基于检测无迹信息融合算法的多传感融合方法 被引量：6

1

作者 刘志强 张光林 +1 位作者 郑曰文 贺晓宇 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期854-859,共6页

针对单一传感器对目标车辆识别准确率低的问题,提出一种基于毫米波雷达和摄像头信息融合的目标跟踪方法,同时,基于扩展信息融合(EIF)和无迹信息融合(UIF)原理建立了检测无迹信息融合(CUIF)算法,对多传感器信息进行融合。CUIF算法采用分... 针对单一传感器对目标车辆识别准确率低的问题,提出一种基于毫米波雷达和摄像头信息融合的目标跟踪方法,同时,基于扩展信息融合(EIF)和无迹信息融合(UIF)原理建立了检测无迹信息融合(CUIF)算法,对多传感器信息进行融合。CUIF算法采用分布式融合结构,将来自不同传感器的轨迹相互关联并融合以获得目标轨迹,并利用分布式检测系统对获取的传感器延迟信息进行实时系统状态补偿,从而解决了单传感器信号延迟、丢包等问题。通过CarSim与Simulink联合搭建仿真和试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明,CUIF算法的目标丢失率比EIF和UIF减少了10%以上,它将时间延迟缩短至5 ms,满足系统对实时性的要求。 展开更多

关键词 信息融合 检测无迹信息融合算法 分布式融合结构 分布式检测系统

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基于FPT改进的Mask RCNN算法的道路信息检测研究

2

作者 范博森 左云波 +1 位作者 徐小力 王林枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期202-209,共8页

针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transforme... 针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transformer思想的FPT代替原有的FPN,对特征进行跨空间跨尺度的融合达到特征增强的效果,提高模型检测精度。在实验中,采用迁移学习思想,对PASCAL-VOC2012数据集进行预训练后得到模型的预训练权重,实验结果表明,该算法相较于原算法在分别采用ResNet50、ResNet101时平均精度分别提高了7.5百分点、10.6百分点,对小目标的检测效果变得更好。 展开更多

关键词 道路信息检测 Mask RCNN算法 特征融合 FPT TRANSFORMER

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无迹卡尔曼滤波算法对UWB/IMU组合定位的研究

3

作者 姚露 聂晓根 +1 位作者 黄汉阳 赵毅 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第6期1033-1040,共8页

为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,... 为提高UWB定位技术在复杂环境工作时的定位精度,提出基于无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的UWB/IMU信息融合方法。分别利用UWB定位技术和IMU惯性测量技术解算出机器人的位置信息,采用UKF算法对位置信息数据进行融合,得到机器人的最终位置信息,分别应用MATLAB仿真软件和构建的实验平台进行仿真和试验。MATLAB仿真结果表明,UWB定位误差在±1 m之间且波动较大,而UWB/IMU融合定位的误差在±0.25 m以内,基本稳定在±0.2 m;根据实验,在动态定位过程中,采用基于UKF算法的组合定位方法得到的数据误差稳定在4~8 cm之间,而仅采用UWB定位得到的数据误差波动较大,最大达到17 cm,表明采用组合定位的数据误差较小,可以达到厘米级精度,数据稳定。 展开更多

关键词 定位精度 无迹卡尔曼滤波算法 信息融合 MATLAB仿真

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融合时空上下文信息的胸环靶着弹检测算法 被引量：3

4

作者 王洪玉 程杨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1959-1967,共9页

为减小光照不均与随机抖动对胸环靶着弹检测精度的影响,该文提出一种融合时空上下文信息的胸环靶着弹检测算法。利用目标及其邻域的空间上下文信息进行光照均衡化,并提取胸环靶序列间时域运动上下文信息进行抖动校正。为提高胸环靶图像... 为减小光照不均与随机抖动对胸环靶着弹检测精度的影响,该文提出一种融合时空上下文信息的胸环靶着弹检测算法。利用目标及其邻域的空间上下文信息进行光照均衡化,并提取胸环靶序列间时域运动上下文信息进行抖动校正。为提高胸环靶图像的稳定性,该算法提出多参数融合方法对抖动校正后的序列图像进行像素级融合。接着进行弹孔区域粗提取、能量筛选与重叠弹孔判别,获得弹孔位置分布。采用在部队靶场实地采集的图像进行实验,验证了该算法可以有效抑制光照不均与随机抖动带来的噪声影响,具有较好的弹孔提取能力。 展开更多

