【摘 要】
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传感器采集的原始数据中包含大量干扰信息，直接进行数据融合会造成识别目标精度降低和ADAS系统运算效率下降，需要对传感器采集的原始数据进行预处理，剔除干扰信息，从而获取有效目标信息，减少传感器采集数据量，进一步增强融合处理单元处理数据的实时性、有效性和容错性。基于此，采用改进最近邻（GNN）数据关联的方法，对Camera融合前的数据进行了预处理。根据实时的需求动态调整关联阈值，提高了Camera采集
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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传感器采集的原始数据中包含大量干扰信息，直接进行数据融合会造成识别目标精度降低和ADAS系统运算效率下降，需要对传感器采集的原始数据进行预处理，剔除干扰信息，从而获取有效目标信息，减少传感器采集数据量，进一步增强融合处理单元处理数据的实时性、有效性和容错性。基于此，采用改进最近邻（GNN）数据关联的方法，对Camera融合前的数据进行了预处理。根据实时的需求动态调整关联阈值，提高了Camera采集数据与实际目标的匹配精度。试验验证结果表明：通过对Camera原始信号预处理，筛选出更精确的有效目标，剔除了不可信的干扰信号。
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