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模糊积分决策级融合的空地协同目标识别研究

火力与指挥控制 2024年第2期49卷 95-101,107页

作者：郭宇强陶思源郭俊文卢志刚李志伟北方自动控制技术研究所太原030006 智能信息控制技术山西省重点实验室太原030006 中国航天空气动力技术研究院北京100074

针对单独使用无人机或无人车对目标区域侦察识别效率低、虚警率高等局限性问题,分析了多种决策级信息融合的方法,提出了基于模糊积分改进的决策级空地信息融合目标识别方法,将空地协同探测的目标类型、位置、威胁度、毁伤程度等信息进... 详细信息

针对单独使用无人机或无人车对目标区域侦察识别效率低、虚警率高等局限性问题,分析了多种决策级信息融合的方法,提出了基于模糊积分改进的决策级空地信息融合目标识别方法,将空地协同探测的目标类型、位置、威胁度、毁伤程度等信息进行融合识别并输出。仿真结果表明,该算法有效完善了目标信息,提高了目标特征信息识别准确性,降低了虚警率。

关键词：空地协同决策级融合模糊积分信息融合融合识别

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激光雷达和相机的决策级融合目标检测方法

长沙理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期21卷 133-140页

作者：龙科军余娟费怡向凌云骆嫚杨双辉长沙理工大学交通运输工程学院湖南长沙410114 长沙理工大学智能道路与车路协同湖南省重点实验室湖南长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114 东风悦享科技有限公司湖北武汉430058

【目的】激光雷达与相机这两类传感器检测数据格式不统一、分辨率不同,且数据级和特征级的融合计算复杂度高,故提出一种决策级的目标融合检测方法。【方法】对激光雷达与相机的安装位置进行联合标定,实现这两类传感器检测结果的坐标系转... 详细信息

【目的】激光雷达与相机这两类传感器检测数据格式不统一、分辨率不同,且数据级和特征级的融合计算复杂度高,故提出一种决策级的目标融合检测方法。【方法】对激光雷达与相机的安装位置进行联合标定,实现这两类传感器检测结果的坐标系转换;利用匈牙利算法将激光雷达点云检测目标框和相机图像检测目标框进行匹配,设定目标框重合面积阈值,检测获得目标物的位置、类型等。【结果】实车测试结果表明,根据检测目标检测框长宽比选取不同交并比阈值的方法使得车辆和行人的目标识别准确率分别提升了3.3%和5.3%。利用公开数据集KITTI对所提融合方法进行验证,结果表明,在3种不同难度等级场景下,所提融合方法的检测精度分别达到了75.42%、69.71%、63.71%,与现有常用的融合方法相比,检测精度均有所提升。【结论】这两类传感器的检测目标框重合面积阈值对决策级融合检测结果影响较大,根据检测目标检测框长宽比选取不同阈值可有效提升车辆和行人的目标识别准确率。决策级融合方法能准确匹配雷达和相机的检测目标,有效提升目标检测精度。

关键词：目标检测决策级融合匈牙利算法激光雷达相机环境感知

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基于决策级融合的曳引钢带表面缺陷检测方法

机电工程技术 2024年第6期53卷 205-208页

作者：雷高阳王凯旋李俊杰李根生李海超中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221000 徐州工业职业技术学院信息工程学院江苏徐州221140 河南大有能源股份有限公司新安煤矿河南洛阳471842 河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471000 杭州奥立达电梯有限公司杭州311600

由于电梯曳引钢带的工况环境恶劣,钢带表面容易出现缺陷,而复杂昏暗的环境导致缺陷识别和定位困难。为此,提出了基于决策级融合的曳引钢带缺陷检测方法,利用迁移学习的方法微调YOLOv4及SSD的预训练模型,并将其应用于曳引钢带缺陷检测,... 详细信息

