目标融合评价方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车感知技术领域，尤其涉及一种目标融合评价方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着智能驾驶技术的发展，本车周围环境的目标探测技术逐渐成熟，其中，由于单一传感器场景覆盖不全、准确率较低等局限性，逐渐发展成为多传感器多目标跟踪。为了分析跟踪性能并优化融合跟踪算法，需要制定评价指标。尽管目标跟踪的实现方法多种多样，但针对跟踪结果的评价方法研究较少，其中比较有影响力的为mot challenge比赛提出的mota(multiple object tracking accuracy)、motp(multiple object tracking precision)等评价指标。
3.mot challenge比赛主要检测行人多目标跟踪性能，通过计算多目标跟踪的准确度、精度、误报总数以及漏报总数等评价标准评价各种跟踪算法对行人的跟踪性能。尽管这些评价标准能较好反应算法的跟踪性能，但此比赛输入为摄像头原始图像，传感器单一，无法直接应用于需要搭载多传感器融合的汽车上。此外，智能驾驶关注对象不止行人，还需要重点关注道路上的汽车目标，以便实现跟车行驶、紧急制动等功能。
4.因此，针对智能驾驶融合目标检测评价标准较少，多数评价标准是通过原始传感器信号如相机图片、毫米波雷达点云等传感数据作为输入进行评价，然而智能驾驶技术所需传感器较多，原始级数据融合实现困难，通常是各个传感器输出目标物进行目标级融合的问题需要改进。


技术实现要素：

5.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的目的在于提供一种目标融合评价方法、装置、电子设备及存储介质。
6.为达此目的，本发明采用以下技术方案：
7.第一方面，一种目标融合评价方法，包括以下步骤：
8.将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；
9.根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。
10.在一个实施例中，在所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配步骤之前还包括：
11.确定融合目标的参数，其中所述参数至少包括：目标编号、目标纵向距离、目标横向距离、目标纵向相对速度和目标横向相对速度。
12.在一个实施例中，所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配的步骤包括：
13.根据真值系统采样周期和融合目标输出周期，同步真值数据和融合目标；
14.根据欧式距离，匹配同步后的所述真值数据和所述融合目标：
[0015][0016][0017]
其中，x
t
为真值目标纵向距离，y
t
为真值目标横向距离，gate为阈值，系数k和b均由传感器误差特性确定。
[0018]
在一个实施例中，所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配的步骤还包括：
[0019]
如果上一帧与真值目标匹配的融合目标在本帧仍然存在，且在所述阈值gate以内，仍将上一帧融合目标与真值目标匹配。
[0020]
在一个实施例中，所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配的步骤还包括：
[0021]
如果上一帧的融合目标在本帧消失或者上一帧的融合目标在本帧超出所述阈值gate，则回到所述步骤将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配。
[0022]
在一个实施例中，所述预设评价标准包括以下指标：
[0023]
第一指标，用于表示前后两帧融合目标不同次数与总帧数占比；
[0024]
第二指标，用于表示真值目标附近出现两个或多个融合目标的次数与总帧数占比，其中，连续帧出现只计一次；
[0025]
第三指标，用于表示状态跳动次数与总帧数占比。
[0026]
在一个实施例中，所述预设评价标准还包括以下指标：
[0027]
第四指标，用于表示融合目标纵向位置偏差；
[0028]
第五指标，用于表示融合目标横向位置偏差；
[0029]
第六指标，用于表示融合目标纵向相对速度偏差；
[0030]
第七指标，用于表示融合目标横向相对速度偏差；
[0031]
第八指标，用于表示融合目标纵向位置均方根误差；
[0032]
第九指标，用于表示融合目标横向位置均方根误差；
[0033]
第十指标，用于表示融合目标纵向相对速度均方根误差；
[0034]
第十一指标，用于表示融合目标横向相对速度均方根误差。
[0035]
在一个实施例中，所述根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分的步骤包括：
[0036]
对每个指标分别设定得分区间，利用线性插值计算各所述指标的得分：
[0037][0038]
其中，kpi指各个指标，up表示容许最大误差，low表示期望误差值；
[0039]
根据各指标的重要度，设定加权系数，最终评分根据下列格式计算获得：
[0040]
[0041]
其中，p为最终总得分，ωi为第i个评价指标的加权系数，所有加权系数和为1，pointi为第i个评价指标的得分。
[0042]
第二方面，一种目标融合评价装置，包括：
[0043]
第一模块，用于将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；
[0044]
