基于多传感器数据融合技术的漏磁内检测数据分析

管道检测是发现隐患和保障油气管道安全可靠运行的重要措施,漏磁内检测是管道检测的主要手段和趋势,检测数据分析是管道检测结果的前提和保障,通过数据分析能提供金属损失和管道特征的类型、尺寸、形状、位置和方位等信息。从多传感器漏磁内检测器系统构成引出多传感器构成,采取分布式的多传感器数据融合分析技术,分别对漏磁检测器的主传感器、ID/OD传感器、轴向里程传感器、周向钟点传感器的信号进行各自特征量的数据分析,最后采取支持向量机融合分析技术实现对多传感器检测数据的融合分析,相较于传统的单类型传感器数据分析能有效提高数据分析的全面性、质量和准确性。     

基于Android的多传感器信息融合技术应用

介绍基于Android的多传感器信息融合技术在气溶胶自动化检测中的应用。多个传感器采用统一接口方式组网,每一个独立传感器采集的数据通过蓝牙传输到网内的Android处理终端进行融合和分析。通过对5种传感器进行组网采集数据,结果证明多传感器信息融合技术的应用增强了信息处理系统的适应性,实现了传感器之间的数据互补,提高了系...     

基于N-P准则的水声信号检测系统信息融合

多基阵数据融合技术在水声信号处理中具有重要意义，本文给出了基于Neyman Pearson准则的多传感器分布式水声检测信息融合系统．研究了全局最优融合系统以及局部传感器的最优判决准则．在假定各传感器检测独立的情况下，对三传感器的情况进行了仿真．结果表明，检测系统的性能有明显提高．     

信息融合在输油管道泄漏检测中的应用研究

针对传统管道泄漏检测方法单一的现状,提出基于多传感器信息融合技术的输油管道泄漏检测方法。首先通过标量卡尔曼滤波算法对压力信号进行预测,得出压力信号的新息;然后用流量平衡法判断出入口流量差变化;再采用加权融合算法将以上两种算法结果进行融合,进一步判断输油管道是否泄漏。Matlab仿真结果表明了多传感器信息融合技术在输油管道泄漏检测中的可行性及其检测的高精确性。     

车辆检测传感器综述

介绍了两类典型的车辆检测传感器,即固定式车辆检测传感器:感应线圈检测传感器、超声波检测传感器、微波检测传感器、红外线检测传感器、视频检测传感器、磁力检测传感器以及声学检测传感器;移动式车辆检测传感器:浮动车和探测车。阐述了各种检测传感器的原理、所检测的交通参数以及其适合检测的交通环境,通过比较各种检测传感器的特点,指出了车辆检测传感器的应用方向是多传感器联合检测,旨在对我国车辆检测传感器技术的应用能有所帮助。     

基于FPGA的失效数据恢复器的设计

针对目前养殖场多传感器检测有害气体浓度时某传感器参数失效的问题,本文基于FPGA技术实现了一个神经网络的数据恢复器。通过神经网络的训练,恢复器可以较准确的估算出传感器在某一时刻的真实数据,进而对因传感器故障而造成的失效数据进行恢复。本文以氨气（NH3）浓度检测传感器的失效数据恢复为例,对上述恢复器的性能进行了测试,验证了其有效性。     

基于多传感器信息融合技术的粮食水分测定仪

仪器的总体设计是基于多传感器进行测量,主要的传感器是电容式水分传感器,用来准确检测粮食的水分含量,另外两个是称重传感器和温度传感器,主要检测粮食的容重和温度,同时采用C8051F020单片机作为系统的微处理器,通过测量粮食的水分。容重和温度等数据,利用先进的信息融合技术,对粮食的含水量进行拟合确定。     

路面车辆的视觉检测方法

智能车辆是近年来的研究热点,基于视觉的车辆检测与识别技术是智能车辆技术研究的一个重要组成部分。介绍国内外路面车辆检测技术的研究方法和发展现状。根据检测的不同方法,以视觉传感器为主,从特征和运动的角度论述目标检测的方法;从模板、外观和分类的角度论述目标识别的方法。介绍立体视觉和多传感器融合的技术。对智能车辆障碍物检测和识别技术的发展进行了展望。     

基于双目视觉的障碍物检测方法研究

随着无人机自主避障技术的发展,无人机的在线环境感知能力显得愈发重要。环境感知的重要组成部分便是障碍物的检测。与超声波、毫米波雷达这些只能检测出障碍物距离的传感器相比,视觉传感器具有独特的优势,因此成为多旋翼无人机进行自主避障的热点。本文采用双目立体视觉技术对多旋翼无人机前方视野内的环境进行障碍物检测,提出了一种基于柱状图的障碍物检测方法。首先,利用双目视觉传感器获取图像并进行图像处理;其次,把图像分成若干个柱状图的区域,提取每个柱状图区域里的障碍物深度信息;再次,检测柱状图区域里的障碍物相对于多旋翼无人机的方向;最后,通过室内环境进行算法验证。实验结果表明该方法的有效性,成功完成了室内未知环境下多旋翼前进方向的障碍物检测工作。     

用于自来水浊度检测的多传感器信息融合技术

针对单一传感器检测自来水浊度的不准确性，利用多传感器信息融合技术，提出城市供水生产中自来水浊度检测的新方法。该方法采用人工神经网络方法，对来自三种不同类型的传感器信号进行融合。仿真实验结果表明，这种方法能够实现对自来水浊度的准确测量。     

复合材料超声C 扫描多传感器信息融合技术

针对复合材料声图像缺陷识别的可靠性,对复合材料缺陷类别与缺陷模式识别进行了分析,讨论了通过仿形测量和重建模型的方法实现复合材料超声C扫描的一般过程.基于模糊积分的信息融合方法,实现了多探头非视觉信息、人的感知信息及视觉信息的融合.实验结果表明,采用多传感器信息融合技术可以降低系统的不确定性,提高超声检测与识别系统的性能,从而能够准确检测出复合材料的缺陷.     