由于电梯曳引钢带的工况环境恶劣,钢带表面容易出现缺陷,而复杂昏暗的环境导致缺陷识别和定位困难。为此,提出了基于决策级融合的曳引钢带缺陷检测方法,利用迁移学习的方法微调YOLOv4及SSD的预训练模型,并将其应用于曳引钢带缺陷检测,得到不同的原始检测结果,利用所提方法在决策级融合YOLOv4及SSD模型的原始检测结果,以此提高钢带表面缺陷识别和定位的准确率。利用东北大学钢带表面缺陷公开数据集对所提方法的有效性和可靠性进行测试,缺陷识别和定位结果表明所提方法能够充分利用YOLOv4和SSD模型的原始检测结果,通过决策级融合初始检测结果取得较高的缺陷识别和定位准确性,准确率和召回率提高约15%,交并比达到0.6左右,这对于电梯曳引钢带的缺陷检测和维修保养有重要意义,并进一步保证电梯能够安全可靠运行。

关键词：曳引钢带表面缺陷缺陷检测决策级融合图像识别

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基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测（英文）

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红外与激光工程 2019年第6期48卷 446-460页

作者：唐聪凌永顺(指导) 杨华杨星路远国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037 脉冲功率激光技术国家重点实验室安徽合肥230037 红外与低温等离子体安徽省重点实验室安徽合肥230037

提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先,提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型,进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型,并在课题组实地采集的红外数据集上进行... 详细信息

提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测方法。首先,提出了一种介于深度学习模型之间的参数传递模型,进而从基于深度学习的可见光物体检测模型上抽取了用于红外物体检测的预训练模型,并在课题组实地采集的红外数据集上进行fine-tuning,从而得到基于深度学习的红外物体检测模型。在此基础上,提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合检测模型,并对模型设计、图像配准、决策级融合过程进行了详细地阐述。最后,进行了白天和傍晚条件下基于深度学习的单波段检测实验和双波段融合检测实验。定性分析上,由于波段之间的信息互补性,相比于单波段物体检测,双波段融合物体检测在检测结果上具有更高的置信度和更精确的物体框;定量分析上,白天时,双波段融合检测的mAP为86.0%,相比于红外检测和可见光检测分别提高了9.9%和5.3%;傍晚时,双波段融合检测的mAP为89.4%,相比于红外检测和可见光检测分别提高了3.1%和14.4%。实验结果表明:基于深度学习的双波段融合检测方法相比于单波段检测方法具有更好的检测性能和更强的鲁棒性,同时也验证了所提出方法的有效性。

关键词：物体检测决策级融合双波段深度学习

基于空-时域特征决策级融合的人体行为识别算法

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光学学报 2018年第8期38卷 298-311页

作者：李艳荻徐熙平长春理工大学光电工程学院吉林长春130022

提出一种基于空-时域特征决策级融合的人体行为识别算法。在空间域提取人体的形状上下文特征,用于同一时刻模板图像与测试图像的轮廓匹配;在时间域用变化的空间特征序列表征运动特征,联合稳健的空间特征进行有效的行为识别。识别阶段采... 详细信息

提出一种基于空-时域特征决策级融合的人体行为识别算法。在空间域提取人体的形状上下文特征,用于同一时刻模板图像与测试图像的轮廓匹配;在时间域用变化的空间特征序列表征运动特征,联合稳健的空间特征进行有效的行为识别。识别阶段采用动态时间规划算法分别计算两种特征对于每种类别的后验概率,在决策级采用加权平均法对两种特征的后验概率进行融合,将最大概率对应的类别记为最终分类结果。针对动态时间规划算法提出一种基于椭圆边界约束的改进搜索策略,有效缩减最优路径的搜索空间,同时剔除视频中的噪声干扰。从计算复杂度和识别精度两方面对椭圆边界的约束性能进行分析,实验表明,椭圆边界约束性能优于平行四边形及菱形约束,并给出最佳边界尺寸范围。算法分别在Weizmann、KTH和UCF101行为数据集上进行测试,平均识别率分别优于93.2%、92.7%和81.2%,有效实现了室内智能监控系统的高效性及稳定性。

