过程有助于确定雷达和视频图像中的目标是否为同一实体。 最后，如果计算结果显示，视频图像和雷达图像上的某个坐标点代表的是同一目标，那么就会对这两个数据源的信息进行融合。这种融合可以是特征级别的，也可以是像素级别的，目的是增强目标物的特征，减少误报，提高识别精度。 该发明利用人工智能算法，通过精准的坐标匹配和距离方位计算，实现了雷达与视频数据的有效整合，从而在复杂环境中更准确地识别目标。这种方法对于现代智能系统的应用，如自动驾驶汽车的环境感知、城市智能监控等，具有显著的实用价值和技术创新意义。