信息融合课件
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2024年度-课堂教学与信息技术融合ppt课件pptx
提升学生自律性
02
通过制定明确的学习目标和任务，以及合理的激励机制，引导
学生养成良好的学习习惯和自律性。
加强教师培训
03
学校和教育部门应加强对教师的信息技术培训，提升教师的信
息素养和教学能力。
18
05
课堂教学与信息技术融合 的未来展望
19
未来教室的构想与实践
智能化教室环境
借助物联网、大数据等技术，构建自适应、智能化的教室环境， 实现设备自动管理、环境自动调节等功能。
深入研究信息技术在不同学科 教学中的应用效果，为教学实 践提供更有针对性的指导。
关注新兴信息技术在教育领域 的应用前景，如人工智能、虚 拟现实等。
探索信息技术与教学评价、教 师专业发展等方面的结合，促 进教育教学的全面进步。
26
THANKS
27
教育应该尊重和发展学习者的多元智能
教育应该提供多样化的学习资源和活动，满足不同学习者的智能发展需求，促进学习者的 全面发展。
9
混合式学习理论
01
线上学习与线下学习的有机结合
混合式学习将传统的面对面课堂教学与在线学习相结合，充分发挥两者
的优势，提高学习效果。
02
以学习者为中心
混合式学习强调学习者的主体地位，根据学习者的需求和特点，设计个
等，提高课堂参与度。
资源丰富
网络上海量的教学资源可以为学 生提供更广阔的知识视野，教师 也可以利用这些资源制作更生动
的课件。
教学方式灵活
信息技术支持下的课堂教学可以 采用更多元的教学方式，如翻转 课堂、混合式教学等，满足学生
个性化学习需求。
16
挑战与问题
01
02
03
信息技术与学科教学融合ppt课件
12
翻转课堂的精彩案例1
13
翻转课堂的精彩案例2
14
未来的课堂2------微课
一、微课的定义 微课是指以视频为主要载体记录教师围绕某个知识点或者教 学环节开展的简短、完整的教学活动。
翻转课堂的定义---就是在正式的学习中，学生在课 前利用教室分发的数字材料（音视频、电子材料等） 自主的学习课程，接着在课堂上参与同伴和教师的互 动活动（解疑、解惑、探究等）并完成练习的一种教 学形态。
翻转课堂的优势 1、可以帮助繁忙的学生 2、可以帮助学习有困难的学生 3、增加了课堂互动 4、让教师更了解学生 5、实现了学生个性化的学习 6、改变了课堂管理
学生学习目标：信息技术知识内容作为学生学习的对象和目标。如“以任务驱动作 为学习目标”的方式，让学生在计算机上写一篇作文或者画一幅画来掌握信息技术 课程中的某个知识和技能。
教师教与学生的学：信息技术与学科的融合目的就是为了提高教育学，作为工具， 我们关心的是有哪些方面是可以更有效地为提高和改善教学服务？还有哪些技术和 方法值得人们进一步去研究和提高？带着这些问题，合理的应用这些技术，最终直 接或者间接地达到或实现与学科融合之目的。工具层面可分为下几个主要方面：
常见学校信息化的学习环境 1、计算机教室 2、多媒体教室 3、网络教室 4、信息化增强学科实验室 5、录课室（微格教室） 6、教室研讨室 7、学习频道
学习平台和学习软件的变化 1、学习平台：Blackboard和Moodle 2、学科学习软件：如数学几何画板、物理仿真实验室、化学虚拟实验室、 小学科学虚拟实验插件、数码生物显微系统、敏特英语（特别适合单词记 忆学习）、网络中不同级别编曲软件（支持音乐学科学习）等。
7
信息技术与学科教学融合的要求
翻转课堂的精彩案例1
13
翻转课堂的精彩案例2
14
未来的课堂2------微课
一、微课的定义 微课是指以视频为主要载体记录教师围绕某个知识点或者教 学环节开展的简短、完整的教学活动。
翻转课堂的定义---就是在正式的学习中，学生在课 前利用教室分发的数字材料（音视频、电子材料等） 自主的学习课程，接着在课堂上参与同伴和教师的互 动活动（解疑、解惑、探究等）并完成练习的一种教 学形态。
翻转课堂的优势 1、可以帮助繁忙的学生 2、可以帮助学习有困难的学生 3、增加了课堂互动 4、让教师更了解学生 5、实现了学生个性化的学习 6、改变了课堂管理
