基于特征融合的舰船目标识别方法

传统的被动目标识别主要依靠声呐员的作用,随着人工智能的迅速发展,水下目标智能识别成为未来发展的趋势.针对这一问题,根据舰船辐射噪声特性,提出基于特征融合的舰船目标识别方法,通过提取基于人耳听觉感知的梅尔倒谱系数特征、基于循环平稳分析的谱相关密度函数特征,构建特征层融合和决策层融合的特征融合模型,利用深度学习中的卷积神经...     

基于粒子滤波算法信息融合的磁悬浮列车定位研究

为提高磁悬浮列车的行车安全和效率,采用多传感器信息融合技术对中低速磁悬浮列车进行测速定位,以交叉感应回线测速定位和雷达传感器对进行相对定位,以查询应答器来实现绝对定位。利用粒子滤波算法对中低速磁悬浮列车测速定位的精度和可靠性进行分析,并用MATLAB仿真进行验证,证明该融合结构和融合算法能够提高列车的定位精度。     

基于情景融合的全自动运行系统危害分析技术

为提高城市轨道交通全自动运行(fully automatic operation,FAO)系统的安全性,本文从 FAO 系统运维的角度,提出一种基于情景融合的 FAO 系统危害分析技术。该技术通过场景要素识别,融合生成 FAO 应用场景后,综合选取等比例分配法、先验信息分配法或组合逻辑分配法,采用半定量安全完整性等级(safety integritylevel,SIL)分配技术完成核心子系统功能安全指标分配,解决传统功能故障模式影响及危害性分析(failure mode,effect and criticality analysis,FMECA)对多系统功能 SIL 分配存在局限性的问题,为后续 FAO 系统线路的危害分析及 SIL 分配工作提供参考。     

改进联合滤波在GPS/DR组合定位中的应用

根据低成本车辆GPS/DR组合定位系统传感器精度低和计算能力弱的特点,提出一种改进联合卡尔曼滤波(FKF)算法,并简化主滤波器信息融合算法,稍微降低融合精度,提高计算效率。试验结果表明,提出的改进联合滤波算法具有融合精度高、容错性好、计算量小、便于工程实现等优点。     

A New Multi-sensor Data Fusion Algorithm Based on EMD-MMSE

A new multi-sensor data fusion algorithm based on EMD-MMSE was proposed.Empirical mode decomposition(EMD)is used to extract the noise of every time series for estimating the variance of the noise.Then minimum mean square error(MMSE)estimator is used to calculate the weights of the corresponding series.Finally,the fused signal is the weighted addition of all these series.The experiments in lab testified the efficiency of this method.In addition,the comparison in fusion time and fusion results with existing fusion method based on wavelet and average technique shows the advantage of this method greatly.     

A Stable Switch Method Based on Fusion in Uncalibrated Visual Servoing

Stable switch control between multiple cameras for uncalibrated visual servoing was studied. Switch images based on fusion were presented to get the continuous dynamic image Jacobian matrix among robots and distributed visual sensors. The designed fusion algorithm is suitable to have dynamically adjustable fusion weights, and the fusion structure was analyzed. Simulations and experiments without any knowledge of mobile robots and uncalibrated visual sensors show that the method has higher adaptability than the traditional instant switch control method. The method can enhance the system stability at the switching process.     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

基于数据融合驱动的龙溪口航电枢纽工程智能指挥平台建设与应用

龙溪口航电枢纽工程具有点多、面广、施工难度大、各专业协同要求高的特点。当前航电枢纽工程建设管理系统尚未集成施工进度、质量、安全和通航安全问题分析功能，存在建设管理单一化、智能化水平低等问题。基于物联网、移动互联网、人工智能、可视化等新一代感知与分析技术，以数据融合驱动为主要推手，通过B/S+C/S双架构开发一套航电枢纽工程智能指挥平台。依托龙溪口航电枢纽工程，通过对施工多阶段、全过程的施工生产与航运数据的高效集成及智能指挥平台的可视化智能分析，构建航电枢纽工程智能建设指挥体系，实现对航电枢纽工程建设进度、质量、安全和通航的综合管理。信息的跨平台高效、流畅交互查询和智能分析展示，有效提升了航电枢纽工程建造的智能化水平。