第二模块，用于根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。
[0045]
第三方面，一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述目标融合评价方法的步骤。
[0046]
第四方面，一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上述目标融合评价方法的步骤。
[0047]
本发明的有益效果：通过将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配，根据预设评价标准确定融合目标的各项指标得分，对各项指标得分加权求和的均值确定最终评分，优化了融合算法，提高目标探测的可靠性。
[0048]
本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
[0049]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0050]
图1是一种适用于本实施例的目标融合评价方法的示例性系统架构的结构示意图；
[0051]
图2是本实施例提供的目标融合评价方法的流程示意图；
[0052]
图3是x误差随纵向距离的变化的示意图；
[0053]
图4是y误差随纵向距离的变化的示意图；
[0054]
图5是v
x
误差随纵向距离的变化的示意图；
[0055]
图6是vy误差随纵向距离的变化的示意图；
[0056]
图7是前雷达纵向距离偏差与目标相对速度的关系；
[0057]
图8是本实施例提供的目标融合评价装置的结构示意图；
[0058]
图9是本实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0059]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
[0060]
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述
术语在本发明中的具体含义。
[0061]
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。
[0062]
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像本技术实施例中一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0063]
图1示出了可以应用本公开的实施例的目标融合评价方法的示例性系统架构100。
[0064]
如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101，网络102、服务器103和障碍物感应设备104。网络102用于在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0065]
用户可以使用终端设备101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。终端设备101上可以安装有各种通讯客户端应用，例如监控类应用、图像处理应用、即时通信工具等。
[0066]
终端设备101可以是各种电子设备，包括但不限于诸如车载终端、移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。
[0067]
服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101上传的至少两个目标感应位置信息进行处理的后台数据处理服务器。后台数据处理服务器可以基于接收的至少两个目标感应位置信息进行目标融合，得到融合位置信息、对目标障碍物的评价信息等。
[0068]
障碍物感应设备104用于针对目标对象采集感应信息，例如，障碍物感应设备104可以包括相机、激光雷达等设备，采集得到图像、点云数据等。障碍物感应设备104可以与终端设备101连接，或通过网络102与服务器103连接。障碍物感应设备104可以设置在车辆、飞机、船舶等移动设备上，也可以设置在固定位置。
[0069]
需要说明的是，本公开的实施例所提供的目标融合评价方法可以由服务器103执行，也可以由终端设备101执行，相应地，目标融合评价装置可以设置于服务器103中，也可以设置于终端设备101中。
[0070]
应该理解，图1中的终端设备、网络、服务器和障碍物感应设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络、服务器和障碍物感应设备。例如，在至少两个所述目标感应位置信息不需要从远程获取的情况下，上述系统架构可以不包括网络和服务器，只包括终端设备和障碍物感应设备。
[0071]
本实施例提供一种目标融合评价方法，该评价方法可应用于各种场景，包括但不限于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、智能汽车等。
[0072]
在一实施例中，车辆本体上可安装多个障碍物感应设备104，障碍物感应设备104可包括激光传感器、温度传感器、红外传感器、加速度传感器等中的一种或多种的组合。每个障碍物感应设备104可连接一个对应的传感处理单元，障碍物感应设备104将采集的实时
数据传输至连接的传感处理单元进行数据预处理以及数据关联。传感处理单元完成数据处理后将数据输出至数据融合模块进行传感数据融合。最后，数据融合模块将融合数据输出至应用端。应用端可将融合数据以图像或其他形式进行可视化展示，也可根据融合数据控制车辆执行相应的动作，如加速、绕过障碍物、转弯等，也可基于融合数据进行故障预测或者故障排查。具体融合数据的应用这里不作限制。
