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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习完成图匹配的多智能体时空对齐方法和系统，包括：各智能体对个体所观测数据进行编码，使用深度卷积神经网络得到鸟瞰特征图和物体检测框；智能体将鸟瞰特征图和物体检测框发送至所有协作智能体；各智能体接收其他智能体的鸟瞰特征图和物体检测框，执行子图搜索及匹配，计算相对位姿与历史观测延时；各智能体将其他智能体的鸟瞰特征图及物体检测框，转换到自身为参考的时空坐标系下；各智能体使用历史协作的鸟瞰特征图对转换到自身时空坐标系后可能出现的时域噪声进行补偿，得到去噪特征图；各智能体聚合所有去噪特征图，并进行检测框检测。本发明有效降低时域和空间噪声对协作感知的干扰，提升了系统的性能和稳定性。
主权项：1.一种基于机器学习完成图匹配的多智能体时空对齐方法，其特征在于，包括：各智能体分别对个体所观测数据进行编码获得鸟瞰图，使用深度卷积神经网络转化所述鸟瞰图为鸟瞰特征图并完成目标检测，获得物体检测框；智能体随后将所述鸟瞰特征图和所述物体检测框发送至所有协作智能体；各智能体接收来自其他智能体的所述鸟瞰特征图和所述物体检测框，执行子图搜索及匹配，并计算与其他智能体的所述物体检测框的相对位姿与历史观测延时；各智能体将其他智能体的所述鸟瞰特征图以及基于相对位姿和历史观测延时的物体检测框，转换到自身为参考的时空坐标系下；各智能体使用历史协作的鸟瞰特征图对转换到自身时空坐标系后可能出现的时域噪声进行补偿，得到去噪特征图；各智能体聚合所有已合成的所述去噪特征图，并进行检测框检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于机器学习完成图匹配的多智能体时空对齐方法和系统
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