关键词：图像处理行为识别形状上下文动态时间规划决策级融合

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多源入侵检测警报的决策级融合模型

通信学报 2011年第5期32卷 121-128页

作者：李志东杨武王巍苘大鹏哈尔滨工程大学信息安全研究中心黑龙江哈尔滨150001

为了大幅降低对训练样本的要求,摒弃苛刻的约束条件,提出了一种支持在线增量训练的警报融合模型。将初级警报向量映射为表决模式,以缩小统计空间。通过训练统计出各种表决模式在正常或攻击流量下的条件概率分布,依据统计特征的变化即时... 详细信息

为了大幅降低对训练样本的要求,摒弃苛刻的约束条件,提出了一种支持在线增量训练的警报融合模型。将初级警报向量映射为表决模式,以缩小统计空间。通过训练统计出各种表决模式在正常或攻击流量下的条件概率分布,依据统计特征的变化即时推断待检测流量的构成情况,使用阈值约束法和贝叶斯推断做出融合决策。从而拓展了适用范围,并且能较好地跟踪适应待检测流量,仅需少量训练样本便可显著提升检测性能。

关键词：网络安全入侵检测决策级融合表决模式统计推断

基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测

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测绘学报 2012年第1期41卷 74-80页

作者：万红林焦李成辛芳芳西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室陕西西安710071

为免去降斑预处理及克服选择分布模型的限制,结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同"种子点"下的变化检测结果后,再利用投票策略进行决策级融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设置为由差异... 详细信息

为免去降斑预处理及克服选择分布模型的限制,结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同"种子点"下的变化检测结果后,再利用投票策略进行决策级融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设置为由差异图及静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示内,对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的抗差性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果证实了方法的有效性。

关键词：交互式分割技术差异图的特点决策级融合静态小波变换 SAR图像变化检测

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决策级融合的多分辨率遥感影像变化检测

遥感学报 2011年第4期15卷 846-862页

作者：柳思聪杜培军陈绍杰国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室中国矿业大学江苏徐州221116 龙岩学院资源工程学院福建龙岩364000

针对多时相、多分辨率遥感影像数据的特点,充分考虑不同分辨率数据和不同变化检测应用的需求,将由粗到精数据集分层检测和决策级融合的思想引入到变化检测,以多时相多分辨率ALOS遥感影像为例,构建并试验了由粗到精变化检测的技术流程。... 详细信息

针对多时相、多分辨率遥感影像数据的特点,充分考虑不同分辨率数据和不同变化检测应用的需求,将由粗到精数据集分层检测和决策级融合的思想引入到变化检测,以多时相多分辨率ALOS遥感影像为例,构建并试验了由粗到精变化检测的技术流程。该方法将ALOS多光谱数据视为粗数据集,将全色数据和融合数据视为精数据集,通过对3种数据集变化检测结果按照一定的决策规则进行综合,生成最终的变化检测结果图,反映变化的发生位置及变化强度。选择江苏省徐州市城区和矿区两个区域进行试验并与常规变化检测算法结果进行对比,表明该方法具有更好的检测效果,可以有效地应用于多分辨率遥感影像变化检测,并为实际野外调查提供重要的检测靶区。

关键词：变化检测由粗到精决策级融合土地覆盖变化

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利用决策级融合进行遥感影像分类

武汉大学学报（信息科学版） 2009年第7期34卷 826-829页

作者：许凯秦昆杜鹚武汉大学遥感信息工程学院武汉市430079 通信网络技术管理中心北京市100840

提出了一种基于决策级融合的遥感影像分类方法。该方法对遥感影像特征以最大似然分类器进行预分类,应用Adaboost算法将分类的结果进行决策级融合,实现影像的分类。实验结果表明,该方法的分类精度较传统分类方法有明显的提高。

关键词：决策级融合 Adaboost 遥感影像分类纹理