多传感器信息融合概述及其应用

多传感器数据融合广泛应用于自动目标识别、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器信息融合技术的概念,对信息融合的算法进行了概述,提出了基于粗糙集理论的多源信息融合算法,最后对多传感器融合技术的研究动向进行了展望。     

一种基于模糊融合的遥感图像目标识别方法

数据融合利用多传感器的信息,克服了单一传感器信息不完整、不精确、不确定的缺点,因此广泛应用于目标识别中,该文提出了一种基于模糊融合的遥感图像目标识别的新方法。首先在单源图像上提取可疑目标,然后根据目标在不同类型图像上的成像特点,选择合适的目标特征,充分考虑到各特征的重要程度,把模糊隶属度函数和模糊密度结合起来,最后利用特征层模糊融合对目标的身份进行判定。此方法应用在实际目标的识别中,取得了很好的效果。     

越野环境中无人驾驶车的障碍目标识别

针对无人驾驶车环境感知技术,基于D-S证据理论融合多传感器信息,旨在解决障碍物身份识别技术难点。基于CCD和激光传感器建立信息融合系统,并提取每种障碍物的5个特征证据,包括距离对比度特征、平行四边形特征、边缘形状特征、灰度纹理特征和颜色特征。再根据目标类型和环境加权系数选择经验公式,通过模糊插值法求取身份隶属度近似获得各特征对目标的相关系数构造基本概率赋值函数。最后制定Dempster组合规则,融合多传感器特征信息识别障碍身份。试验表明本文方法能够准确有效地获取基本概率赋值函数,D-S证据理论融合方法提高了障碍物身份识别的准确性和鲁棒性。     

机载光电传感器图像融合识别的D-S证据理论方法

针对机载光电传感器获得的图像信息的不确定性与模糊性,提出利用D-S证据理论对多图像传感器信息进行融合处理的方法.首先对各图像传感器获得的同一场景图像分别进行预处理,然后对预处理后的图像提取其矩特征,通过与目标图像数据库中图像特征的对比分析,利用灰色系统理论方法获取各传感器的基本概率赋值,最后根据D-S证据理论的组合规则与决策规则获得多图像传感器的融合识别结果.仿真结果表明该方法能提高目标识别的准确度,降低传感器获取的信息的不确定性.     

基于DSm理论的弹道导弹目标识别方法

如何利用多传感器信息进行弹道导弹目标识别一直以来是反导预警系统需要解决的难点问题之一.论文从弹道导弹目标特性分析人手,提出了一种基于DSm理论的弹道导弹目标识别方法,该方法可以解决多传感器提供的关于弹道导弹特征的模糊的、相互矛盾的等信息的融合识别问题.通过仿真分析,验证了该方法的有效性.     

基于多源数据融合的运动员训练信息分析系统研究

由于传统运动员训练信息分析方法不能有效提取分析信息,导致训练信息分析效率低,研究基于多源数据融合的运动员训练信息分析系统。通过D-S证据理论训练动作识别特征提取模块获取识别特征结果,采用加权平均数据融合算法进行训练数据评估模块展开信息综合处理,根据传感器与GRB-D序列融合定位模块定位运动员目标,从而有效提取分析运动员训练信息。实验结果表明,本文方法的分析效率最高,能够实现对运动员训练信息的精准分析,实现了训练信息的高效多源数据融合。     

虚拟多传感器融合的红外目标识别方法

提出了一种基于虚拟多传感器融合技术的红外目标识别方法.文中利用傅里叶描述器提取目标形状的边缘特征以及辐射特性的六个特征量,采用多个人工神经网络对来自单一传感器的目标利用不同特征分别识别,再利用D-S证据推理将各个网络的识别结果进行决策级融合.仿真实验结果表明,该方法提高了识别率和识别结果的可靠性.     

目标识别中多传感器信息融合算法比较

近年来多传感器信息融合技术在目标识别领域得到了大量研究和快速发展. 介绍了多传感器信息融合目标识别的基本原理及其系统结构, 重点阐述了目标识别中的多传感器信息融合算法, 并对识别效果进行比较, 最后指出了该领域今后的发展趋势.     

基于灰度关联的多传感器融合目标识别方法

为实现对多传感器目标识别系统中目标的正确分类,提出了基于灰技术理论的多传感器融合的目标识别方法。其中,单传感器识别采用计算待识别目标的灰关联系数和灰关联度,利用灰关联度的排序得到目标在时域上的识别,最后,利用各传感器灰关联度矩阵的范数得到多传感器信息融合的识别结果。计算实例验证了该方法的有效性。     

目标类型识别方法研究

目标对象（飞机、船舶、车辆等）的分类和识别是许多指挥系统的重要任务,目前尚未解决的主要问题是对象类型识别;使用单个传感器信息或单一识别技术方法已不能满足实际应用的需要。本文以舰船类型识别为例,探讨基于多传感器信息融合技术和自适应模糊神经网络技术的目标类别和类型识别,其方法可用于民航和军事等指挥控制系统．