[0073]
图2是本实施例提供的目标融合评价方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括步骤s10-s30。
[0074]
s10：确定真值数据和融合目标的参数。
[0075]
通过汽车can线实时采集障碍物感应设备104输出的目标数据，与此同时真值系统rt-range采集目标物的真实状态，以保证时空一致性。将传感器目标数据输入到搭建的simulnk融合模型中。
[0076]
参数至少包括：目标编号id、目标纵向距离x、目标横向距离y、目标纵向相对速度v
x
和目标横向相对速度vy。
[0077]
步骤s20、将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配。
[0078]
具体地，步骤s20包括s201、根据真值系统采样周期和融合目标输出周期，同步真值数据和融合目标。
[0079]
真值系统采用rt-range，本实施例中，真值系统的采样周期为20ms，而融合目标输出周期为60ms。为了保证计算结果准确性，需要寻找离融合目标的输出时间最近的真值数据进行处理。当融合结果与真值之间时间相差不超过20ms，将此时真值数据输出进行下一步计算，否则将真值数据初始化，赋值为0，不进入目标匹配和指标计算。
[0080]
步骤s20包括s202、根据欧式距离，匹配同步后的所述真值数据和所述融合目标：
[0081][0082]
其中，x
t
为真值目标纵向距离，y
t
为真值目标横向距离，gate为阈值，系数k和b均由传感器误差特性确定。
[0083]
由于距离越远传感器测量误差越大，因此阈值应随距离变化，其计算公式如下：
[0084][0085]
本实施例k取0.14，b取6。
[0086]
需要说明的是，为了避免中途存在近距离杂波干扰真实目标与融合目标的匹配，刚开始采用最近邻算法匹配，后续会记住与真值目标匹配的融合目标id。即，如果上一帧与真值目标匹配的融合目标在本帧仍然存在，且在阈值gate以内，则本帧即使可能存在与真值更近的融合目标，仍将上一帧融合目标与真值目标匹配。如果上一帧的融合目标在本帧消失或者上一帧融合目标在本帧超出阈值gate，则重新开始利用最近邻算法匹配，若最终没有合适的融合目标匹配，则跳过下面步骤，返回步骤s201进入下一帧。
[0087]
步骤s30、根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。
[0088]
需要说明的是，预设评价标准包括以下指标：
[0089]
第一指标kpi1，用于表示前后两帧融合目标不同次数与总帧数占比；
[0090]
第二指标kpi2，用于表示真值目标附近出现两个或多个融合目标的次数与总帧数
占比，其中，连续帧出现只计一次；
[0091]
第三指标kpi3，用于表示状态跳动次数与总帧数占比。
[0092]
需要说明的是，kpi1-kpi3可体现融合算法的跟踪稳定性，也可以用来判断融合算法是否出现逻辑性错误。
[0093]
kpi 1表示在整个跟踪过程中融合目标的id跳动的频繁程度，可通过对比前后帧与真值目标匹配的融合目标id是否发生改变，改变一次计数一次，最后计数跳动次数占总跟踪帧数的比值。
[0094]
kpi 2计算跟踪过程中目标分裂的次数占总跟踪帧数比值，通过判断融合目标近距离范围内是否存在另一融合目标且维持一定帧数，若存在此目标则计数加1。
[0095]
kpi 3计算目标出现状态跳动的次数占总跟踪帧数的比值，判断状态跳动的公式如下：
[0096][0097]
其中，value
raw
表示本帧融合目标状态值，包括距离、相对速度，表示上一帧融合目标状态值，value
truedate
表示本帧真值，表示上一帧真值，δ表示容忍系数。当满足上述条件状态跳动次数计数加1，最终算出状态跳动次数占整个跟踪帧数的比值。
[0098]
预设评价标准还包括以下指标：
[0099]
第四指标kpi 4，用于表示融合目标纵向位置偏差；
[0100]
第五指标kpi 5，用于表示融合目标横向位置偏差；
[0101]
第六指标kpi 6，用于表示融合目标纵向相对速度偏差；
[0102]
第七指标kpi 7，用于表示融合目标横向相对速度偏差；
[0103]
第八指标kpi 8，用于表示融合目标纵向位置均方根误差；
[0104]
第九指标kpi 9，用于表示融合目标横向位置均方根误差；
[0105]
第十指标kpi 10，用于表示融合目标纵向相对速度均方根误差；
[0106]
第十一指标kpi 11，用于表示融合目标横向相对速度均方根误差。
[0107]
kpi 4-kpi11表明融合目标位置与真值之间的误差，偏差体现融合目标状态的准确度，均方根误差体现融合目标状态的离散程度，计算公式如下：
[0108][0109][0110]
其中，kpi
bias
为偏差值，kpi
rmse
为均方根误差值，n表示总帧数。
[0111]
上述所有指标反映了融合算法的稳定程度和准确程度，可以判断融合模型内部逻辑是否存在漏洞，也可作为调整融合算法相关标定量如卡尔曼滤波中噪声的依据，并且可以按照工况不同分别计算各个工况的评价结果，分析各个工况存在差异的原因。
[0112]
图3-图6是其中几种误差的趋势，可以看出纵向距离越远，误差越大。
[0113]
此外，不止融合结果的误差，各个障碍物感应设备104的参数误差也可通过上述方法计算，若其中某个障碍物感应设备104的误差较小，在此障碍物感应设备104探测到目标
时，可将此障碍物感应设备104的权重调高。同时，分析目标距离、速度等对各个障碍物感应设备104的误差分布的影响，可在障碍物感应设备104目标数据输入融合模型之前，对目标数据进行补偿，减少输入端的误差，进而减少融合目标的误差，
