测距传感器数据在线自适应加权融合

针对移动机器人的测距系统,采用了红外线传感器与超声波传感器共同测距,避免了因使用单个传感器进行多次测量而降低系统的实时性和产生信号串扰问题;应用自适应加权数据融合估计算法对实时测量数据进行在线融合估计,只对当前采样时刻的测量数据进行自适应加权融合,而各传感器的加权因子则通过传感器的测量数据进行方差在线学习估计以自适应方式进行调整,使融合结果的均方误差始终最小,实现两种传感器在功能上的互补;实验结果表明,该方法提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计.     

基于多传感器数据融合的液压支架高度测量方法

针对综采工作面液压支架高度测量困难和测量结果不准确等问题,以两柱掩护式液压支架为例,推导了利用倾角传感器所测液压支架姿态角度计算液压支架高度的表达式。为减小倾角传感器角度测量误差造成的液压支架高度测量累积误差,提出了一种基于多传感器数据融合的液压支架高度测量方法,即利用分批估计算法和自适应加权算法将分别通过掩护梁和前连杆处倾角传感器所测角度计算得到的液压支架高度数据进行融合。实验结果表明,该方法对于623.2mm高液压支架样机的高度测量误差不大于0.3mm,与单一倾角传感器测高相比,精度提高了1mm。     

基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合

异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,此次研究的方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明此次研究方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。     

最优加权与递推最小二乘法相结合的多传感器信息融合

为改善多个同类传感器检测目标参数的性能,提出了根据各传感器量测数据品质对量测数据加权处理,并将加权后的数据作为递推最小二乘法的实时量测值的最优加权与递推最小二乘法相结合的多传感器信息融合方法.仿真结果表明,该方法在数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法.     

基于光学频率梳的高精度几何量检测系统

复杂结构高精度在线测量是航空航天等多个领域结构件生产过程中必要的环节,对产品质量起到决定性作用。针对现有手工测量方法结构特征尺寸精度低、三维形貌重建困难和数据一致性差等问题,提出了一种基于光学频率梳的非接触在线测量方法,并对结构件表面三维特征进行测量实验。该方法将机械平台与光学频率梳测量方法相融合,构建了以飞秒光学频率梳为基础的表面特征高精度测量体系。通过图像处理与分析获取表面三维点云数据,计算拟合得到被测物体的表面形貌特征,进而解算出被测物体的几何参数。实验结果表明：采用该测量方法和处理算法搭建的系统最大检测面积为900 mm×1100 mm,测量重复精度为0.01 mm,结合工控机数据处理软件,可实现自动化在线检测。     

改进型分批估计与自适应加权融合方法研究

针对智能家居火灾监测中数据准确性低冗余大等问题,提出了一种量测数据预处理与改进型分批估计自适应加权数据融合相结合的算法。首先,该算法根据格罗贝斯准则对单个传感器测量数据序列进行一致性检验,从而剔除疏失误差数据;其次,考虑传感器受恶劣因素影响导致量测波动较大,引入环境因子并改进分批估计算法计算单个传感器最优监测值;最后,针对不同方位多传感器误差分布不均匀的特点,提出了根据权值最优分配原则实现自适应加权数据融合。实验结果表明,该算法得到的融合结果误差小,能够有效提高数据准确性,降低冗余量,具有较好的稳定性能。     

多传感器自适应加权融合算法及其应用研究

多传感器数据融合可以获得比单一传感器更多、更准确的信息,本文提出了一种多传感器自适应加权融合算法,该算法无需传感器测量数据的任何先验知识,利用传感器所提供的测量数据,即可融合出总方差最小的数据融合值,仿真和应用实例均表明该算法的有效性。     

基于多目摄像机的鲁棒眼动跟踪技术研究

为改进单个远程传感器采集眼动数据时存在视场小、容易被遮挡物遮挡的缺点,研究了一种多目摄像机眼动跟踪技术,以更好地采集眼动数据。应用多个摄像机对人体头部姿态和眼球信息进行采集,通过分割视频帧提取瞳孔图像和计算被测用户头部姿态角度,将瞳孔图像放入卷积神经网络进行训练得到注视点坐标,并基于头部姿态信息计算每个摄像机的注视点权重,从而加权融合得到更精确的注视点信息。研究结果表明：在头部姿态角较大时,多目眼动追踪技术的精度比单目传感器的精度高30%～50%。该技术具有灵活性和通用性,在驾驶舱设计、用户用眼习惯评估和驾驶学员眼动绩效分析中具有重要的应用和推广价值。     

基于参数估计的多传感器数据融合算法研究

为提高多传感器数据融合精度,结合传感器网络的特点及应用实例,研究分批估计、自适应加权和方差估计算法在数据融合中的有效性、准确度和实时性,提出按测量方差的自适应加权数据融合算法,利用600个传感器所提供的实例数据,对几种算法进行仿真,并比较了几种算法的有效性及其融合精度的差异,其结果表明采用自适应加权算法可以有效提高融合精度,对考虑了环境噪声的多传感器数据采集系统较为适合.     