学生学习目标：信息技术知识内容作为学生学习的对象和目标。如“以任务驱动作 为学习目标”的方式，让学生在计算机上写一篇作文或者画一幅画来掌握信息技术 课程中的某个知识和技能。
教师教与学生的学：信息技术与学科的融合目的就是为了提高教育学，作为工具， 我们关心的是有哪些方面是可以更有效地为提高和改善教学服务？还有哪些技术和 方法值得人们进一步去研究和提高？带着这些问题，合理的应用这些技术，最终直 接或者间接地达到或实现与学科融合之目的。工具层面可分为下几个主要方面：
常见学校信息化的学习环境 1、计算机教室 2、多媒体教室 3、网络教室 4、信息化增强学科实验室 5、录课室（微格教室） 6、教室研讨室 7、学习频道
学习平台和学习软件的变化 1、学习平台：Blackboard和Moodle 2、学科学习软件：如数学几何画板、物理仿真实验室、化学虚拟实验室、 小学科学虚拟实验插件、数码生物显微系统、敏特英语（特别适合单词记 忆学习）、网络中不同级别编曲软件（支持音乐学科学习）等。
7
信息技术与学科教学融合的要求
信息融合课件
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
融合结构－－需要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息技术与学科教学的深度融合PPT课件
5
林莎
王攀
郑敏娜
郑敏娜
陈达辉
下午
6 7
刘国伟 刘国伟
李淑影 陈舒婷
陈达辉 林婷
郑敏娜
陈舒婷 林奇峰
李景洲
8
陈舒婷
陈舒婷
2021/4/18
18
公开课安排情况
史地实验室：红字为正式上课、黑字为试上课
星期日4.8 星期一4.9 星期二4.10
1 2 上午 3 4 5 6 下午 7 8
林梓 林梓
朱永钦 朱永钦
10
路径与方法
要深刻认识课堂教学结构变革的具体内容，这 需要先了解什么是课堂教学结构。
要实施能有效变革课堂教学结构的创新教学模 式，并把这个目标真正落到实处。
要开发出相关学科的丰富学习资源。 要探索信息技术融入学科教学的相关因素。
一定要遵循教育规律和学生认知发展规律。
2021/4/18
11
教师 学生
课堂教学结构
识意义的主动建构者和情感体验与内化的
主体。
2021/4/18
13
再次, 教学内容要由单纯依赖一本教材, 转
变为以教材为主, 并有丰富的信息化教学资
教学 源 (如学科专题网站、资源库2021/4/18
14
最后, 教学媒体要由辅助教师突破重点、难
20
学科 姓名
历史 政治 物理
林婷
（双白板）
万庆红
（双白板）
朱永钦
（史地实验室）
陈玉兰
（史地实验室）
刘成
（史地实验室）
智慧课堂的应用情况
使用功能 画笔、板擦、屏幕广播、分享、互动主观题
画笔、板擦、拍照讲解、学生平板批注 画笔、板擦、屏幕广播、投票
信息融合ppt课件ppt课件
复合方式的确定应根据目标空间分布、 光谱反射特性及时相规律方面的特征选 择不同的遥感图像信息
精选课件
6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
13
不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
精选课件
14
数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
精选课件
35
（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
精选课件
精选课件
6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
13
不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
精选课件
14
数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
精选课件