[0114]
步骤s30还包括：对每个指标分别设定得分区间，利用线性插值计算各所述指标的得分：
[0115][0116]
其中，kpi指各个指标，up表示容许最大误差，low表示期望误差值。
[0117]
之后，根据各指标的重要度，设定加权系数，最终评分根据下列格式计算获得：
[0118][0119]
其中，p为最终总得分，ωi为第i个评价指标的加权系数，所有加权系数和为1，pointi为第i个评价指标的得分。
[0120]
表1是融合评价指标计算结果。
[0121][0122]
表1
[0123]
通过分析表1的评价指标结果，针对评价指标存在异常的数据，可以回溯查找融合模型中存在的漏洞，也可以根据结果更改融合模型标定值，对融合模型进行优化。同时，可以计算不同工况下的评价指标，对比评价指标的差异性，针对融合算法跟踪较差工况单独处理。
[0124]
需要说明的是，除了通过融合结果kpi值改善融合算法，同时可以计算各个传感器在不同工况下位置、速度误差，分析障碍物感应设备104(如雷达与摄像头)在位置、速度误差之间的差异性，将误差较小的权重调高，减少融合目标误差。此外，分析障碍物感应设备
104在速度、位置不同时的误差特性，可以单独针对一种误差进行补偿，也可减少融合目标误差。如图7所示，前雷达纵向距离偏差与目标速度成负相关。
[0125]
本实施例提供的目标融合评价方法通过将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配，根据预设评价标准确定融合目标的各项指标得分，对各项指标得分加权求和的均值确定最终评分，优化了融合算法，提高目标探测的可靠性。
[0126]
本实施例还提供一种目标融合评价装置，如图8所示，目标融合评价装置包括第一模块31和第二模块32。
[0127]
第一模块31用于将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；
[0128]
第二模块32用于根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。
[0129]
需要说明的是，本实施例提供的目标融合评价装置还可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如目标融合评价装置为一个应用程序，可以用于执行本技术实施例提供的上述方法中的相应步骤。
[0130]
在一些可行的实施方式中，本实施例提供的目标融合评价装置可以采用软硬件结合的方式实现，作为示例，本技术实施例的目标融合评价装置可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本技术实施例提供的目标融合评价方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integrated circuit)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld，complex programmable logic device)、现场可编程门阵列(fpga，field-programmable gate array)或其他电子元件。
[0131]
在一些可行的实施方式中，本实施例提供的目标融合评价装置可以采用软件方式实现，其可以是程序和插件等形式的软件，并包括一系列的模块，以实现本发明实施例提供的目标融合评价方法。
[0132]
本实施例提供的目标融合评价装置，通过将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配，根据预设评价标准确定融合目标的各项指标得分，对各项指标得分加权求和的均值确定最终评分，优化了融合算法，提高目标探测的可靠性。
[0133]
本技术实施例还提供一种电子设备，图9是本技术实施例的电子设备的结构示意图，如图9所示，本实施例中的电子设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述电子设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1004可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图9所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
[0134]
如图9所示的电子设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设
备控制应用程序，以实现：
[0135]
将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；
[0136]
根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。
[0137]
应当理解，在一些可行的实施方式中，上述处理器1001可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
[0138]
具体实现中，上述电子设备1000可通过其内置的各个功能模块执行如上述控制方法各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
[0139]
本实施例提供的电子设备，通过将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配，根据预设评价标准确定融合目标的各项指标得分，对各项指标得分加权求和的均值确定最终评分，优化了融合算法，提高目标探测的可靠性。