A multisensor in thick-film technology for water quality control

A set of sensors for water quality measurement has been developed. It consists of a multisensor designed to measure the following parameters: pH, temperature, dissolved oxygen, conductivity, redox potential and turbidity. The system has been built-up in thick-film technology, using when possible commercially available serigraphic pastes. The multisensor can be implemented in in situ portable or stationary instrumentation for water quality monitoring. The technology used in the multisensor implementation provides fundamental properties of miniaturization, reasonable precision and low cost. The complete system also includes electronic acquisition, signal conditioning and computing capabilities.     

智能温湿度控制系统在配电柜体内的应用

主要研究电力系统中配电柜体内温湿度检测与自动调节,提出了基于多传感器数据检测与数据融合技术的配电柜体内温湿度采集方法。在多传感器采集数据基础上,采用分布图法去除疏失误差,同时采用Bayes后验估计理论融合的方法对采集的数据进行融合。为了更加精确地对温度进行控制,将数据融合技术和湿度变量跟传统的PID控制算法相结合。实测表明,采用这种方法可以提高温度采集的精度,同时有效地改善了由于传感器失效引起的误差、单点采集温度和PID控制的不足。     

多传感器在线检测在高精度划线切割机器人系统中的应用

高精度型材划线切割机器人系统是应造船领域的型材的划线和切割而开发研制的 ,多传感器数据融合是该系统的关键技术之一 .因为造船中所使用的型材几乎完全都是变形的 ,为了提高划线和切割精度 ,在该系统中 ,建立了多传感器在线检测系统 ,引入了并行扩展式卡尔曼滤波的多传感器数据融合方法实现非线性的多传感器数据融合 .实验结果显示 ,多传感器数据融合可以有效的实现变形型材的在线检测 ,提高系统的测试精度和可靠性 ,该技术是实现型材的高精度划线和切割的保证     

基于UKF的变采样率多异质传感器异步数据融合

针对异质传感器数据融合能够实现信息互补,改善目标跟踪精度,提出了一种多异质传感器在变采样率下的异步量测融合算法,即首先将多传感器数据组合成类似于单传感器数据的异步数据处理方法,进行点迹合成,再将合成后的虚拟量测对当前时刻的目标状态进行更新.变采样率跟踪是基于网络或栅格多传感器异步融合跟踪的基础,通过引入时戳的概念给出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)的具体融合算法,最后通过仿真验证了该算法的有效性。     

含未知参数的自校正融合Kalman滤波器及其收敛性

对于带未知模型参数和噪声方差的多传感器系统,基于分量按标量加权最优融合准则,提出了自校正解耦融合Kalman滤波器,并应用动态误差系统分析(Dynamic error system analysis,DESA)方法证明了它的收敛性.作为在信号处理中的应用,对带有色和白色观测噪声的多传感器多维自回归(Autoregressive,AR)信号,分别提出了AR信号模型参数估计的多维和多重偏差补偿递推最小二乘(Bias compensated recursive least-squares,BCRLS)算法,证明了两种算法的等价性,并且用DESA方法证明了它们的收敛性.在此基础上提出了AR信号的自校正融合Kalman滤波器,它具有渐近最优性.仿真例子说明了其有效性.     

多微惯性传感器的一致性检测方法

多传感器数据融合是进行高精度检测的主要方法和关键技术。因为有些数据融合算法过于复杂 ,或者假设条件过多 ,阻碍其在工程的应用。针对微惯性传感器检测系统的特点 ,提出一种新型的、基于信息分配原理的一致性检测方法 ,该算法具有简单、实时的特点     

Derivation and analytic evaluation of an equivalence relationclustering algorithm

Clustering algorithms have been recently used in multitarget multisensor tracking (MMT) problems in order to reduce the size of the data association problem. This paper derives an equivalence relation (ER) clustering algorithm used in a MMT problem and briefly compares it to other clustering schemes such as the nearest neighbor method. The main contribution of this work is the analytical evaluation of ER clustering performance, in the context of multitarget multisensor tracking, as a function of the distance between targets, measurement probability density function, and cluster parameter.     

多传感器融合综述

对智能机器人领域的多传感器融合的研究现状进行了讨论。首先，对该领域研究中的一些问题进行了概述，包括信息描述空间、数据关联与时间同步、验前信息和融合结构等，然后把已有的融合方法分类成概率统计方法和人工智能方法进行重点介绍。最后，强调了融合结构在多传感器融合研究中的作用，并且对多传感器融合的未来研究作了进一步的展望。