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基于信息融合的多传感器侦察技术 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了多传感器侦察系统中信息融合技术的特点、层次、结构模型以及实现方法,提出了未来多传感器侦察系统信息融合技术应着力解决的问题。 相似文献
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多传感器数据的统计融合方法 总被引:11,自引:3,他引:8
在多传感数据融合过程中 ,各传感器的可靠程度的确定是至关重要的。利用统计方法理论 ,将各传感器的可靠程度模糊化 ,进而给出各传感器的综合支持程度指标 ,并在此指标基础上给出多传感器数据的融合结果。该方法计算简便 ,其结论较为稳定 相似文献
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弹性网络被应用于多目标/多传感器无源识别和跟踪问题。在传感器仅能获得目标方位角的条件下,首先基于多传感器数据融合技术,分析了目标的聚类特征;然后借助期望模板提出了一种非全连接环形结构的弹性网络模型,分析了该模型识别和跟踪目标的动力学机制,讨论了网络应场内的WTA竞争学习机制降低了网络的计算量,感应场的自适应性可以使神经元跳出局部极小点,提高目标识别率。 相似文献
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针对单一传感器在人体运动姿态监测中误差较大的问题,提出了一种基于加速度传感器和陀螺仪数据融合的人体运动模式识别方法;该方法使用陀螺仪输出的人体运动信息对加速度传感器采集到的姿态角信息进行修正,采用卡尔曼滤波算法实现多传感器信息的融合,有效提高了姿态角度测量的准确度;根据人体日常的活动状态构建了基于人体姿态角度特征的隐马尔可夫模型实现人体运动模式的识别;实验表明,该方法比采用单一传感器方法识别的准确率高,可以有效区分不同的日常活动行为。 相似文献
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针对多传感器对某一特性指标进行多次测量实验的数据融合问题,提出了一种基于概率基本理论的融合方法。该方法把各传感器的测量数据作为一随机变量,利用测量值的样本数据,确定测量值随机变量的取值范围,估计出样本均值和样本标准差,从而得到各传感器数据融合的概率权,并给出数据融合公式。应用实例验证了该方法的有效性和稳健性。 相似文献
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基于多传感器的温室环境数据融合算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,影响数据的可靠性;而在温室环境监测中,对数据的准确性要求比较高。因此,为了提高多传感器采集数据的准确性,在研究了现有的几种数据融合算法以后,提出一种基于多传感器的综合数据融合算法。给出了采用格罗布斯准则消除粗大误差,并引入哈夫曼树的思想对数据进行项融合的方法。结果表明,该算法可以有效提高测量数据的准确性。 相似文献
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针对在无人运输领域中,AGV小车在工位对接时停车位置不够精确的问题,本文利用激光雷达和深度相机传感器并通过相应的坐标变换对障碍物的距离进行测量,将传感器得到的数据通过选择恰当的传递函数和学习算法利用RBF神经网络进行训练.实验结果表明,用该方法得到的结果测距误差低于0.1%,速度上相比于传统的BP算法提高了24%,可用... 相似文献
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王伟 《计算机光盘软件与应用》2011,(2)
对于多传感器信息融合系统,因不同传感器的采样周期的差异,融合中心所收到的一般为异步信息.而直接采用同步融合算法对异步信息进行融合往往无法达到理想的融合效果.本文为解决此类融合问题提出了一种具备噪声辨识能力的自校正插值融合方法,该方法可以对任意周期的传感器数据进行异步融合操作,并对未知系统噪声方差进行辨识,或对由插值所引入的噪声方差变化加以修正. 相似文献
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随着快速目标的出现,现有监视雷达的不足之处愈发明显.文章引入红外跟踪设备,提出红外数据与雷达数据相融合,以弥补监视雷达不足的思路.分别介绍了红外、雷达的工作原理,以及雷达/红外跟踪系统的组成及工作原理,并通过实际应用验证了该思路的可行性. 相似文献
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三维人体目标检测在智能安防、机器人、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。目前基于雷达与图像数据融合的三维人体目标检测方法主要采用两阶段网络结构,分别完成目标概率较高的候选边界框的选取以及对目标候选框进行分类和边界框回归。目标候选边界框的预先选取使两阶段网络结构的检测准确率和定位精度得到提高,但相对复杂的网络结构导致运算速度受到限制,难以满足实时性要求较高的应用场景。针对以上问题,研究了一种基于改进型RetinaNet的三维人体目标实时检测方法,将主干网络与特征金字塔网络结合用于雷达点云和图像特征的提取,并将两者融合的特征锚框输入到功能网络从而输出三维边界框和目标类别信息。该方法采用单阶段网络结构直接回归目标的类别概率和位置坐标值,并且通过引入聚焦损失函数解决单阶段网络训练过程中存在的正负样本不平衡问题。在KITTI数据集上进行的实验表明,本文方法在三维人体目标检测的平均精度和耗时方面均优于对比算法,可有效实现目标检测的准确性和实时性之间的平衡。 相似文献
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在线多目标跟踪作为计算机视觉和人工智能方面的一个研究热点,随着深度学习的发展取得了较大的进展。但是依然存在诸如复杂场景跟踪准确度低等亟待解决的问题。针对多目标跟踪研究中存在的行人特征信息较少、跟踪目标被遮挡等问题,提出了一种融合表观信息、轨迹历史信息和目标运动信息的多目标跟踪方法,通过专门设计的双分支网络结构和损失函数使模型在学习时将三种信息相互融合;改进相似性分数计算方法获得更多的特征信息,提取更为鲁棒的特征。多信息融合的多目标跟踪方法在计算方面开销较少,能够在测试时达到实时的效果。并且,通过相关实验验证,基于多信息融合的多目标跟踪方法能够在MOT16数据集上达到很好的性能,可以更好的处理目标遮挡、目标误检及目标丢失等情况。 相似文献
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数据同化凭借其在数值预报中将观测数据与理论模型相结合的特点,目前广泛应用于遥感图像处理及图像融合领域。文中介绍了数据同化的含义和数据同化系统的构成,并分析了其应用于图像融合的原理;结合现有的研究成果着重分析了数据同化框架下结合不同优化算法的图像融合方法,并对其进行分类比较,给出了各方法的优缺点和研究成果及应用;最后在总结了各种基于数据同化的图像融合方法普遍存在的问题的基础上,探讨了进一步发展与研究的方向。 相似文献