基于DS证据理论的不同光照条件下道路边界识别
《DS证据理论》课件
DS证据理论的基本原 则和概念
DS证据理论的基本原则包括 证据的量化、证据的集成和 证据的推理。
DS证据理论的核心内容
证据价值评估模型
通过评估不同证据的价值，帮助决策者做出准确的 判断。
Байду номын сангаас
证据可信度量化模型
将证据的可信度量化为具体的数值，用于衡量证据 的可靠程度。
DS证据理论的应用
法律领域的应用
证据收集与保全、证据调取与审查、证据鉴定与证 明等方面。
知识管理领域的应用
知识组织与管理、知识发现与推理、知识创新与应 用等方面。
结语
DS证据理论的现状和前景
DS证据理论在实践中取得了显著成果，应用前景广阔。
DS证据理论的研究方向和挑战
未来的研究方向包括证据的自动化处理和证据的大数据分析。
DS证据理论的启示和建议
DS证据理论提醒我们在决策过程中要重视证据的价值和可信度。
《DS证据理论》PPT课件
DS证据理论是一种理论框架，用于评估和量化证据的价值和可信度，在法律 和知识管理领域有广泛应用。本课件将介绍DS证据理论的基本原理和应用。
DS证据理论简介
什么是DS证据理论？
DS证据理论是一种用于评估 和量化证据的价值和可信度 的方法论。
DS证据理论的起源和 发展
DS证据理论最早由格伦·肯 伊·罗贝特在20世纪70年代提 出，并不断得到发展和完善。
D_S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用
蓝金辉, 等: D 2S 证据理论数据融合方法在目标识别中的应用
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断命题是否成立, 得到决策结果。 2. 2 多传感器系统的D -S 数据融合结构
由于多个证据结合的计算可以用两个证据结合 的计算递推得到, 图 2 是多个证据结合的计算可以 用两个证据结合的计算递推得到的结构等效图, 在 多传感器系统数据融合中, 由于数据量很大, 所以采 用由两个证据结合的计算递推得到的结构。
图 1 D -S 方法用于多传感器系统数据融合方法
在多传感器系统数据融合中, 先初始化一次对 基本可信度的分配。然后, 每当收到一则传感器的报 警信息, 就进行一次基本可信度的分配, 再用D em p2 ster 合成法则得到新的基本可信度的分配。 当不断 有信息传回时, 这种对基本可信度的分配便得以继 续。 最后, 依照各命题的可信度和似真度等指标, 判
0, A = <;
m (A ) =
6 m 1 (A i)m 2 (B j )
A i IB j = A
, A ≠ <.
6 1 -
m 1 (A i)m 2 (B j )
A i IB j = <
(2)
对于多个信度函数的合成, 设B el1, …, B eln是同 一识别框架 ( 上的信度函数, m 1, …, m n 是对应的 基本可信度分配, 如果 B el1 + B eln 存在且基本可 信度分配为m , 则
Abstract: D ata fusion based on reasoning m ethod is app lied to reso lve veh icle target recognition p roblem s. T he basic concep ts and theo ry of D emp ster2Shafer evidence reasoning app lied to data fusion are analyzed in detail. T he m ethod is app lied to m ultisenso r data fusion fo r veh icle target recognition. Experim en tal results show that the data fusion result is better than that of a single senso r and that the D 2S data fusion m ethod is effective. Key words: evidence reason ing; data fusion; target recogn ition
D-S证据理论
第五章 D-S证据理论
(Chapter5 D-S Evidential Theory )
徐从富(essor
Email: xucongfu@ Institute of Artificial Intelligence, College of Computer Science,
形成：Dempster的学生G. Shafer对证据理论做了进一
步的发展，引入信任函数概念，形成了一套基于“证据”
和“组合”来处理不确定性推理问题的数学方法，并于
1976年出版了《证据的数学理论》(A Mathematical Theory
of Evidence)，这标志着证据理论正式成为一种处理不确定
整理版ppt
2
本章的主要参考文献
[1] Dempster, A. P. Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping. Annals of Mathematical Statistics, 1967, 38(2): 325-339. 【提出 证据理论的第一篇文献】
[2] Dempster, A. P. Generalization of Bayesian Inference. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 30, 1968:205-247.
