多传感器数据融合技术
多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法, 但是在不少应用领域根据各自的具体应用背景, 已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。...
传感器融合技术资料
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人类本能地具有将身体上的各种器官（眼、耳、鼻和四肢等）所探测的信息（景物、声音、气味和触觉等）与先验知识进行综合的能力，以便对其周围的环境和正在发生的事件做出评估。多传感器信息融合实际上是对人脑综合处理复杂问题的一种功能模拟。与单传感器相比，运用多传感器信息融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和健壮性，增强数据的可信度，提高精度，扩展系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。作为多传感器融合的研究热点之一，融合方法一直受到人们的重视，这方面国外已经作了大量的研究，并且提出了许多融合方法。多传感器数据融合的常用方法大致可分为两大类：随机和人工智能方法。信息融合的不同层次对应不同的算法，包括加权平均融合、卡尔曼滤波法、Bayes估计、统计决策理论、概率论方法、模糊逻辑推理、人工神经网络、D-S证据理论等。
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介绍多传感器数据融合的模型和基本方法及在智能传感器中的应用。中文还给出个数据融合在智能长安区系统中的应用实例。...
多传感器图像融合综述
图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为: 像素层图像融合、特征层图像融合和符号图像层融合。本文讨论了图像融合各层次的融合算法以及红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等...
多传感器融合算法
基于传感器数据协同处理技术，实现多源信息高效融合。采用卡尔曼滤波与加权平均算法结合，提升系统感知精度与稳定性，适用于复杂环境下的实时决策场景。...
多传感器数据融合技术及其应用 多传感器数据融合技术及其应用
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