第2章 智能感知

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机器人智能感知与自适应控制

机器人智能感知与自适应控制

机器人智能感知与自适应控制第一章机器人智能感知技术机器人是一种可以执行特定任务并能够适应不同环境的自动化设备。

为了更好地适应不同的环境,机器人需要具有智能感知能力,即能感知和理解周围环境的能力。

机器人智能感知技术包括以下几个方面:1. 传感器技术传感器技术是机器人智能感知的基础。

它能够采集周围环境的信息,包括声音、图像、温度、光线等,并将其转换为数字信号传递给机器人的控制系统。

常用的传感器包括摄像头、声音传感器、温度传感器、光线传感器等。

2. 图像识别技术图像识别技术是机器人智能感知的重要方面。

它使机器人能够识别和理解周围的图像信息。

机器人可以通过这种技术来识别不同的物体、颜色、形状、大小等。

3. 自然语言处理技术自然语言处理技术使机器人能够理解和处理人类语言。

机器人可以通过这种技术来识别语音、语法和语义,从而实现与人类的交流。

第二章机器人自适应控制技术机器人自适应控制技术是一种使机器人能够适应不同环境和任务的控制策略。

它能够根据机器人在执行任务过程中所遇到的不同环境,自动调整机器人的动作方式和行为。

机器人自适应控制技术包括以下几个方面:1. 强化学习技术强化学习技术是机器人自适应控制的重要方法之一。

它依赖于训练数据和奖励机制,使机器人能够自主探索和学习。

通过这种技术,机器人可以适应不同环境和任务,从而提高其执行任务的效率和精度。

2. 深度学习技术深度学习技术是机器人自适应控制的另一种方法。

它利用多层神经网络来模拟人脑结构,使机器人能够从大量的数据中学习和预测。

通过这种技术,机器人可以适应不同环境和任务,从而提高其执行任务的效率和精度。

3. 增强现实技术增强现实技术是机器人自适应控制的一种创新方法。

它利用虚拟现实技术和感知技术,将虚拟信息与实际情况相结合,为机器人提供更准确、更全面的信息。

通过这种技术,机器人可以适应不同环境和任务,从而提高其执行任务的效率和精度。

第三章机器人智能感知与自适应控制的应用机器人智能感知与自适应控制技术已经在各个领域得到了广泛应用。

农业机械智能化种植管理解决方案

农业机械智能化种植管理解决方案

农业机械智能化种植管理解决方案第一章智能化种植管理概述 (2)1.1 智能化种植管理概念 (2)1.2 智能化种植管理的重要性 (2)第二章智能感知技术 (3)2.1 土壤环境感知技术 (3)2.1.1 土壤湿度感知技术 (3)2.1.2 土壤温度感知技术 (3)2.1.3 土壤养分感知技术 (3)2.2 植物生长状态感知技术 (3)2.2.1 植株高度感知技术 (3)2.2.2 叶面积指数感知技术 (4)2.2.3 果实生长状态感知技术 (4)2.3 气象环境感知技术 (4)2.3.1 温度感知技术 (4)2.3.2 湿度感知技术 (4)2.3.3 光照感知技术 (4)2.3.4 风速感知技术 (4)2.3.5 降水量感知技术 (4)第三章智能决策系统 (4)3.1 数据采集与处理 (4)3.2 决策模型建立与优化 (5)3.3 决策结果输出与应用 (5)第四章智能执行设备 (5)4.1 自动灌溉系统 (5)4.2 自动施肥系统 (6)4.3 自动植保系统 (6)第五章智能化种植管理平台 (6)5.1 平台架构设计 (6)5.2 平台功能模块 (7)5.3 平台应用案例分析 (7)第六章智能化种植管理技术集成 (7)6.1 农业物联网技术 (7)6.2 农业大数据技术 (8)6.3 人工智能技术 (8)第七章智能化种植管理应用案例 (9)7.1 粮食作物种植管理案例 (9)7.1.1 项目背景 (9)7.1.2 应用方案 (9)7.1.3 实施效果 (9)7.2 蔬菜作物种植管理案例 (9)7.2.1 项目背景 (9)7.2.2 应用方案 (9)7.2.3 实施效果 (10)7.3 果园种植管理案例 (10)7.3.1 项目背景 (10)7.3.2 应用方案 (10)7.3.3 实施效果 (10)第八章智能化种植管理政策与法规 (10)8.1 国家政策支持 (10)8.2 行业法规标准 (11)8.3 政策法规对智能化种植管理的影响 (11)第九章智能化种植管理市场前景与挑战 (12)9.1 市场前景分析 (12)9.2 行业竞争格局 (12)9.3 面临的挑战与应对策略 (12)第十章智能化种植管理发展趋势与展望 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 行业发展趋势 (13)10.3 未来智能化种植管理展望 (13)第一章智能化种植管理概述1.1 智能化种植管理概念智能化种植管理是指在农业生产过程中,利用现代信息技术、物联网技术、人工智能技术等高科技手段,对种植环境、作物生长状态、农业生产资源等进行实时监测、分析、调控与优化,以实现作物高效、优质、环保的种植目标。