[3] Shafer, G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 1976. 【证据理论的第一本专著，标志其正式成为一门理论】
[10] Smets, P, and Kennes, R. The transferable belief model. Artificial
基于视觉显著性特征的遥感影像道路网提取方法
基于视觉显著性特征的遥感影像道路网提取方法李润生;曹闻【摘要】In the remote sensing images, roads are considered to be thelong and narrow linear target which is similar in color, texture and shape. Based on these features, the entire road network in the image will show a very significant feature, which can easily excite the attention of the human, which can be called the region of interest. The region of interest(ROI) inthe scene can cause the most interesting of users, which reflects the main content of the image area, visual cognitive theory study shows that the visual attention mechanism can simulate the observation processing of the human eye to identify the salient region of remote sensing images. This paper proposes the idea of using visual attention mechanisms to assist road network extraction by analysising and processing the salient region and get the final road network. Comparative experiments show that the algorithm can effectively improve the accuracy and integrity of the road network extraction.%在遥感影像上，道路被认为是颜色、纹理、形状相似的狭长线状目标，基于此特征可知，整个道路网在影像上会呈现非常显著的特征，极易引起人眼的注意，我们称之为感兴趣区域。
ds证据理论
ds证据理论
ds证据理论是一种证明方法，它旨在建立一个有效的、可靠的、有效的评估过程，以便根据可用的证据来确定事实。
它是一种基于统计学和科学原理的形式化理论，用于收集、评估、储存和分析信息，以便识别和检验事实，并为做出正确决策提供指导。
DS证据理论的元素包括：数据、技术、过程、数据库和工具，以及多种可用于收集、储存和分析信息的技术。
它包括：采用合理的技术，以有效的方式收集和存储数据；从数据中提取适当的细节；使用合理的工具和技术来分析数据，以帮助支持或证明某一论点；使用合理的技术来识别不可靠的数据；将所有结果总结起来，以便更好地识别事实。
复杂路网的自适应D-S证据理论地图匹配算法
第51卷第2期2021年3月吉林大学学报（工学版）Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition)V ol. 51 N o. 2M ar. 2021复杂路网的自适应D-S证据理论地图匹配算法滕志军h2,张宇2,李昊天2,孙铭阳3(1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市132012:2.东北电力大学电气工程学院，吉林省吉林市132012;3.东北电力大学自动化工程学院，吉林省吉林市132012)摘要：针对传统D-S证据理论地图匹配算法在面对城市密集路网时匹配点易出现波动、准确率下降等问题，提出一种改进的基于D-S证据理论的动态匹配算法，完善了传统D-S证据 理论中的候选路段概率公式，可针对不同道路类型自适应调整其权重参数。
仿真实验表明：改进后算法的定位点匹配准确率较其他算法提高2%左右，单点匹配时间可减少0.5 m s左右，能高效快捷实现复杂城市路网的定位点精准匹配。
关键词：公路运输；城市路网；D-S证据理论；地图匹配；全球定位系统中图分类号：P208 文献标志码：A文章编号：1671-5497(2021)02-0524-07D O I：10. 13229/ki.jdxbgxb20191044Adaptive D-S evidence theory map matching algorithm ofcomplex road networkT E N G Zhi-jun1'2,Z H A N G Y u2,LI H a〇-tian2,S U N Ming-yang3(1. Key Laboratory of Modem Power System Simulation and Control &Renewable Energy Technology, Ministry of Education (Northeast Electric Power University), Jilin132012, Chi?m；2. School of Electrical Engineering, Northeast Electric Power