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申请/专利权人：四川华体照明科技股份有限公司

摘要：本申请提供一种基于虚拟现实的道路交通可视化展示方法及系统，在训练阶段，根据道路双目视觉数据、道路毫米波雷达数据和融合结果识别出三个识别结果，根据三个识别结果和先验标签调节参变量，确保在没有道路毫米波雷达数据或没有道路双目视觉数据时，都可以在表征域中索引出准确的交通事件隐式表示，完成根据多源隐式表示的事件分类，同时基于道路毫米波雷达数据与道路双目视觉数据进行协同训练，使得事件与道路双目视觉数据在相同表征域的关联，事件隐式表示神经网络对道路双目视觉数据或毫米波雷达进行交通事件隐式表示的精度。

主权项：1.一种基于虚拟现实的道路交通可视化展示方法，其特征在于，所述方法包括：获取调试学习样例，每个所述调试学习样例包括道路双目视觉数据、道路双目视觉数据匹配的道路毫米波雷达数据与交通事件标签；基于事件隐式表示神经网络的第一分支组件，对所述道路双目视觉数据的初始道路双目视觉数据隐式表示进行隐式表示编码，得到编码双目视觉数据隐式表示，根据所述编码双目视觉数据隐式表示获得针对所述调试学习样例的第一交通事件识别结果；基于所述事件隐式表示神经网络的第二分支组件，对所述道路毫米波雷达数据的初始雷达数据隐式表示进行隐式表示编码，得到编码雷达数据隐式表示，根据所述编码雷达数据隐式表示获得针对所述调试学习样例的第二交通事件识别结果；基于所述事件隐式表示神经网络的第三分支组件，对所述编码双目视觉数据隐式表示与所述编码雷达数据隐式表示进行特征随机遮蔽，得到多源融合隐式表示，对所述多源融合隐式表示进行协同隐式表示挖掘，得到多源协同隐式表示，根据所述多源协同隐式表示获得针对所述调试学习样例的第三交通事件识别结果；所述多源协同隐式表示为所述调试学习样例的交通事件隐式表示；根据所述第一交通事件识别结果、所述第二交通事件识别结果、所述第三交通事件识别结果与所述交通事件标签，生成交通事件识别误差，根据所述交通事件识别误差进行参变量调节后，跳转到所述获取调试学习样例的步骤进行迭代调试，在达到收敛状态时不再迭代，获得调试完成的用于交通事件识别的事件隐式表示神经网络；获取目标道路的目标雷视融合数据，所述目标雷视融合数据包括目标道路的道路双目视觉数据和道路毫米波雷达数据；基于所述调试完成的事件隐式表示神经网络识别得到目标交通事件识别结果；基于所述目标道路的所述目标交通事件识别结果，在预设的虚拟现实孪生体中进行事件更新展示。

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