关键词 图像处理 检测算法 时空上下文信息 多参数融合

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基于高光谱图像和光谱信息融合的马铃薯多指标检测方法 被引量：25

5

作者 金瑞 李小昱 +4 位作者 颜伊芸 徐梦玲 库静 徐森淼 胡雪雪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第16期258-263,共6页

针对随机放置的马铃薯缺陷多项指标难以同时检测的问题,提出了一种基于高光谱信息融合的流形学习降维算法与极限学习机（extreme learning machine,ELM）相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯的多项缺陷指标。分别采集发芽、绿皮、黑心... 针对随机放置的马铃薯缺陷多项指标难以同时检测的问题,提出了一种基于高光谱信息融合的流形学习降维算法与极限学习机（extreme learning machine,ELM）相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯的多项缺陷指标。分别采集发芽、绿皮、黑心和合格马铃薯的反射高光谱数据（390~1 040 nm）,在光谱维,提取马铃薯样本感兴趣区域（region of interest,ROI）的平均光谱,分别采用扩散映射（diffusion maps,DM）、局部线性嵌入（locally linear embedding,LLE）和海森局部线性嵌入（hessian locally linear embedding,HLLE）3种流形学习降维算法对光谱数据进行降维;在图像维,对马铃薯伪彩色图像进行形态学处理,获取基于灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix,GLCM）的图像纹理信息,采用连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）优选图像纹理特征;融合光谱维信息和图像维信息,分别建立基于极限学习机（ELM）与支持向量机（support vector machine,SVM）的马铃薯多分类识别模型。结果表明,扩散映射结合极限学习机（DM-ELM）模型的预测结果较优,该模型对发芽、绿皮、黑心和合格马铃薯样本的单一识别率分别为97.30%、93.55%、94.44%和100%,混合识别率达到96.58%,时间为0.11 s,可知高光谱信息融合技术结合流形学习降维算法可同时识别随机放置马铃薯的多种缺陷指标。 展开更多

关键词 信息融合 无损检测 算法 高光谱成像 流形学习 极限学习机 图像纹理特征 马铃薯

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分布式多传感器数据融合中的双门限航迹相关算法 被引量：30

6

作者 何友 彭应宁 +1 位作者 陆大(纟金) 高志永 《电子科学学刊》 CSCD 1997年第6期721-728,共8页

本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限航迹相关算法.文中对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述,研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的估计方法,并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较.仿真结果表... 本文提出两种适合于分布式多传感器数据融合的双门限航迹相关算法.文中对这两种双门限航迹相关准则进行了详细的描述,研究了航迹相关质量设计、多义性处理和漏相关概率的估计方法,并通过仿真将它们与两个经典方法进行了比较.仿真结果表明,在密集目标环境下和/或交叉、分岔和机动航迹较多的场合,双门限航迹相关算法的性能明显优于传统方法,其正确相关率比传统方法提高了大约35％. 展开更多

关键词 信息融合 及迹相关 多传感器 信号检测

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改进光流法和GMM融合的车辆实时检测算法研究 被引量：10

7

作者 陈立潮 解丹 +1 位作者 曹建芳 张睿 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期271-278,共8页

针对传统光流算法受光照影响较大和在不同场景中检测效果差别较大等问题,提出一种改进的光流法与混合高斯背景模型相融合的运动车辆实时检测算法(improved optical flow and gaussian mixture model,IOFGMM)。首先,在光流算法中加入限... 针对传统光流算法受光照影响较大和在不同场景中检测效果差别较大等问题,提出一种改进的光流法与混合高斯背景模型相融合的运动车辆实时检测算法(improved optical flow and gaussian mixture model,IOFGMM)。首先,在光流算法中加入限制条件使得不同梯度点处采用不同约束;其次,融合高斯混合背景模型(gaussian mixture model,GMM);最后,采用提出的融合算法比较目标框的数量和目标框之间的重叠面积,从而在监控视频中显示出融合后的车辆检测信息。实验结果表明:该算法在3种不同场景视频上的检测效果达到了84.80%的平均准确率,84.79%的平均召回率以及84.63%的平均F1值。与经典的光流法和高斯混合背景模型及基于这两种理论的算法相比,IOFGMM算法的各项指标平均有37%的提高,具有良好的检测效果。 展开更多

关键词 IOFGMM检测算法 光流法 高斯混合背景模型 信息融合 实时检测 梯度 光照 约束

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视频中多信息融合的人脸检测方法 被引量：2

8

作者 田彦山 马金伟 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第6期626-631,共6页

针对目前人脸检测存在实时性差和对环境适应能力差的问题,提出了一种利用多信息融合技术的视频人脸检测方法.实验结果表明,该算法具有良好的稳定性和实时性.

