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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本申请提供了一种对象检测方法和系统。该方法包括获取多个检测设备检测到的待检测对象的对象信息，并获取多种预测结果；基于对象信息，确定待检测对象对应于多种预测结果的预测概率矩阵；确定检测设备的权重向量，并确定对象信息的权重向量；基于预测概率矩阵、检测设备的权重向量和对象信息的权重向量，从多种预测结果中选取待检测对象的检测结果，能在一定程度上提高行人检测的准确度。

主权项：1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：获取多个检测设备检测到的待检测对象的对象信息，并获取多种预测结果；基于所述对象信息，确定所述待检测对象对应于所述多种预测结果的预测概率矩阵；确定所述检测设备的权重向量，并确定所述对象信息的权重向量；基于所述预测概率矩阵、所述检测设备的权重向量和所述对象信息的权重向量，从所述多种预测结果中选取所述待检测对象的检测结果；所述确定所述检测设备的权重向量，包括：获取各个检测设备对应的多个预设设备权重；对所述多个预设设备权重进行分组，得到多个预设设备权重分组；选取多个所述预设设备权重分组中最大频率所在分组的组中值，作为各个检测设备的权重；将多个检测设备的权重进行组合，得到所述检测设备的权重向量；所述待检测对象的对象信息有多种，所述确定所述对象信息的权重向量，包括：获取各种对象信息对应的多个预设信息权重；对所述多个预设信息权重进行分组，得到多个预设信息权重分组；选取多个所述预设信息权重分组中最大频率所在分组的组中值，作为各种对象信息的权重；将对应于同一检测设备的对象信息的权重进行组合，得到所述对象信息的权重向量；所述待检测对象的对象信息有多种，所述基于所述对象信息，确定所述待检测对象对应于所述多种预测结果的预测概率矩阵，包括：分别基于各种对象信息，确定所述待检测对象与所述多种预测结果匹配的预测概率；将对应于同一种对象信息的预测概率进行组合，得到预测概率向量；将多个对象信息对应的预测概率向量进行组合，得到所述预测概率矩阵；所述分别基于各种对象信息，确定所述待检测对象与多种预测结果匹配的预测概率，包括：获取所述对象信息对应的隶属函数；将所述对象信息代入与所述对象信息种类对应的隶属函数，得到函数结果，所述隶属函数符合高斯分布；基于所述函数结果，确定所述预测概率；在确定所述预测概率之前，所述方法还包括：获取所述待检测对象所在环境的环境信息；使用所述环境信息修正所述对象信息对应的隶属函数，将所述对象信息代入修正后的隶属函数，得到所述函数结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 对象检测方法和系统