University, Jilin132012, China; 3. School of Automation Engineeringy Northeast Electric Power University^ Jilin132012, China)Abstract：Aiming a t the problems of fluctuations and low accuracy rate of traditional D~S evidence theory map matching algorithm i n dealing with the urban dense road network,this paper proposes an improved dynamic matching algorithm based on D~S evidence theory. Using this algorithm,the candidate segment probability formula i n the traditional D~S evidence theory i s improved,and i t s weight parameters are adaptively adjusted for different road types. Simulation experiments show that the matching accuracy and matching time of the proposed algorithm are improved. The matching accuracy can be improved by about 2% compared with other algorithms, and the single-point matching time can be reduced by about 0.5 m s, which can efficiently and quickly realize the accurate matching of the positioning points of complex urban road networks.Key words：highway transport； urban road network； D-S evidence theory； map matching； global position system收稿日期：2019-11-13.基金项目：国家f彳然科学基金青年科学基金项目（61501107);吉林省教育厅“十三五”科学研究规划项目（JJ KH20180439KJ).作者简介：滕志军（1973-)，男，教授，博士 •研究方向：无线通信技术.E-mail:******************第2期滕志军，等：复杂路网的自适应D-S证据理论地图匹配算法•525.〇引言地图匹配算法是一种以G P S生成的采样数据和电子地图的数据作为输人，以匹配后的定位 数据作为输出的算法。
DS证据理论课件
REPORTING
2023 WORK SUMMARY
DS证据理论课件
汇报人：XX
XX
目录
• DS证据理论概述 • DS证据组合规则 • 信任函数与似然函数 • DS证据理论在决策中的应用 • DS证据理论在模式识别中的应用 • DS证据理论在故障诊断中的应用 • 总结与展望
PART 01
DS证据理论概述
• 归一化处理：m'(A) = m(A) / (m(A) + m(B) + m(A∪B)) = 0.42 / (0.42 + 0.12 + 0.46) = 0.4375，m'(B) = m(B) / (m(A) + m(B) + m(A∪B)) = 0.12 / (0.42 + 0.12 + 0.46) = 0.125，m'(A∪B) = m(A∪B) / (m(A) + m(B) + m(A∪B)) = 0.46 / (0.42 + 0.12 + 0.46) = 0.475
PART 05
DS证据理论在模式识别 中的应用
模式识别问题描述与建模
01
02
03
模式识别问题定义
阐述模式识别的基本概念 、分类和应用领域。
特征提取与选择
介绍如何从原始数据中提 取有效特征，以及特征选 择的方法。
模式识别建模
详细解释模式识别的建模 过程，包括模型假设、参 数估计和模型验证等。
基于DS证据理论的模式识别方法
• 举例：假设有两个独立的证据E1和E2，分别对应两个命题A和B。E1对A和B 的支持度分别为0.6和0.4，E2对A和B的支持度分别为0.7和0.3。根据DS证据 组合规则，可以先计算两个证据对A和B的联合支持度，再归一化得到组合后 的BPA。具体计算过程如下
D-S证据理论
[3] Shafer, G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 1976. 【证据理论的第一本专著，标志其正式成为一门理论】
适用领域：信息融合、专家系统、情报分析、法律 案件分析、多属性决策分析，等等。
4、证据理论的局限性
要求证据必须是独立的，而这有时不易满足
证据合成规则没有非常坚固的理论支持，其合理 性和有效性还存在较大的争议
计算上存在着潜在的指数爆炸问题
5、证据理论的发展概况
“Zadeh悖论”：对证据理主要参考文献（续3）
[15] Josang, A. The consensus operator for combining beliefs. Artificial Intelligence, 2002, 141(1-2): 157-170.
[16] Yang, Jian-Bo, Xu, Dong-Ling. On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans, 2002, 32(3): 289-304.