关键词 多信息融合 均值漂移算法 NMI特征 人脸检测

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基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测 被引量：1

9

作者 崔宝侠 曲星宇 +2 位作者 段勇 颜世康 曹侠 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第2期182-186,共5页

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能... 针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务. 展开更多

关键词 双进双出磨煤机 料位检测 运行参数分析 粗糙集 径向基神经网络 多信息数据融合 遗忘因子 梯度下降算法

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非同类传感器检测信息融合研究 被引量：3

10

作者 李建勋 肖洁华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1999年第12期5-6,40,共3页

关于检测信息融合的研究 ,以前多限于同类传感器的讨论。其原因在于非同类传感器检测融合时优化方程的耦合性 ,从而导致不易乃至不能求解。考虑不同类传感器传输给融合中心判决内容的类型相同 ,提出了一种非同类传感器的检测信息融合算... 关于检测信息融合的研究 ,以前多限于同类传感器的讨论。其原因在于非同类传感器检测融合时优化方程的耦合性 ,从而导致不易乃至不能求解。考虑不同类传感器传输给融合中心判决内容的类型相同 ,提出了一种非同类传感器的检测信息融合算法 ,从而推动了检测信息融合的实际应用。 展开更多

关键词 分布式算法 传感器 信息融合 检测

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基于多信息融合的Mean-Shift跟踪算法

11

作者 郭瑞峰 张文辉 +1 位作者 刘娜 彭战奎 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第11期151-154,共4页

针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目... 针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目标模板,通过引入Kalman滤波器能够提高跟踪精度以及检测器的检测速度,最后将三者信息融合,实现对目标物长时间有效跟踪。实验结果中目标重叠度和每秒传输帧数分别在0.70和18帧/s以上,表明:所提算法具有跟踪精度高、实时性强等优点,能够有效解决光照变化,部分遮挡或全部遮挡等导致目标物跟踪丢失的问题。 展开更多

关键词 目标跟踪 MEAN-SHIFT算法 在线学习 检测器 多信息融合

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量测点迹空间聚类的多传感器多帧检测算法 被引量：1

12

作者 张佳琦 陶海红 张修社 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1533-1540,共8页

针对强干扰环境下微弱目标检测算法运算复杂度高、虚假目标数量多等问题,利用目标量测点迹在多传感器之间的分布特性及目标能量的可累加性,提出一种量测点迹聚类的多帧检测算法。该算法首先利用同源检测对多传感的器量测点迹的有效性进... 针对强干扰环境下微弱目标检测算法运算复杂度高、虚假目标数量多等问题,利用目标量测点迹在多传感器之间的分布特性及目标能量的可累加性,提出一种量测点迹聚类的多帧检测算法。该算法首先利用同源检测对多传感的器量测点迹的有效性进行判断,实现杂波/噪声剔除;其次在空间和时间两个维度对目标的能量进行积累实现微弱目标检测。仿真结果和性能分析表明,该算法能够大幅降低运算复杂度,提高虚假目标的抑制能力,并能够提升微弱目标的检测概率,验证了该算法的有效性和工程的可行性。 展开更多

关键词 多目标检测 多传感器融合 量测点迹空间聚类 多帧检测算法

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基于Crowd-RetinaNet的拥挤行人检测

13

作者 韩鼎 喻春雨 +1 位作者 童亦新 张俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期34-41,共8页

文中以RetinaNet为基础,设计一种高效的用于拥挤行人检测的网络模型。为提高特征融合性能,利用坐标注意力特征融合(CAFF)进行跨层特征融合,实现尺度特征之间高质量的语义和位置细节信息交互;为提高目标检测性能,引入任务感知检测头(TaHe... 文中以RetinaNet为基础,设计一种高效的用于拥挤行人检测的网络模型。为提高特征融合性能,利用坐标注意力特征融合(CAFF)进行跨层特征融合,实现尺度特征之间高质量的语义和位置细节信息交互;为提高目标检测性能,引入任务感知检测头(TaHead)提升目标检测头的表征能力;为克服非极大值抑制算法(NMS)对遮掩目标的漏检问题,结合CrowdDet的多实例预测(MIP)算法,使用推土机距离损失算法(EMDLoss)进行模型训练,并使用Set NMS作为后处理方法,有效抑制多重冗余检测结果,最终设计出Crowd-RetinaNet拥挤行人检测模型。Crowd-RetinaNet在CrowdHuman数据集上进行训练,在CrowdHuman验证集上进行性能测试,对比改进前的RetinaNet在AP、MR-2指标上较基础模型分别改善了1.80%、3.32%,并在校园的拥挤场景中完成了性能较高的行人检测实验,实验结果表明该模型可以对行人进行精确检测,具有一定的实用性。 展开更多