35
（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
精选课件
《信息融合技术》课件
。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，通过概率统 计方法进行信息融合。
D-S证据理论法
基于不确定性推理原理，通过 证据组合规则进行信息融合。
神经网络法
通过训练神经网络进行信息融 合，具有自学习、自适应能力
。
贝叶斯估计法
贝叶斯定理
基于概率论的推理方法，通过已知信息更新对未知信息的判断。
贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建的概率图模型，用于表示随机变量间的概率 依赖关系。
随着5G、6G等通信技术的发展，信息融合技术有望在智能交通、智慧城市等领 域发挥更大的作用。
信息融合技术的未来应用前景
智能制造
信息融合技术有望在智能制造领域发挥重要作用，实现生产过程 的智能化和优化。
智慧医疗
信息融合技术可以整合医疗设备、影像等多种数据源，为医生提供 更全面、准确的诊断依据。
智慧城市
无人驾驶汽车的信息融合技术需要解决数据同步 、数据预处理、特征提取、目标识别等问题，以 提高车辆的感知精度和安全性。
无人驾驶汽车的信息融合需要处理多种数据，包 括激光雷达数据、摄像头数据、GPS数据、轮速 传感器数据等，将这些数据融合在一起，以获得 车辆周围环境的准确感知。
无人驾驶汽车的信息融合技术还需要考虑数据安 全和隐私保护问题，以确保车辆的正常运行和用 户隐私的安全。
20世纪70年代末期，随着传感器 技术的发展，人们开始研究如何 将多个传感器采集的信息进行融
合处理。
发展阶段
20世纪90年代中期，随着计算机 技术和人工智能技术的快速发展 ，信息融合技术得到了广泛的应
用和研究。
成熟阶段
进入21世纪，随着物联网、云计 算、大数据等技术的兴起，信息 融合技术在军事、航空航天、智 能交通、智能家居等领域得到了
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，通过概率统 计方法进行信息融合。
D-S证据理论法
基于不确定性推理原理，通过 证据组合规则进行信息融合。
神经网络法
通过训练神经网络进行信息融 合，具有自学习、自适应能力
。
贝叶斯估计法
贝叶斯定理
基于概率论的推理方法，通过已知信息更新对未知信息的判断。
贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建的概率图模型，用于表示随机变量间的概率 依赖关系。
随着5G、6G等通信技术的发展，信息融合技术有望在智能交通、智慧城市等领 域发挥更大的作用。
信息融合技术的未来应用前景
智能制造
信息融合技术有望在智能制造领域发挥重要作用，实现生产过程 的智能化和优化。
智慧医疗
信息融合技术可以整合医疗设备、影像等多种数据源，为医生提供 更全面、准确的诊断依据。
智慧城市
无人驾驶汽车的信息融合技术需要解决数据同步 、数据预处理、特征提取、目标识别等问题，以 提高车辆的感知精度和安全性。
无人驾驶汽车的信息融合需要处理多种数据，包 括激光雷达数据、摄像头数据、GPS数据、轮速 传感器数据等，将这些数据融合在一起，以获得 车辆周围环境的准确感知。
无人驾驶汽车的信息融合技术还需要考虑数据安 全和隐私保护问题，以确保车辆的正常运行和用 户隐私的安全。
20世纪70年代末期，随着传感器 技术的发展，人们开始研究如何 将多个传感器采集的信息进行融
合处理。
发展阶段
20世纪90年代中期，随着计算机 技术和人工智能技术的快速发展 ，信息融合技术得到了广泛的应
用和研究。
成熟阶段
进入21世纪，随着物联网、云计 算、大数据等技术的兴起，信息 融合技术在军事、航空航天、智 能交通、智能家居等领域得到了
多源信息融合理论与技术发展ppt课件
左耳和右耳的听觉传感器分 别获取一维声音信息，经大 脑融合后产生立体声音信息