基于数据融合的过载参数校准技术的研究

线加速度传感器是飞行试验获取飞机各机体轴系过载参数的基础,利用离心机对线加速度传感器进行校准是符合传感器真实物理意义的校准,在分析了安装旋转半径是影响传感器校准精度主要因素的基础上,提出了用重力场下的校准数据反算传感器在离心机上的旋转半径,并将自适应加权数据融合方法应用于单传感器的测试系统中精确计算旋转半径,从理论和实践两个方面验证了该方法的有效性,提高了线加速度传感器的校准精度。     

多传感信息融合与自动化

综述多传感信息融合技术的概念、发展的起因、主要研究内容、现有的理论和方法,同时还就其在工业机器人、汽车自动导航与驾驶、身份识别、多目标跟踪、人工智能等自动化领域的应用进行了讨论.作者对于这一新兴研究方向未来的发展趋势作了展望,并就信息融合的一般理论、主要方法论、存在的问题等进行了探讨.     

贸易口岸数据融合系统设计

贸易口岸统一收费系统是口岸重要业务系统,涉及众多机构和业务系统间的数据融合。为本文针对贸易口岸业务需求,阐述了数据融合系统的架构设计和融合功能功能设计,分析了融合的技术问题,并阐述了基于实时和批量相结合的技术实现方案。     

基于数据融合的遥感图象处理技术

简要地回顾了数据融合技术产生，发展的必然性，以及学者们提出的几种相关定义；尽可能详细地分析了数据融合的框架结构。包括像素层，特征层和决策层三层数据融合，并重点分析了各个数据融合层中的融合方法，以及这些方法在遥感图象处理中的应用，由于数据融合与遥感图象分类，目标检测，变化检测，目标识别的密切相关性，还对数据融合与这些应用的结合作了一定的分析。最后给出了结论和展望。     

图像融合研究综述

分析了图像融合结构,评述了国内外图像融合方法,并对目前研究热点的彩色图像融合进行了论述,阐明了图像融合评估的研究现状。最后,说明了图像融合发展的影响因素,并指出了图像融合发展的3个主要方向与研究热点。     

图像融合效果评价方法研究

随着遥感技术的发展，遥感数据越来越丰富。通过遥感图像融合可以综合利用各种遥感数据的信息，提高遥感图像解译和自动分类的准确性。图像融合的方法很多，但缺乏对融合图像效果评价的方法来综合评价融合方法的效果。本文采用标准差、信息熵和清晰度等定量参数来评价融合效果并用自动分类的精度来验证。     

小波变换图像融合规则性能的分析研究

基于小波变换的数据融合技术的关键是融合算法和融合规则。为分析不同融合规则对融合性能的影响,选用四种小波高低频系数的不同规则组合进行融合实验,并应用六种统计指标进行融合效果的比较,结果表明,融合规则不同,融合性能会有差异,而同一种融合规则,不同的统计指标也反映其融合性能的优劣差异,有时差异还很明显。因此,应根据不同的图像融合目的选择合适的融合规则和融合算子。     

A multilevel information fusion approach for visual quality inspection

For visual quality inspection systems to be applicable in industrial settings, it is mandatory that they are highly flexible, robust and accurate. In order to improve these characteristics a multilevel information fusion approach is presented. A first fusion step at the feature-level enables the system to learn from an undefined number of potential defects which might be segmented from the images. This allows for the quality control operators to label the data at the image-level and the sub-image-level, and use this information during the learning process. Additionally, the operators are allowed to provide a confidence measure for their labelling. The additional information obtained from the increased flexibility of the operator inputs allows to build more accurate classifiers. A second fusion step at the decision-level combines the classifications of different classifiers, making the system more accurate and more robust with respect to the classification method chosen. The experimental results, using various artificial and real-world visual quality inspection data sets, show that each of these fusion approaches can significantly improve the classification accuracy. If both information fusion approaches are combined the accuracy increases even further, significantly outperforming each of the fusion approaches on their own.     

一种改进的分布式航迹估计融合算法研究

在航迹估计融合算法研究中,加权融合估计算法实现起来特别容易,因此得到了广泛应用。但由于其加权因子直接影响融合结果,一般说来都根据平时经验制定其加权因子,导致算法性能很不稳定,设计起来也不方便。针对此问题,设计了一种改进加权融合算法,并与其它算法进行比较,结果表明,算法稳定性更高,设计更科学,融合效果更好。     

航迹融合算法在多传感器融合中的应用

研究寻的制导优化控制问题,针对传统单一传感器导引不能满足性能要求,提出采用多传感器复合制导.航迹融合是多传感器数据融合中一个非常重要的方面.由于公共过程噪声的原因,使在应用状态估计融合系统中,来自不同传感器的航迹估计误差未必有独立性,为了使航迹与航迹关联和融合,提出自适应航迹和协方差加权航迹融合的算法.通过仿真研究说明自适应航迹融合和协方差加权航迹融合的算法对多传感器数据融合技术有很明显的作用,数据融合效果好,为复合寻的制导优化设计提供了依据.     

基于小波包变换的图像多尺度数据融合

在二维小波变换的基础上,给出了图像的二维小波包变换的分析方法,并对已有的几种基于小波和小波包变换的图像融合算法进行了重新组合和改进,提出了一种基于小波包变换的多尺度数据融合方法,给出了一个融合实例。通过对实验的观察和分析,结果表明该算法具有较好的融合效果。