图像融合技术在医学图像拼合中的应用

对基于图像互信息量的融合方法进行了研究.对直方图概率分布估计有所改进,并与Parzen窗函数估计方法进行比较.应用并比较Powell's和类统计梯度搜索策略的特点,对图像的预处理以及融合后图像的显示提出新的方法.应用这些方法拼合实际医学图像,得到很好的拼合结果.     

Application of data fusion method to fault diagnosis of nuclear power plant

The work condition of nuclear power plant (NPP) is very bad, which makes it has faults easily. In order to diagnose the faults real time, the fusion diagnosis system is built. The data fusion fault diagnosis system adopts data fusion method and divides the fault diagnosis into three levels, which are data fusion level, feature level and decision level. The feature level uses three parallel neural networks whose structures are the same. The purpose of using neural networks is mainly to get basic probability assignment (BPA) of D-S evidence theory, and the neural networks in feature level are used for local diagnosis, D-S evidence theory is adopted to integrate the local diagnosis results in decision level. The reactor coolant system is the study object and we choose 2# steam generator Utubes break of the reactor coolant system as a diagnostic example, The experiments prove that the fusion diagnosis system can satisfy the fault diagnosis requirement of complicated system, and verify that the fusion fault diagnosis system can realize the fault diagnosis of NPP on line timely.     

基于多信息融合的城市轨道交通车站安全预警研究

为提高城市轨道交通车站安全应急水平,利用D-S证据理论在不确定信息融合方面的优势,以及信息熵理论在指标权重确定方面的客观性优势,提出了城市轨道交通车站安全预警多信息融合的方法。通过构建城市轨道交通车站安全预警指标体系及其阈值,将D-S证据理轮和信息熵有效结合,实现对城市轨道交通车站安全状况进行预警分析。结果表明,该方法能正确客观反映城市轨道交通车站的安全程度,实现动态预警。     

多传感器定位在高速铁路的应用

提出了列车运行控制系统对定位技术的要求，引入了多传感器融合定位技术概念，并分析了现有的各种传感器与测速装置的特点。通过对多传感器融合技术的分析，说明多传感器融合定位技术能满足高速铁路列控系统的严格要求。为了使多传感器融合定位技术能够真正在高速铁路中得到应用，提出了深入研究的方向。     

����SVM�����ݲ��ԴITS�����ںϷ�����̽

在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上，分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点，根据支持向量机（SVM）的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路，并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤。在对日本阪神公路上堺入口的二源交通流数据进行支持向量机融合后，比较融合前后的数据，证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制，提高数据的精确度。     

基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究

提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度.     

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。     

CTCS-3列车控制系统数据融合方法研究

数据融合是提高列车控制数据完备性和保证列车安全的重要方法,CTCS-3列控系统已在传感器层面进行了局部数据融合。本文在分析列控系统技术规范、CTCS-3列控系统结构及工作原理的基础上,提出一种CTCS-3列控系统决策层数据融合方法,分析融合的可行性并建立实现该方法的模型。该方法通过CTCS-3列控系统C3控制单元与C2控制单元之间进行列控信息交换,实现行车许可、线路描述信息、临时限速等核心列控数据的数据融合。融合后的列控数据更可信、准确、可靠。使用融合后的列控数据计算列车允许速度和生成监控曲线,使列车控制的安全性更高。     

多传感器融合技术在列车运行控制系统测速定位中的应用

准确可靠地获得列车速度和位置对列车运行控制系统是至关重要。提出了列车测速定位技术,引入了多传感器融合定位技术的概念,通过对多传感器融合技术的分析,说明多传感器融合测速定位技术能准确可靠地获得列车速度和位置,能使多传感器融合技术能够真正在列车测速定位中得到应用。     

基于多尺度随机动态模型的惯性器件数据融合估计

结合离散小波变换、动态系统理论及随机过程理论,建立了以尺度为变量的多尺度随机动态模型,并给出状态基于多尺度随机动态模型的多尺度递归数据融合算法,实现了在状态基于全局观测信息的优化估计值。该算法可以在无状态模型情况下进行数据融合,适用于难以获得或获得的状态模型不精确的情况。将此方法用于陀螺信号处理中,通过不同尺度下陀螺观测值的融合,陀螺信号的精度有明显的提高。仿真和实验均证明该算法是一种有效的数据融合算法。