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
对象
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
大脑：信息融合中心
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进行交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进行交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进行融合的结果，难以避免地产生了对 大象认知的偏差。
二、信息融合发展的社会需求
空中目标侦察与预警 智能交通与智能车辆 目标识别与身份认证 机器人 图像融合与图像重构 智能传感与智能控制
空中目标侦察与预警
促进多传感信息融合理论发展的主要动因之一是现代战 争的迫切需要。由于现代武器系统具有机动性高、隐蔽性好、 电子对抗性能强等特征，用于侦察和跟踪敌方目标的预警系 统必须采用雷达、红外、视频、音频等多传感检测，同时联 络各个检测点的不同数据进行融合，着重研究的问题包括可 靠准确的目标获取、跟踪、身份识别、智能处理、后勤计划、 维修计划、指挥与控制等。尤其是针对敌方巡航导弹和飞机 低空飞行的现代空中预警系统通常由雷达、通信、导航、指 挥控制、敌我识别、数据处理和电子对抗等设备构成，具有 搜索、监视、跟踪和指挥攻击等多种功能。采用信息融合技 术，以达到精确目标获取、识别和跟踪的目的 。
动是正确的，但对于巡航导弹之类的高机动运动目标，这一假设将完全无
效；
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
对象
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
大脑：信息融合中心
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进行交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进行交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进行融合的结果，难以避免地产生了对 大象认知的偏差。
二、信息融合发展的社会需求
空中目标侦察与预警 智能交通与智能车辆 目标识别与身份认证 机器人 图像融合与图像重构 智能传感与智能控制
空中目标侦察与预警
促进多传感信息融合理论发展的主要动因之一是现代战 争的迫切需要。由于现代武器系统具有机动性高、隐蔽性好、 电子对抗性能强等特征，用于侦察和跟踪敌方目标的预警系 统必须采用雷达、红外、视频、音频等多传感检测，同时联 络各个检测点的不同数据进行融合，着重研究的问题包括可 靠准确的目标获取、跟踪、身份识别、智能处理、后勤计划、 维修计划、指挥与控制等。尤其是针对敌方巡航导弹和飞机 低空飞行的现代空中预警系统通常由雷达、通信、导航、指 挥控制、敌我识别、数据处理和电子对抗等设备构成，具有 搜索、监视、跟踪和指挥攻击等多种功能。采用信息融合技 术，以达到精确目标获取、识别和跟踪的目的 。
动是正确的，但对于巡航导弹之类的高机动运动目标，这一假设将完全无
效；
信息技术与学科教学融合ppt课件
7
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的要求
明确信息技术的内涵 做好融合的基础---资源融合 理顺融合的途径---过程融合 明确融合的目的---能力融合 采用“任务驱动式”的教学方法
8
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的方法
传统讲授式法 合作学习法 探究性学习法
9
网络条件下的学科教学融合完整版-pp-t课-件 --教育云技 术
