人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續加劇，對于老年人群體的醫療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩定性和識別準確率，系統的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數據的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現實時采集、傳輸人體活動數據：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數據提取人體姿態特征數據：最后，對采集的人體活動數據和姿態數據進行規范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網絡分別對數據進行特征提取，并將兩特征進行特征層數據融合，在此基礎上構建神經網絡對融合數據進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數據的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數據系統測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。
上傳時間： 2022-03-14
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準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-16
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在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量，然而由于每個傳感器位于過程的不同位置，它們將不問程度的受到嗓聲的干擾，為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準確的測量結果，霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息，得到對被測參數的最優估計，本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法，即研究如何對每個傳感器進行加權，從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上，首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法，通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解，利用每個傳感器測量值所對應的奇異值，可以估計出對每個傳感器權值的最優估計，從而在不要任何先驗知識的條件下，可僅由多傳感器的測量值，利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計，此外，在許多工業過程中，人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布，此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果，對每一個傳感器的測量數據進行重建，以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此，本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法，仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的，最后，研究了非線性動態系統的狀態融合問題，研究了加權無氣味卡爾曼濾波（UKF）方法，研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波（EKF）在狀態融合估計中的不足，可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統，數據融合，奇異值分解，UKF
上傳時間： 2022-03-16
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本文以數據融合理論為基礎，進行情報雷達的數據融合系統的設計與實現。系統主要包括數據配準、數據關聯、目標狀態估計幾個方面。在系統的數據配準中，首先進行坐標變換，然后采用主站雷達測量坐標系下的誤差線性化方法進行系統誤差估計。通過仿真表明，利用誤差修正可以抑制隨機噪聲，較為準確地估計各雷達站的系統誤差。在系統的數據關聯部分，本文將動態分區與整體相關思想相結合進行航跡相關，減小了關聯數據量，并大大降低了誤相關率，提高了系統的實際應用能力。同時采用灰色關聯的思想，有效地利用雷達提供的數據而盡量避免對融合系統的影響，很好地解決兩坐標雷達觀測數據的融合問題。在跟蹤維持部分，文中利用“模糊相似”很好地進行航跡起始，并采用序貫濾波和灰色理論解決融合中出現的異步和異質數據的問題，使主副站航跡更好地進行融合。除了原理的敘述外，在C+ Builder環境下，采用本文方法進行了多情報雷達的航跡綜合仿真。本文提供了很好的數據融合實現的思路和流程，并可以在實際系統中很好地應用。關鍵詞：數據融合航跡綜合誤差修正數據關聯動態分區整體相關模糊相似灰色系統理論優勢分析序貫濾波