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2011 （ Vol． 33 ） No． 8
马雷， 等： 基于 DS 证据理论的不同光照条件下道路边界识别
· 709 ·
的 b 值。在这 7 种情况下， 在道路边界上取 5 × 5 （ 像 ） （ 5 ， 素 单元 其中边界 块 边界左上部 10 块， 右下部 10 块） 。此 7 种单元分别称为左边界特征单元 b Li （ i = 1， …， 7 ） 。左边界特征单元 b Li 如图 3 所示。 同 …， 7 ） 如图 4 所示。 理， 右边界的特征单元 b Ri （ i = 1 ，
( ( ( (
)
)
)
)
图3
左边界特征单元
道路边界的方向特征由道路边界曲线方程 x = ay2 + by + c 中的参数 b 来决定。 而 b 必在相邻特征 …， 6） 。 单元 b Li 与 b L（ i + 1） 或者 b Ri 与 b R（ i + 1） 之间（ i = 1 ， 为叙述方便， 统一用 b i 与 b i + 1 表示。 可以认为道路 边界局部梯度特征和局部灰度特征由相邻的特征单 ti + 1 ） 和 灰 度 特 征 值 元 bi 与 bi + 1 的 梯 度 特 征 值 （ ti ， （ li ， l i + 1 ） 按比例加权求得。 由于特征单元的特征值 已经蕴含了道路的方向信息， 将相邻特征单元的特 从而， 征值进行比例加权更加明确了道路的方向性 ， 将道路的方向特征充分地融入到道路的局部梯度和 局部灰度特征之中， 更加准确地体现了道路边界特 征， 提高了识别的准确性。 当 b 在 b6 与 b7 之间时， 由于 b7 = ∞ ， 无法按照比例进行加权， 设定加权比例 为 0. 6 和 0. 4 。 bi + 1 － b b － bi li + li + 1 ， i = 1， …， 5 bi + 1 － bi bi + 1 － bi E 灰度 = （ 6） 0. 6 l i + 0. 4 l i + 1 ， i =6 bi + 1 － b b － bi ti + ti + 1 ， i = 1， …， 5 bi + 1 － bi bi + 1 － bi = （ 7）
前言
车辆安全辅助驾驶是智能车辆研究领域的热点 之一， 目前制约其应用的首要问题是系统对于应用 的天气条件、 光照变化和周边树木建筑物阴影等复 杂环境下的适应能力， 研究各种鲁棒性强、 能适应复 杂环境的车道识别方法是系统应用的首要关键问
* 教育部科学技术研究重点项目（ 211024 ） 和河北省科学技术研究与发展计划项目（ 10215652 ） 资助。 原稿收到日期为 2010 年 11 月 5 日， 修改稿收到日期为 2011 年 6 月 8 日。
图2 不同光照条件下的灰度图像
如图 2 所示， 不同光照条件下， 图像的全局灰度 要提高识别的适应性和可靠性应选取受 差异较大， 全局灰度及噪声影响小的特征。CCD 所置高度及俯 仰角会改变所采集图像的道路方向特征， 当固定了 CCD 高度及俯仰角后， 道路的方向特征由道路本身 是道路的固有属性， 不受全局灰度及噪声的影 决定， 响， 道路边界的方向特征主要由式 （ 1 ） 曲线方程中 的参数 b 决定； 在道路边界上取一小块区域， 边界上 部与下部的平均灰度之间存在较大差异， 此为道路
1. College of Vehicle and Energy，Yanshan University，Qinhuangdao 066004 ； 2. College of Postgraduate，Yanshan University，Qinhuangdao 066004
［ Abstract］ In order to enhance the adaptability of lane identification algorithm to different lighting conditions，the three features of direction，gradient and grey scale of lane boundary are extracted from local areas，which are hardly interfered by the noises （ global grey scale variation and shadows etc． ） in road image caused by different lighting conditions． All together 14 kinds of feature units are selected，and lane direction feature is accurately fused into the values of local gradient and grey scale． The effective