2、国内研究现状：国内未来教室的硬件包含教师端的电子白板 、实物投影机、触控笔记型计算机和学生端的电子书、小笔电 、数字比等；软件则由博客、实施追踪、补救教学等系统与硬 件进行无缝整合；各科目的多媒体互动数字教材更是为了教室 的灵魂角色，而无线宽带网络环境则是为了教室的基础建设。
11
完整版ppt课件
融合的关键要做到：
1、信息技术要广泛进入科学教学。
2、“融合”是二者双向互动的过程，而不是仅仅和信息技术简
单的“拼合”。
4
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的意义
一、融合要实现普及信息技术教育目标实施模 式的优化选择。
二、“融合”为新一轮基础教育课程改革提供 强有力的技术支持。
5
完整版ppt课件
1、教学直观演示工具：如PPT软件、计算机辅助教学、多媒体课件或者素材库、模拟 软件、计算机外接传感器来动态地演示某些实验或者科学现象等
2、学生个性化学习工具： 计算机、网络和多媒体等形成娱乐游戏为一体的个别化学习 课件，如国际上提出的“电子作业支持系统（EPSS）”
3、小组合作学习工具：基于Internet网络的合作学习，合作模式有竞争、合同、伙伴 和角色扮演四种。（10-11页）
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的要求
明确信息技术的内涵 做好融合的基础---资源融合 理顺融合的途径---过程融合 明确融合的目的---能力融合 采用“任务驱动式”的教学方法
8
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的方法
传统讲授式法 合作学习法 探究性学习法
9
网络条件下的学科教学融合完整版-pp-t课-件 --教育云技 术
2、国内研究现状：国内未来教室的硬件包含教师端的电子白板 、实物投影机、触控笔记型计算机和学生端的电子书、小笔电 、数字比等；软件则由博客、实施追踪、补救教学等系统与硬 件进行无缝整合；各科目的多媒体互动数字教材更是为了教室 的灵魂角色，而无线宽带网络环境则是为了教室的基础建设。
11
完整版ppt课件
融合的关键要做到：
1、信息技术要广泛进入科学教学。
2、“融合”是二者双向互动的过程，而不是仅仅和信息技术简
单的“拼合”。
4
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的意义
一、融合要实现普及信息技术教育目标实施模 式的优化选择。
二、“融合”为新一轮基础教育课程改革提供 强有力的技术支持。
5
完整版ppt课件
1、教学直观演示工具：如PPT软件、计算机辅助教学、多媒体课件或者素材库、模拟 软件、计算机外接传感器来动态地演示某些实验或者科学现象等
2、学生个性化学习工具： 计算机、网络和多媒体等形成娱乐游戏为一体的个别化学习 课件，如国际上提出的“电子作业支持系统（EPSS）”
3、小组合作学习工具：基于Internet网络的合作学习，合作模式有竞争、合同、伙伴 和角色扮演四种。（10-11页）
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合
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1、融合单元和融合结构
融合处理过程：根据决策任务及其可以使用的多信息
资源完成既定融合决策任务的处理过程。
融合单元－－仅进行一次多变量融合决策处理的过程。 由变量、决策方法和决策结果组成。
融合单元的基本组成：
变量：多个变量的准确表述和协调
决策方法：决策函数是对输入多变量实施融合决策所
采用的方法。 确定性的决策方法、基于推理的统计建立决策函数、 最优统计决策函数、不精确推理方法等。 决策结果：融合单元的输出。类型为解释性的判断型 变量、实体和目标或事件的状态估计。 衡量标准：准确度、置信度和稳定度。
1、信息融合是一种处理过程
信息融合的定义
2、信息融合是一门技术或理论方法和工具
