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摘要：本发明公开了一种加权证据融合处理方法，包括步骤：提取智能驾驶系统中多种传感器的当前目标识别结果；对识别结果进行匹配，生成目标匹配集和历史匹配集；检索目标匹配集和历史匹配集，获得每一匹配目标所对应的当前帧已匹配目标，以及对应历史匹配目标的类别信息，形成证据信息；更新每个传感器中每个匹配目标对应的权重；利用证据推理ER算法进行信息融合计算，获得每个匹配目标所对应的各个分类的置信度信息，从而获得目标类别融合结果。本发明还公开了相应的系统、存储介质以及车辆。实施本发明，可以提高融合算法的适配效率和调整能力，从而提高行车的安全性。
主权项：1.一种加权证据融合处理方法，应用于智能驾驶系统中，其特征在于，至少包括如下步骤：提取智能驾驶系统中多种传感器的当前目标识别结果；读取多种传感器输出的传感器最新目标识别结果，结合最邻近时刻的目标识别结果，将识别结果进行一一匹配，生成目标匹配集和历史匹配集；检索目标匹配集和历史匹配集，获得每一匹配目标所对应的当前帧已匹配目标，以及对应历史匹配目标的类别信息，作为所述匹配目标所对应的证据信息，并进行基本概率赋值；根据预先生成的各传感器的特性参数矩阵中的传感器特性参数，以及历史匹配集中分类置信度离散性参数更新每个传感器中每个匹配目标对应的权重；利用证据推理ER算法进行信息融合计算，获得辨识框架内的每个匹配目标所对应的各个分类的置信度信息；根据所述置信度信息，获得每个匹配目标所对应的目标类别融合结果。
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百度查询： 广州汽车集团股份有限公司 一种加权证据融合处理方法、系统、存储介质及车辆
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