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
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（1）介紹了模擬電路故障診斷技術發展和現狀，對現有的主要診斷方法以及近年來先進的神經網絡理論和技術以及數據融合技術在模擬電路故障診斷領域中的應用進行了簡單的論述（2）對神經網絡方法的基本原理及其在模擬電路故障診斷中的優勢進行了詳細的介紹，包括神經網絡的分類和神經網絡的學習規則。詳細說明在電路故障診斷中應用最廣泛的BP神經網的設計、訓練和測試方法，并對一個兩級RC耦合放大器電路例進行了測試、神經網絡訓練和診斷。（3）介紹了數據融合技術的概念、優缺點、基本方法及其在各個領域的應用情況。然后對于數據融合具體方法，著重研究了 Bayes統計融合方法Dempster-Shafer證據理論融合方法以及模糊集理論融合方法。最后采用基于待定系數法的隸屬度構造法以及模糊融合的方法對實例電路進行了故障診斷。（4）提出了一種新的利用包含元件直流特性信息的靜態工作點電壓和包含元件交流特性信息的不同頻率激勵下輸出電壓峰值與輸出電壓峰值的比值兩類信息進行數據融合診斷的方法，保證故障信息量的同時降低了獲取難度，應用模糊數學的理論，通過模糊變換將兩類故障信息通過兩個神經網絡診斷得出的故障求屬度進行決策層的數據融合，較好的解決了了單神經網絡診斷信息量不足，由于電路元件互相影響而產生的故障診斷不確定性的問題以及待融合故障信息隸屬度獲取困難的問題，使得診斷準確率得到較為明顯的提高本文提出的基于數據融合和神經網絡的方法可以實現對模擬電路的故障進行準確實時快速診斷，具有一定的實用價值。關健詞：模擬電路；數據融合；神經網絡；模糊集理論
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
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戰場環境是影響戰爭勝負走向的關鍵因素，其中地形是戰場環境的主要構成。隨著軍事技術的變革、精確打擊和精確斬首武器的運用，傳統二維地圖的局限性已經無法滿足軍事訓練和軍事指揮方面的需求。而對于當前的三維戰場地形，快速進行地形模型構建、地形模型精細化以及海量數據可視化呈現的要求顯得越來越高。因此，本文為構建真實的三維戰場地理環境及可視化進行了深入研究。本文選用傾斜攝影技術與 Cesium可視化庫進行真實三維地形的建立及可視化平臺的搭建，以西安工業大學未央校區做為典型應用實例進行城市作戰可視化開發。首先，本文介紹了三維實景建模與可視化相關理論；論述了在Web端進行可視化開發的優勢；提出了傾斜攝影測量技術對三維戰場地形構建時存在的問題及解決辦法。其次，本文制定了戰場環境多源數據采集方案以及基于 Smart3D多源數據融合建模流程。制作了三維戰場地形數據并進行了模型質量分析，包括模型的紋理精度、幾何精度和地理坐標精度。確保生成的地形數據滿足逼真的可視化視覺效果及地形對地面人員裝備的各種干涉作用的真實性最后，本文在前三章的基礎上采用BS三層架構的方式，通過 Cesium、HTLM，JavaScript等語言進行戰場環境可視化平臺的搭建，實現了城市化作戰的三維戰場環境構建。同時本文基于 Cesium完成了模型單體化和模型驅動等功能本課題對三維戰場地形環境構建與可視化研究具有重要意義。本文提出的戰場環境構建方法可以運用到各種戰場環境的構建，包括山地丘陵的作戰地形環境構建、城市反恐作戰等。通過可視化平臺的加載可以直觀、真實了解戰場環境。通過模型驅動完成戰場中各種演示效果。關鍵詞：多源數據融合；傾斜攝影測量：三維建模；Cesium：三維戰場環境可視化：CZML
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-17