信息融合是一门解决来自多源数据与信息的关联、相关和 组合等的处理技术，以实现对研究实体的精确定位及其特 性估计，并完整及时地证实其势态与威胁及其意义。 信息融合是协同利用多源信息（如传感器、数据库、人为 获取的信息等）进行决策和行动的理论、技术和工具，旨 在比仅利用单信息源或非协同利用部分多源信息获得更精 确和更稳健的性能。 ……
信息融合技术
Information Fusion Technology
朱瑾 航运技术与控制工程交通部重点实验室
本次课程提要
硕士阶段学习状态
信息融合概述
信息融合的定义
表述分为两类： 信息融合是将多源信息或多个传感器获取的信息进行有 目的的组合。 信息融合是由多种信息源（如传感器、数据库、知识库、 人本身等）获取信息，并进行滤波、相关和集成，从而 形成一个适合信息选择达到统一目的（如目标识别跟踪、 态势估计、传感器管理和系统控制等）的表示构架。 ……
信息融合的发展
20世纪70年代初：初始阶段，主要限制在军事应用； 90年代后期：极大发展
1995年起IEEE的多传感器融合和集成国际会议；
1998年起国际信息融合会议； 1999年建立国际信息融合学会； 2000年开始出版信息融合国际杂志； ……
信息融合应用研究领域
自动目标识别、紧急使命系统（在战场态势估计）、灵 巧武器等军事应用系统；
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息融合要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
[10] 张兰秀等. 《跟踪和数据互联》和《水下信号和数据处理》
4、典型的融合决策方法
平均融合决策
（1）平均投票
1 K q( x) arg max( yij ( x)) K i 1 j 1
N
（2）加权平均
1 K q( x) arg max( i yij ( x)) K i 1 j 1
N
非线性融合决策
K
（1）投票方法
最大值投票：q ( x) arg max yi ( x) Nash投票： q( x) arg max
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
数据关联：以待分析的目标或事件为中心，将一 个输入数据（特征）集与另外一个数据（特征） 集相关联的处理过程。 困难：不同数据（特征）集中的“目标”数目不 一致；输入数据不精确、不一致；输入数据有相 关的噪声/误差等。 可能解决方法：产生一组可能表示现实世界的模 型假设，利用方法选择与获取数据最接近的假设 等。
k 1
i1 K
y
i 1
n
n
ik
（2）基于次序投票的Borda计数方法
q( x) arg max(B(k ) Bi ,k (k ))
i 1
贝叶斯组合: 融合决策输入是用统计量表述
Dempster－Shafer方法: 融合决策输入是不确定性量
基于模糊集的方法: 涉及模糊推理、模糊积分和可能性 理论等
融合决策：在先验模型支持下，面向目标或事件进行 目标识别、状态估计和未来情况预报等，期望决策结 果优于仅仅使用单个或者部分信息源的决策结果。
困难：决策目标较复杂，具有多目标、多层次；复杂 对象（如态势和威胁）的表述和处理模式；融合结果 性能评价等。
可能解决方法：利用多层次的概念；针对不同层次研 究具体的适用理论方法和处理结构；多源信息的协同 分析；建立专门的融合评价平台等。
[4] 赵宗贵等. 《多传感器数据融合》和《数据融合方法概论》.
[5] 康耀红. 《数据融合理论及应用》 [6] 刘同明，夏祖勋，解洪成. 《数据融合技术及其应用》.
[7] 周宏仁，敬忠良，王培德. 《机动目标跟踪》.
[8] 杨靖宇. 《战场数据融合技术》. [9] 敬忠良. 《神经网络跟踪理论及应用》.
自动化工厂管理、空中与海上交通管理、计算机视觉、
车辆智能驾驶、工业过程监视与智能机器人等的一样智 能集成；
医学诊断与监视系统、管理遥感中大状态空间的大气科 学数据模型化、灵巧建筑物等其它应用方面；
……
参考文献
[1] 何友等. 《多传感器信息融合及其应用》. [2] Llinas, Waltz. 《多传感器数据融合》. [3] Hall. 《多传感器数据融合中的数学技术》.
