多传感器数据

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基于自监督学习的热成像与激光雷达融合深度补全方法
《仪器仪表学报》2025年第1期170-181,共12页于睿 马国梁 郭健 许立松 
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(24)1023);中央高校基本科研业务费专项(2024301002)资助。
深度补全是一种利用稀疏深度数据生成高分辨率稠密深度图的环境感知技术。然而,现有深度补全算法在昏暗或低照度场景中预测深度图的准确度不足,在极端光照条件下的应用效果较差。针对该问题,提出一种基于自监督深度学习的热成像与激光...
关键词：深度图补全 多传感器数据融合 热成像 自监督学习 环境感知 
机动目标跟踪的自适应网格交互多模算法改进被引量：1
《仪器仪表学报》2006年第z3期2067-2070,共4页杨盘洪 赵建安 朱军祥 杨静 
在机动目标跟踪的多传感器数据融合算法中,针对自适应网格交互多模算法(AGIMM)存在的不足,本文提出了两方面的改进:(1)在网格中心和网格距离的计算中用当前时刻的预测概率代替前一时刻的后验概率,以减小误差;(2)模式集的选择,通过实时...
关键词：多传感器数据融合 机动目标跟踪 自适应网格 算法改进 
多传感器数据融合机动目标跟踪算法被引量：4
《仪器仪表学报》2006年第z2期1679-1682,共4页杨盘洪 朱军祥 赵建安 杨静 
机动目标的运动特性具有复杂性、多变性、无先验性。多传感器信息融合的机动目标跟踪问题可以描述为数据关联和状态估计两个相关功能的最优化问题。本文分析了运用于多传感器数据融合机动目标跟踪的数据关联和状态估计算法,得出了高效...
关键词：机动目标 模糊数据关联 变结构多模算法 多传感器数据融合 
多传感器数据的概率最大融合方法被引量：1
《仪器仪表学报》2006年第z1期373-374,共2页董九英 
在多传感器信息融合过程中,有时要利用多传感器对某一对象进行不同方面观测,而数据融合的目的是要对研究对象进行类型识别,通过对数据获取过程的统计分析,给出总概率最大的数据融合方法。该方法可以避免丢失重要的极端数据,使结论更符...
关键词：多传感器 数据融合 特征指标 
基于模糊推理原理的多传感器数据融合方法被引量：20
《仪器仪表学报》2004年第4期527-530,共4页党宏社 韩崇昭 王立琦 段战胜 
国家重点基础研究发展规划资助项目 ( 2 0 0 1CB3 0 940 3 )
利用模糊推理方法融合具有不确定性的多传感器数据 ,将传感器的测量值作为模糊系统的输入 ,要计算的结果是模糊系统的输出 ,利用三角形隶属函数表示测量的不确定性 ,在输入变量所确定的区间内 ,不断改变输出变量的位置 ,计算输出与输入...
关键词：多传感器数据融合 模糊推理 模糊系统 输出 输入变量 兼容 表示 合方 改变 测量值 
多传感器数据的逻辑分析
《仪器仪表学报》2004年第z1期1009-1010,1013,共3页胡荣强 季玲莉 邱国廷 罗瑜 
多传感器系统有着大量的数据和信息,虽然准确性大大提高但也造成了大量的冗余数据和信息。利用泛布尔代数对多传感器的数据进行逻辑分析,去掉冗余的数据和信息。
关键词：多传感器 逻辑分析 泛布尔代数 
基于多传感器数据融合的智能故障诊断系统被引量：12
《仪器仪表学报》2004年第z1期404-406,共3页徐冬芳 邓飞其 
多传感器数据融合的典型应用实例就是过程监测和故障诊断,它是智能故障诊断系统中的最基本、最有效的信息处理工具;而智能故障诊断系统通常都是在多传感器数据融合的基础上进行综合诊断。研究了多传感器信息融合系统的层次结构和融合策...
关键词：多传感器 数据融合 智能故障诊断系统 D-S证据理论 
基于多传感器数据融合的粮食仓库温度监测系统被引量：11
《仪器仪表学报》2003年第5期525-527,535,共4页项新建 
在粮食仓储管理中 ,温度监测是保证粮食品质的主要因素。提出了一种基于多传感器数据融合的粮库温度监测系统 ,给出了数据融合算法。实际应用表明 ,系统测温准确、可靠。
关键词：粮食仓储 数据融合 BAYES估计 传感器 温度监测系统 
基于多传感器数据融合的机器人腕力测量被引量：4
《仪器仪表学报》2003年第3期286-290,294,共6页徐科军 李巧利 刘扬 童利标 梅涛 
提出根据手爪上的多个指力传感器的输出变化 ,通过数据融合方法得到腕力的数值。研制了标定腕力与手爪上指力之间关系的实验台 ,进行了标定实验。采用径向基函数神经元网络对实验数据进行训练 ,得到融合网络的权值。
关键词：机器人 腕力测量 传感器 数据融合 人工神经元网络 
基于BP网络的机器人多传感器手爪特征级数据融合被引量：3
《仪器仪表学报》2002年第5期526-529,533,共5页徐科军 童利标 徐科军 梅涛 
航空863项目资助。
机器人手爪上装有多种传感器。为了保证手爪能安全、可靠地抓取工件,必须对这些传感器的数据进行融合。本文介绍手爪上传感器的配置情况,进行手爪抓取工件实验,将BP神经元网络应用于传感器的特征级融合,得到手爪抓取工件的准确信息。
关键词：机器人手爪 多传感器数据融合 BP神经元网络 
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