多传感器协同的监控方法研究

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历经几十年的发展,多传感器的目标识别技术日趋完善,在军事领域和民用领域得到了广泛的应用,多传感器协同的监控系统基于可见光、声音、红外以及振动的多传感器能够对侦测区域内出现的目标进行实时数据的采集,通过物联网数据传输通信技术向多传感器总控发送数据,总控采用设计的融合算法将各类传感器采集到的冗余的数据进行多源信息融合从而完成对目标的属性和数目的判断。相比于单传感器的目标识别,多传感器协同监控具有方位更加全面、证据更充分、识别准确性高等特点。本课题是通过设计多传感器的信息融合以及结合目标识别算法开发出一套能够对特征目标进行目标识别的多传感器协同监控的系统。本文研究工作具体如下:首先介绍了国内外关于本课题的研究现状,列举分析并归纳总结其中的重点技术以及本课题的具体研究工作。其中,为了解决单传感器受环境影响所检测结果存在误差识别效果不够全面的问题,采用多传感器组网协同的手段来检测目标,并且列举了组网协同的准则。第二步研究多源信息的融合方式,分析比较得到更加适合多传感器协同监控的融合方法,本文采用了贝叶斯推理方法完成单一类别传感器的信息融合,利用D-S证据理论对不同类别传感器信息进行融合。其次,针对基于人工构造的专家特征集与基于模型构造的组合特征集的优缺点,本文将专家特征集与组合特征集进行融合,从而得到更加全面、精细的融合特征集。最后根据传统信息融合的功能模型以及野外环境下可能出现的入侵目标的特征等因素设计实现了一套多传感器协同监控系统。课题组将目标识别的多传感器协同监控系统应用于实际,在野外环境搭建了系统,根据大量的实验验证了所设计的协同系统运行的可行性和目标识别的准确性。
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