[0140]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，被处理器执行以实现上述实施例中目标融合评价方法中的各个步骤，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
[0141]
本实施例提供的计算机可读存储介质，通过将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配，根据预设评价标准确定融合目标的各项指标得分，对各项指标得分加权求和的均值确定最终评分，优化了融合算法，提高目标探测的可靠性。
[0142]
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0143]
以上所述仅是本技术的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种目标融合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。2.根据权利要求1所述的目标融合评价方法，其特征在于，在所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配步骤之前还包括：确定融合目标的参数，其中所述参数至少包括：目标编号、目标纵向距离、目标横向距离、目标纵向相对速度和目标横向相对速度。3.根据权利要求2所述的目标融合评价方法，其特征在于，所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配的步骤包括：根据真值系统采样周期和融合目标输出周期，同步真值数据和融合目标；根据欧式距离，匹配同步后的所述真值数据和所述融合目标：根据欧式距离，匹配同步后的所述真值数据和所述融合目标：其中，x
t
为真值目标纵向距离，y
t
为真值目标横向距离，gate为阈值，系数k和b均由传感器误差特性确定。4.根据权利要求3所述的目标融合评价方法，其特征在于，所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配的步骤还包括：如果上一帧与真值目标匹配的融合目标在本帧仍然存在，且在所述阈值gate以内，仍将上一帧融合目标与真值目标匹配。5.根据权利要求4所述的目标融合评价方法，其特征在于，所述将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配的步骤还包括：如果上一帧的融合目标在本帧消失或者上一帧的融合目标在本帧超出所述阈值gate，则回到所述步骤将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配。6.根据权利要求1所述的目标融合评价方法，其特征在于，所述预设评价标准包括以下指标：第一指标，用于表示前后两帧融合目标不同次数与总帧数占比；第二指标，用于表示真值目标附近出现两个或多个融合目标的次数与总帧数占比，其中，连续帧出现只计一次；第三指标，用于表示状态跳动次数与总帧数占比。7.根据权利要求6所述的目标融合评价方法，其特征在于，所述预设评价标准还包括以下指标：第四指标，用于表示融合目标纵向位置偏差；第五指标，用于表示融合目标横向位置偏差；第六指标，用于表示融合目标纵向相对速度偏差；第七指标，用于表示融合目标横向相对速度偏差；第八指标，用于表示融合目标纵向位置均方根误差；第九指标，用于表示融合目标横向位置均方根误差；
第十指标，用于表示融合目标纵向相对速度均方根误差；第十一指标，用于表示融合目标横向相对速度均方根误差。8.根据权利要求7所述的目标融合评价方法，其特征在于，所述根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分的步骤包括：对每个指标分别设定得分区间，利用线性插值计算各所述指标的得分：其中，kpi指各个指标，up表示容许最大误差，low表示期望误差值；根据各指标的重要度，设定加权系数，最终评分根据下列格式计算获得：其中，p为最终总得分，ω
i
为第i个评价指标的加权系数，所有加权系数和为1，point
i
为第i个评价指标的得分。9.一种目标融合评价装置，其特征在于，包括：第一模块，用于将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；第二模块，用于根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述目标融合评价方法的步骤。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至8中任意一项所述目标融合评价方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种目标融合评价方法、装置、电子设备及存储介质。其中目标融合评价方法包括以下步骤：将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配；根据预设评价标准确定所述融合目标的各项指标得分，对所述各项指标得分加权求和的均值确定最终评分。本发明的有益效果：通过将满足预设条件的真值数据和融合目标相互匹配，根据预设评价标准确定融合目标的各项指标得分，对各项指标得分加权求和的均值确定最终评分，优化了融合算法，提高目标探测的可靠性。可靠性。可靠性。


技术研发人员：王方泉 熊盼盼 刘义军 余昊
受保护的技术使用者：东风汽车集团股份有限公司
技术研发日：2023.04.18
技术公布日：2023/8/21