关键词 行人检测 坐标注意力特征融合 信息交互 多实例预测 注意力机制 抑制算法

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基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法 被引量：6

14

作者 贺兴容 龚奕宇 +3 位作者 范松海 吴天宝 刘益岑 刘小江 《现代电子技术》 北大核心 2019年第1期57-61,共5页

为了提高红外图像的融合质量并降低复杂度,提出一种基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法。首先,设计帧差法对红外图像中的目标完成检测,从而进行目标分簇与图像分割;并借助帧之间的信息完成目标的准确定位;再根据目... 为了提高红外图像的融合质量并降低复杂度,提出一种基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法。首先,设计帧差法对红外图像中的目标完成检测,从而进行目标分簇与图像分割;并借助帧之间的信息完成目标的准确定位;再根据目标区域的特征设计不同的融合规则,充分利用可见光和红外图像的有效信息进行互补,完成图像融合,并对融合算法的复杂度进行理论分析。同时,在可见光和红外图像中目标不可动可观察及目标可运动可观察两种条件下进行融合实验,实验结果表明,与当前图像融合技术相比,所提技术具有更高的融合质量,其融合图像能够准确反映目标和背景。 展开更多

关键词 红外与可见光图像融合 信息互补 帧差检测 目标分簇 图像分割 算法复杂度比较

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基于优化ELM的信息物理融合系统入侵检测

15

作者 肖韵婷 张立臣 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第1期9-17,共9页

针对带权正则化极限学习机(WRELM)性能受随机初始值、数据不平衡及离群点影响大的问题,提出基于局部距离的带权正则极限学习机(LDWRELM),提高对不平衡数据集与离群点的抗干扰能力,使用改进的头脑风暴优化算法(MBSO)对LDWRELM的初始权重... 针对带权正则化极限学习机(WRELM)性能受随机初始值、数据不平衡及离群点影响大的问题,提出基于局部距离的带权正则极限学习机(LDWRELM),提高对不平衡数据集与离群点的抗干扰能力,使用改进的头脑风暴优化算法(MBSO)对LDWRELM的初始权重阈值进行联合优化。MBSO在头脑风暴优化算法(BSO)的基础上对个体更新与变异策略进行改进,在典型函数上验证了该改进对全局寻优能力与收敛速度的提升。构建基于MBSO优化的LDWRELM信息物理融合系统(CPS)入侵检测模型,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了MBSO-LDWRELM算法有效提高了准确率,降低了误报率与检测时间。 展开更多

关键词 信息物理融合系统 头脑风暴优化算法 带权正则化极限学习机 入侵检测 全局寻优

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分布式无源检测信息系统研究进展 被引量：6

16

作者 陶然 王越 +1 位作者 单涛 周思永 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 2004年第2期101-106,共6页

介绍发达国家和我国有关研究机构在分布式无源检测信息系统领域,利用电视、广播、移动通信基站等大量分布式设施作为辐射源实现目标的探测和定位的近期研究进展,具有重要的理论意义和实用价值.分析实现目标检测必须解决的关键技术,包括... 介绍发达国家和我国有关研究机构在分布式无源检测信息系统领域,利用电视、广播、移动通信基站等大量分布式设施作为辐射源实现目标的探测和定位的近期研究进展,具有重要的理论意义和实用价值.分析实现目标检测必须解决的关键技术,包括直达波抑制、参考信号提取、微弱信号检测、解距离模糊及实时信号处理等.针对分布式无源检测信息系统的特点,研究盲自适应检测融合算法和协方差交叉算法在目标检测和航迹融合中的应用. 展开更多