information fusion of three features of lane boundary and the proportion of effective statistical units is performed by applying DS evidence theory，so the overall quality of curves can be accurately fitted by objective function． Based on a great number of experiment samples and lighting information ，the ranges of test thresholds for lane boundary are set for different lighting conditions to improve the realtimeness of identification． The results of experiment show that the method can adapt to different lighting conditions for lane boundary identification with good accuracy and realtimeness． Keywords： lane identification； lighting conditions； DS evidence theory 题。传统的路径识别技术需要对图像进行预处理， ［1 － 3 ］ 。由于传统的路径识别技术 最终将图像二值化 对天气和路面条件要求较高， 所以近年提出基于灰 ［4 ］ 度图像的路径识别方法 ， 该方法摆脱了须对图像 进行预处理的束缚， 实现了复杂环境下弯曲道路的 识别， 并且有效提高了识别的可靠性和实时性 ， 但存 在以下不足： 对于灰度特征的选取采用全局特征 ， 此 特征易受光照条件的影响； 没有提取道路的方向性
2011 年（ 第 33 卷） 第 8 期
汽 车 工 程 Automotive Engineering
2011 （ Vol． 33 ） No． 8
2011145
* 基于 DS 证据理论的不同光照条件下道路边界识别
马
1 1 1 2 雷 ， 臧俊杰 ， 张润生 ， 于福莹
（ 1. 燕山大学车辆与能源学院， 秦皇岛 066004 ；
灰度图像。其中， 图 2 （ a ） 和图 2 （ b ） 分别为白天和 黄昏采集的图像， 图 2 （ c） ～ 图 2 （ f） 为夜晚采集的图 像。在采集夜晚图像时， 借助两盏红外辅助光源 （ 射 760 ， 850 ， 程 200m， 功 率 24W ） 和 4 种 波 长 （ 720 ，
以左边界为例， 道路边界曲线与 y 轴夹角 θ ∈ ［ 0° 90° ］ ， 15° ， 30° ， 以 15° 为间隔将 θ 细分为 0° ， 45° ， 60° ， 75° ， 90° 7 种情况， 其分别大致对应着不同
d L1i d L2i （ 2） ， d L2i d L1i d L1i d L3i d L2i d L3i l Li = min （ 3） ， ， ， d L3i d L1i d L3i d L2i d R1i d R2i t Ri = min （ 4） ， d R2i d R1i d R1i d R3i d R2i d R3i l Ri = min （ 5） ， ， ， d R3i d R1i d R3i d R2i …， 7 ； d L1i 、 d L2i 、 d L3i 分别为特征单元 b Li 的 式中： i = 1 ， d R2i 、 d R3i 分 左上部、 右下部、 边界的平均灰度值； d R1i 、 右上部、 边界的平均灰 别为特征单元 b Ri 的左下部、 l Li 分别为特征单元 b Li 的梯度特征和灰度特 度值； t Li 、 l Ri 分别为特征单元 b Ri 的梯度特征和灰度 征值； t Ri 、 特征值。 t Li = min
关键词： 道路识别； 光照条件； DS 证据理论
Identification of Lane Boundary Under Different Lighting Conditions Based on DS Evidence Theory
Ma Lei1 ，Zang Junjie1 ，Zhang Runsheng1 ＆ Yu Fuying2
式（ 1 ） 中 a 表示道路边界的弯曲程度和趋向， a ＜ 0 反之， a 越大则道路曲 如果 a ＞ 0 表示向右转， a 通常很小。 因为 x' = 2 ay + b， 率越大， 由于 a 非常 x' ≈b， 小， 因此 b 大致反映道路边界上任一点的切 线与 y 轴的斜率。c 表示道路边界与 x 轴交点坐标。 1. 2 道路边界特征分析 图 2 为在不同光照条件下， 通过 CCD 采集到的