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Introduction Multi-sensor tracking technique has receivedmuch attention in recent years. Many tracking sys-tems involve basically active (radar) and passive(infrared tracking) subsystems. The main disad-vantage of infrared search and tracking is the prob-lem of observability and filtering divergence. Actu-ally, quite a lot of research activities have beendone in this field and some researchers more thanonce simulated the feasibility of the approach[1,2].The main idea of the methods is as foll… 相似文献
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张家明 《武汉汽车工业大学学报》2007,29(12):62-65
提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法;总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准,来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验,对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析,并得出融合结果,将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明,该融合方法是十分有效的。 相似文献
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信息融合系统通过关联系统的信息整合,为ITS共用信息平台的各种功能提供信息支撑.基于对ITS共用信息平台中数据的特点,数据预处理的分析,结合数据融合的级别,提出一种新的面向ITS共用信息平台的数据融合方法和技术,来满足智能交通各子系统的不同的数据需求.这种方法在技术上是可行的,具有一定的实用性和广泛的应用价值. 相似文献
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Rail network velocity is defined as system-wide average speed of line-haul movement between terminals. To accommodate increased service demand and load on rail networks, increase in network velocity, without compromising safety, is required. Among many determinants of overall network velocity, a key driver is service interruption, including lowered operating speed due to track/train condition and delays caused by derailments. Railroads have put significant infrastructure and inspection programs in place to avoid service interruptions. One of the key measures is an extensive network of wayside mechanical condition detectors (temperature, strain, vision, infrared, weight, impact, etc.) that monitor the rolling-stock as it passes by. The detectors are designed to alert for conditions that either violate regulations set by governmental rail safety agencies or deteriorating rolling-stock conditions as determined by the railroad.Using huge volumes of historical detector data, in combination with failure data, maintenance action data, inspection schedule data, train type data and weather data, we are exploring several analytical approaches including, correlation analysis, causal analysis, time series analysis and machine learning techniques to automatically learn rules and build failure prediction models. These models will be applied against both historical and real-time data to predict conditions leading to failure in the future, thus avoiding service interruptions and increasing network velocity. Additionally, the analytics and models can also be used for detecting root cause of several failure modes and wear rate of components, which, while do not directly address network velocity, can be proactively used by maintenance organizations to optimize trade-offs related to maintenance schedule, costs and shop capacity. As part of our effort, we explore several avenues to machine learning techniques including distributed learning and hierarchical analytical approaches. 相似文献
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对于转向架这样复杂的系统,分布在系统不同位置的传感器可以实时检测大量数据。这些数据能够反映高速列车运行过程中转向架关键部件的性能退化状态,但单一通道的振动信号存在着信息缺失、信噪比低等缺陷,无法据此实现转向架关键部件性能退化阶段的精确辨识。因此,本文以横向减振器为研究对象,通过对转向架振动数据相关性分析,提出了车体和转向架上多个通道的振动信号共同用于横向减振器性能退化阶段辨识的方法。并通过构建基于CNN的多通道信息融合模型,将多个通道信息进行融合,实现了横向减振器性能退化特征的自适应提取与阶段辨识。将该方法与基于单个通道的方法进行比较,结果表明,该方法能够精确实现横向减振器间隔10%的性能退化阶段辨识。 相似文献
158.
针对船舶轴承故障频发的现状,从设备整体的角度出发,综合考虑被监测对象内部各零部件之间的相互作用关系,研究多种信息的有效获取方法及其与设备故障间的内在关系,研制了一种轴承监测系统,能够有效监测轴承状态,诊断故障,使得船员能够及时了解轴承状态,对将要发生故障的轴承进行预防性维修。 相似文献
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用于列车控制的GPS(Global Positioning System)电子地图需要高精度的轨道数据。由于采集高精度轨道数据所需要的GPS接收机成本过高,研究融合多个低精度的GPS轨迹自动生成高精度轨迹具有重要的应用价值。已有的多轨迹融合算法存在计算过于复杂、计算时间过长和适用范围窄等问题。在主曲线理论的基础上并具有两个高精度固定端点的特征,本文对多GPS铁道轨迹信息融合算法做了进一步研究,采用在最大误差区域增加顶点和局部优化顶点位置的方法,提出一种改进的融合算法。通过实测铁路轨道GPS数据和复杂形状的模拟数据验证,结果表明,改进的融合算法可以有效地融合多个低精度的GPS轨迹自动生成高精度轨迹,并加快计算速度,减少存储空间,增加了适用范围。 相似文献
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