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摘要：本发明提供了一种视觉相机和毫米波雷达跟踪目标的融合方法，包括：S1、获取第1帧传感器消息，并初始化数据；S2、获取第t帧传感器消息，更新第t帧视觉相机跟踪目标最新状态向量队列集合，更新第t帧毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列集合；S3、构建时序视觉相机‑毫米波雷达融合状态向量；将时序视觉相机‑毫米波雷达融合状态向量输入视觉相机‑毫米波雷达跟踪目标匹配分类网络，输出每个目标对的匹配类型和对应的匹配概率；S4、更新第t帧视觉相机‑毫米波雷达融合跟踪目标集合；S5、获取第t+1帧传感器消息，重复步骤S2至步骤S4。本发明使用传感器多帧时序信息进行多传感器目标关联，提高了跟踪目标结果的容错率。

主权项：1.一种视觉相机和毫米波雷达跟踪目标的融合方法，其特征在于，所述融合方法包括如下方法步骤：S1、获取第1帧传感器消息，生成第1帧视觉相机跟踪目标状态向量集合α1或毫米波雷达跟踪目标状态向量集合β1，初始化第1帧视觉相机跟踪目标最新状态向量队列集合ψ1，初始化第1帧毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列集合ζ1，初始化第1帧视觉相机-毫米波雷达融合跟踪目标集合Γ1；S2、获取第t帧传感器消息，生成第t帧视觉相机跟踪目标状态向量集合αt或毫米波雷达跟踪目标状态向量集合βt，更新第t帧视觉相机跟踪目标最新状态向量队列集合ψt，更新第t帧毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列集合ζt；S3、将第t帧每个视觉相机跟踪目标与第t帧每个毫米波雷达跟踪目标两两配对，对每个目标对构建时序视觉相机-毫米波雷达融合状态向量输入视觉相机-毫米波雷达跟踪目标时序匹配分类网络，输出每个目标对的匹配类型与匹配概率，生成第t帧视觉相机-毫米波雷达融合跟踪目标匹配对集合Ωt；其中，将第t帧每个视觉相机跟踪目标与第t帧每个毫米波雷达跟踪目标两两配对，构建第t帧视觉相机-毫米波雷达融合跟踪目标对集合At，通过如下方式表述： 其中，表示第t帧第i个视觉相机跟踪目标ID；表示第t帧视觉相机跟踪目标数量；表示第t帧第j个毫米波雷达跟踪目标ID；表示第t帧毫米波雷达跟踪目标数量；遍历构建的第t视觉相机-毫米波雷达融合跟踪目标对集合At中的每个视觉相机-毫米波雷达融合目标对通过如下方法构建对应的时序视觉相机-毫米波雷达融合状态向量从第t帧视觉相机跟踪目标最新状态向量队列集合ψt中提取第t帧第i个视觉相机跟踪目标最新状态向量队列从第t帧毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列集合ζt中提取第t帧第j个毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列其中，表示提取的第t帧第i个视觉相机跟踪目标最新状态向量队列；表示第t帧第i个视觉相机跟踪目标最新状态向量； 表示提取的第t帧第j个毫米波雷达跟踪目标的最新状态向量队列；表示第t帧第j个毫米波雷达跟踪目标最新状态向量；T表示提取的第t帧第i个视觉相机跟踪目标的最新状态向量队列长度提取的第t帧第j个毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列的长度；将提取的第t帧第i个视觉相机跟踪目标最新状态向量队列中的每个元素，与提取的第t帧第j个毫米波雷达跟踪目标最新状态向量队列中的每个元素作均值-方差归一化处理后进行拼接，得到构建的时序视觉相机-毫米波雷达融合状态向量： 其中，和为与的均值-方差归一化结果；和为与的均值-方差归一化结果；和为与的均值-方差归一化结果；将构建的第t视觉相机-毫米波雷达融合跟踪目标对集合At中的每个视觉相机-毫米波雷达融合目标对对应的时序视觉相机-毫米波雷达融合状态向量输入视觉相机-毫米波雷达时序跟踪目标匹配分类网络，输出每个目标对的匹配类型与匹配概率构建第t帧视觉相机-毫米波雷达融合目标对匹配结果集合其中，为视觉相机-毫米波雷达融合目标对的匹配类型，表示不匹配，表示匹配，表示匹配概率；遍历第t帧视觉相机-毫米波雷达融合目标对匹配结果集合P中每个目标对的匹配结果对第t帧每个视觉相机跟踪目标，选取匹配类型匹配概率最大的毫米波雷达跟踪目标作为毫米波雷达匹配跟踪目标；若匹配概率小于预设阈值，将与第t帧第i个视觉相机跟踪目标匹配的毫米波雷达跟踪目标置0；构建第t帧视觉相机-毫米波雷达融合匹配跟踪目标匹配对集合Ωt通过如下方式表述： S4、更新第t帧视觉相机-毫米波雷达融合跟踪目标集合Γt；S5、获取第t+1帧传感器消息，重复步骤S2至步骤S4。

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