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摘要：無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，wSN是由許多具有低功率無線收發裝置的傳感器節點組成，它們監測采集周邊環境信息并傳送到基站進行處理在某一時刻通過wSN采集的數據量非常大，如何正確、高效地處理這些數據成為當前WSN研究中的一個熱點。傳感器節點一般部署在惡劣環境中，一些偶然因素會使采集的數據中出現不準確的數據，用戶依據這樣的數據很難準確判斷出被測對象的真實狀態。基于模糊理論的決策級數據融合算法能夠很好的解決這個問題本文以國家863研究項目《基于無線傳感器網絡的鐵路危險貨物在途安全狀態監測技術研究》為背景，結合鐵路運輸中棉花在途狀態監測系統的開發，在分析了當前有效的決策級數據融合技術基礎上，提出了基于模糊理論的決策級數據融合算法，該算法通過對采集數據進行處理和分析，以獲得準確的被測對象狀態的描述。本文的主要工作包括：（1）分析了WSN中傳統的決策級數據融合算法，如自適應加權數據融合算法和算術平均數數據融合算法，總結這兩種算法的優缺點和檢測系統的需求，進步明確理想算法應達到的目標。（2）提出了基于模糊理論的兩階段數據融合算法：該算法第一階段利用基于貼近度的數據融合算法進行同類數據的融合校準，這一階段的目的是剔除錯誤的和可信度較差的數據，得到相對更加準確的數據，第二階段利用模糊推理對第個階段得到的異類數據進行融合推理，得到被測對象當前狀態的描述，為決策提供支持（3）結合實測數據仿真本文所提出的算法，結果證明與傳統的融合算法相比，可以更加準確的描述被測對象狀態
標簽： 無線傳感器
上傳時間： 2022-03-17
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隨著科學技術的發展和現代戰爭的需要，數據融合作為一門新興交叉學科，在近年來得到了廣泛關注和快速發展，而關于雷達情報處理的研究和應用也日益受到重視。現代戰爭中，指揮、控制通信和情報系統面臨著嚴峻的挑戰。在多雷達情報處理系統中，采用數據融合技術，提供更加實時、準確的情報是現代戰爭的迫切需求。論文正是圍繞這一需求展開的，研究了雷達情報數據融合系統的誤差校正和航跡關聯問論文較為系統地介紹了數據融合的概念、研究意義、國內外發展狀況及其應用，并討論了數據融合的模型、結構及關鍵技術論文針對多雷達情報處理系統中的系統誤差問題，研究了四種誤差校正方法。文研究了密集目標環境中的航跡關聯問題，對多傳感器數據關聯的方法進行了分類，并針對多雷達情報處理系統這個分布式系統，研究了分布式數據關聯方法。運用0-1整數規劃法建立了密集目標環境的規劃模型函數并求解應用在多雷達數據融合軟件中，使航跡關聯達到了極好的效果，為開發多雷達數據融合軟件提供了技術支持。關鍵詞：雷達情報，數據融合，數據關聯，誤差校正，航跡關聯，0-1整數規劃現代戰爭中，新型作戰飛機機動性能強，具有隱身特性，加上電子對抗的戰場環境，傳統雷達情報處理系統已應付不了多目標，高密度的空情要求。為了適應新軍事變革要求，在未來信息化戰爭中雷達能夠給出準確的信息情報，雷達情報處理系統在改善硬件條件的同時，開發運用數據融合新技術，從根本上改善雷達情報質量已然成為當務之急數據融合一詞最早出現在七十年代末期，是從軍事CI系統中提出的，它與信號處理、計算機技術、概率統計、圖像處理和人工智能學科密切相關，是一門新興發展起來的交叉學科。
上傳時間： 2022-03-18
上傳用戶：wangshoupeng199
隨著杜會和經濟的發展，環境水污染現象也日趨嚴重，迫切需要環境水質多參數監測與智能分析系統，以為環境監測、管理和控制提供科學的手段。水質多組分檢測涉及到多傳感器數據融合、計算機技術、電化學分析和人工智能等多學科的交叉，在眾多領域有著廣泛的應用。本論文研究環境水質檢測與智能分析系統，論文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量機的在線自適應加權數據融合算法多傳感器數據融合由于能夠利用互補和冗余的信息，顯著提高系統的可靠性而得到了廣泛應用，而數據融合的關鍵問題是融合算法。本文深入研究了多傳感器數據融合理論的基礎上，針對傳統融合算法研究存在的問題，提出了一種基于最小二乘支持向量機的在線自適應加權數據融合算法，并應用到水質在線檢測過程中，不僅縮短了訓練的時間，而且提高了融合的可靠性和靈活性2）提出了一種離子傳感器的基于最小二乘支持向量機的自校正方法：由于離子傳感器的非線性、漂移和交叉敏感性等影響了其檢測精度和可靠性，難以進行連續在線檢測。以硝酸根離子傳感器為例，研究其自校正方法，以適應動態環境的連續監測根據實驗數據，詳細分析了硝酸根離子傳感器的響應特性，并考慮了零點和時間漂移，提出了一種基于最小二乘支持向量機硝酸根離子傳感器的自校正方法，給出了詳細描述和分析。3）離子傳感器故障檢測的小波支持向量機特征提取和支持向量機分類方法在線連續檢測的應用要求離子傳感器必須具有很高的可靠性，即能夠及時準確地判斷出離子傳感器的故障。本文采用小波支持向量機提取各傳感器故障特征，再用支持向量機對故障進行分類，實現對各離子傳感器的故障診斷。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-18
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MPU9250傳感器的姿態檢測與數據融合
上傳時間： 2022-03-19
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