融合处理过程：根据决策任务及其可以使用的多信息
资源完成既定融合决策任务的处理过程。
融合单元－－仅进行一次多变量融合决策处理的过程。 由变量、决策方法和决策结果组成。
融合单元的基本组成：
变量：多个变量的准确表述和协调
决策方法：决策函数是对输入多变量实施融合决策所
采用的方法。 确定性的决策方法、基于推理的统计建立决策函数、 最优统计决策函数、不精确推理方法等。 决策结果：融合单元的输出。类型为解释性的判断型 变量、实体和目标或事件的状态估计。 衡量标准：准确度、置信度和稳定度。
1、信息融合是一种处理过程
信息融合的定义
2、信息融合是一门技术或理论方法和工具
信息融合是一门解决来自多源数据与信息的关联、相关和 组合等的处理技术，以实现对研究实体的精确定位及其特 性估计，并完整及时地证实其势态与威胁及其意义。 信息融合是协同利用多源信息（如传感器、数据库、人为 获取的信息等）进行决策和行动的理论、技术和工具，旨 在比仅利用单信息源或非协同利用部分多源信息获得更精 确和更稳健的性能。 ……
信息融合技术
Information Fusion Technology
朱瑾 航运技术与控制工程交通部重点实验室
本次课程提要
硕士阶段学习状态
信息融合概述
信息融合的定义
表述分为两类： 信息融合是将多源信息或多个传感器获取的信息进行有 目的的组合。 信息融合是由多种信息源（如传感器、数据库、知识库、 人本身等）获取信息，并进行滤波、相关和集成，从而 形成一个适合信息选择达到统一目的（如目标识别跟踪、 态势估计、传感器管理和系统控制等）的表示构架。 ……
信息融合的发展
20世纪70年代初：初始阶段，主要限制在军事应用； 90年代后期：极大发展
1995年起IEEE的多传感器融合和集成国际会议；
1998年起国际信息融合会议； 1999年建立国际信息融合学会； 2000年开始出版信息融合国际杂志； ……
信息融合应用研究领域
自动目标识别、紧急使命系统（在战场态势估计）、灵 巧武器等军事应用系统；
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息融合要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
[10] 张兰秀等. 《跟踪和数据互联》和《水下信号和数据处理》
4、典型的融合决策方法
平均融合决策
（1）平均投票
1 K q( x) arg max( yij ( x)) K i 1 j 1
N
（2）加权平均
1 K q( x) arg max( i yij ( x)) K i 1 j 1
N
非线性融合决策
K
（1）投票方法
最大值投票：q ( x) arg max yi ( x) Nash投票： q( x) arg max
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
数据关联：以待分析的目标或事件为中心，将一 个输入数据（特征）集与另外一个数据（特征） 集相关联的处理过程。 困难：不同数据（特征）集中的“目标”数目不 一致；输入数据不精确、不一致；输入数据有相 关的噪声/误差等。 可能解决方法：产生一组可能表示现实世界的模 型假设，利用方法选择与获取数据最接近的假设 等。
k 1
i1 K
y
i 1
n
n
ik
（2）基于次序投票的Borda计数方法
q( x) arg max(B(k ) Bi ,k (k ))
i 1
贝叶斯组合: 融合决策输入是用统计量表述
Dempster－Shafer方法: 融合决策输入是不确定性量
基于模糊集的方法: 涉及模糊推理、模糊积分和可能性 理论等
融合决策：在先验模型支持下，面向目标或事件进行 目标识别、状态估计和未来情况预报等，期望决策结 果优于仅仅使用单个或者部分信息源的决策结果。
困难：决策目标较复杂，具有多目标、多层次；复杂 对象（如态势和威胁）的表述和处理模式；融合结果 性能评价等。
可能解决方法：利用多层次的概念；针对不同层次研 究具体的适用理论方法和处理结构；多源信息的协同 分析；建立专门的融合评价平台等。
[4] 赵宗贵等. 《多传感器数据融合》和《数据融合方法概论》.
[5] 康耀红. 《数据融合理论及应用》 [6] 刘同明，夏祖勋，解洪成. 《数据融合技术及其应用》.
[7] 周宏仁，敬忠良，王培德. 《机动目标跟踪》.
[8] 杨靖宇. 《战场数据融合技术》. [9] 敬忠良. 《神经网络跟踪理论及应用》.
自动化工厂管理、空中与海上交通管理、计算机视觉、
车辆智能驾驶、工业过程监视与智能机器人等的一样智 能集成；
医学诊断与监视系统、管理遥感中大状态空间的大气科 学数据模型化、灵巧建筑物等其它应用方面；
……
参考文献
[1] 何友等. 《多传感器信息融合及其应用》. [2] Llinas, Waltz. 《多传感器数据融合》. [3] Hall. 《多传感器数据融合中的数学技术》.