关键词 分布式 无源检测信息系统 距离模糊 数据融合 实时信号处理 盲自适应检测 协方差交叉算法

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时空谱点源目标自适应滤波检测算法 被引量：1

17

作者 胡静 张天序 林两魁 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期161-169,共9页

针对复杂背景下的点源弱目标检测问题,根据Wiener—Hopf方程在自适应滤波算法中的应用原理,提出了一种新的利用时间/空间/谱段的多维信息融合自适应滤波算法(ASTSfilter).该方法的研究主要有3个步骤:首先研究时域、空域突出和多谱段融... 针对复杂背景下的点源弱目标检测问题,根据Wiener—Hopf方程在自适应滤波算法中的应用原理,提出了一种新的利用时间/空间/谱段的多维信息融合自适应滤波算法(ASTSfilter).该方法的研究主要有3个步骤:首先研究时域、空域突出和多谱段融合的性质,然后构造出针对运动弱点目标的滤波模板,最后将自适应RLS滤波器应用于有缓动背景下的多谱红外图像检测中.由于普通的RLS滤波器应用于图像处理采用的是像素点信息作为输入参数,其造成矩阵运算计算量过大、处理时间长等缺点,而将点目标进行空间、时间、谱段特征提取后的信息作为输入参数,不仅避免了大型矩阵的运算,还可获得更高的信杂比增益.通过大量实验数据,证明本算法具有优良的滤波性能,同时突破了点目标运动的轨迹限制.与其它算法的效果和计算量进行比较,证明文中算法更为快捷、有效和灵活. 展开更多

关键词 多维信息融合 多维自适应滤波 递归最小二乘法(RLS) 点源目标检测 时间/空间/谱段的多维信息融合自适应滤波算法(ASTS filter)

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一种分布式检测系统的递推反馈自适应学习算法

18

作者 李俊 徐德民 宋保维 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期953-956,共4页

分布式多传感器检测系统中的等概率假设在检测概率未知及时变情况下不能得到最优的检测状态．研究分布式检测系统的最优检测问题,考虑传感器虚警与漏报的概率未知,且概率不相等的情况,提出了一种递推的状态反馈自适应学习算法,通过在线... 分布式多传感器检测系统中的等概率假设在检测概率未知及时变情况下不能得到最优的检测状态．研究分布式检测系统的最优检测问题,考虑传感器虚警与漏报的概率未知,且概率不相等的情况,提出了一种递推的状态反馈自适应学习算法,通过在线的修正融合权值,最终使系统收敛于最佳权值,并对算法收敛性和误差进行了理论分析．仿真研究了概率未知、环境时变等情况下的算法性能,验证了所提方法的有效性． 展开更多

关键词 分布检测系统 自适应学习算法 信息融合

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基于多传感器数据融合的室内行人航位推算法 被引量：6

19

作者 柳胜凯 苏婷立 +2 位作者 王彬彬 金学波 彭世禹 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第3期133-137,共5页

针对惯性测量单元(IMU)本身存在测量漂移,很难获得精确的室内行人轨迹的问题,提出了使用多个传感器信息融合的方案,包括IMU和视频摄像头,并结合卡尔曼滤波和零速检测算法进行参数优化,以提高行人运动轨迹的精度。仿真结果表明:算法可以... 针对惯性测量单元(IMU)本身存在测量漂移,很难获得精确的室内行人轨迹的问题,提出了使用多个传感器信息融合的方案,包括IMU和视频摄像头,并结合卡尔曼滤波和零速检测算法进行参数优化,以提高行人运动轨迹的精度。仿真结果表明:算法可以有效降低行人轨迹的误差。 展开更多

关键词 惯性测量单元 多传感器信息融合 卡尔曼滤波 零速检测算法

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基于特征迹的密集多目标自适应视频跟踪 被引量：1

20

作者 黄志蓓 孙树岩 +2 位作者 吴健康 蒋升 任晓祎 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第A03期37-42,共6页

在强干扰下检测和跟踪密集多目标不仅是科学研究的一大难题,在国防和国民经济中也有着重要的应用.本文从多目标检测和跟踪的物理基础出发,在谱、空间和时间域使用目标的物理特性和运动特性融合测量数据生成特征迹,依靠其运动马尔可夫可... 在强干扰下检测和跟踪密集多目标不仅是科学研究的一大难题,在国防和国民经济中也有着重要的应用.本文从多目标检测和跟踪的物理基础出发,在谱、空间和时间域使用目标的物理特性和运动特性融合测量数据生成特征迹,依靠其运动马尔可夫可信度和特征马尔可夫可信度在第一时间去除噪声,并将数据关联结果作为反馈进行自适应的视频检测,实现高精度多目标视频跟踪.实验结果表明,基于特征迹的自适应视频跟踪方法在性能上远优于传统算法. 展开更多

关键词 多目标跟踪 信息融合 特征迹 自适应视频检测

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