交通运输行业智能公路养护与管理技术创新方案

交通运输行业智能公路养护与管理技术创新方案

交通运输行业智能公路养护与管理技术创新方案第一章智能公路养护与管理概述 (2)1.1 智能公路养护与管理的重要性 (2)1.2 技术发展趋势 (2)第二章智能感知技术 (3)2.1 公路状态感知技术 (3)2.2 数据采集与处理技术 (3)第三章人工智能在公路养护中的应用 (4)3.1 机器学习在公路养护中的应用 (4)3.1.1 引言 (4)3.1.2 机器学习在公路养护中的具体应用 (4)3.2 深度学习在公路养护中的应用 (5)3.2.1 引言 (5)3.2.2 深度学习在公路养护中的具体应用 (5)第四章智能检测与诊断技术 (5)4.1 公路病害检测技术 (5)4.2 公路结构健康监测技术 (6)第五章智能决策支持系统 (6)5.1 养护决策模型构建 (7)5.2 养护资源优化配置 (7)第六章智能施工与养护技术 (7)6.1 智能施工装备及技术 (8)6.1.1 自动化施工机械 (8)6.1.2 无人机 (8)6.1.3 智能传感器 (8)6.2 智能养护材料与技术 (9)6.2.1 智能养护材料 (9)6.2.2 智能养护技术 (9)第七章智能公路养护与管理平台 (9)7.1 平台架构设计与实现 (9)7.1.1 平台架构设计 (9)7.1.2 平台实现 (10)7.2 平台功能与应用 (10)7.2.1 平台功能 (10)7.2.2 平台应用 (10)第八章信息安全与隐私保护 (11)8.1 数据加密与传输安全 (11)8.2 隐私保护技术 (11)第九章政策法规与标准体系建设 (12)9.1 政策法规制定 (12)9.1.1 完善法律法规框架 (12)9.1.2 政策扶持与激励措施 (12)9.2 标准体系建设 (12)9.2.1 制定统一的技术标准 (12)9.2.2 建立标准体系框架 (13)9.2.3 推动标准国际化 (13)第十章智能公路养护与管理未来发展 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 产业布局与市场前景 (14)第一章智能公路养护与管理概述1.1 智能公路养护与管理的重要性我国高速公路网的不断完善和公路里程的快速增长,公路养护与管理的重要性日益凸显。

2024浙教版信息技术三年级上册《第2课 感知智能生活》教学设计

2024浙教版信息技术三年级上册《第2课 感知智能生活》教学设计

2024浙教版信息技术三年级上册《第2课感知智能生活》教学设计一、教材分析《第2课感知智能生活》是浙教版信息技术三年级上册中的重要一课。

本课内容旨在引导学生了解智能生活的基本概念,感受智能设备在D常生活中的广泛应用,并激发学生对于信息技术发展和应用的兴趣。

教材通过介绍智能设备的特点和功能,以及它们如何改变人们的生活方式,让学生初步形成对智能生活的感知和认识。

二、教学目标1.知识与技能:-让学生了解智能设备的基本概念和种类。

-让学生了解智能设备在日常生活中的应用实例。

-培养学生观察和发现智能设备的能力。

2.过程与方法:-通过案例分析和讨论,引导学生理解智能设备的工作原理。

-培养学生通过观察和调查来获取信息的能力。

3.情感态度与价值观:-激发学生对信息技术和智能生活的兴趣。

-培养学生的创新思维和解决问题的能力。

三、教学重难点1.重点:-让学生了解智能设备的基本概念和种类。

-引导学生感受智能设备在日常生活中的应用。

2.难点:-理解智能设备的工作原理和它们如何改变人们的生活方式。

四、教学过程1.导入新课-提问学生:“你们在生活中见过哪些智能设备?”引发学生思考和讨论。

-展示一些常见的智能设备图片,激发学生的学习兴趣。

2.探究新知-讲解智能设备的基本概念和种类,包括智能手机、智能家居、智能穿戴等。

-展示不同智能设备的功能和应用实例,让学生感受智能生活的便捷和高效。

-通过案例分析和讨论,引导学生理解智能设备的工作原理和它们如何改变人们的生活方式。

3.实践活动-分组让学生调查自己家中的智能设备,并记录卜.它们的功能和使用体验。

-分享交流调查结果,讨论智能设备在家庭生活中的作用和影响。

4.总结提升-总结智能设备的特点和优势,强调它们在现代社会中的重要性。

-引导学生思考未来智能生活的可能发展方向,并鼓励学生积极探索和创新。

5.作业布置-让学生在家中寻找一款新的智能设备并了解其功能和特点,准备下节课进行分享。

五、板书设计、、、第2课感知智能生活一、智能设备概述-基本概念-种类:智能手机、智能家居、智能穿戴等二、智能设备的应用-日常生活实例-功能与特点三、智能设备的工作原理-案例分析-改变生活方式四、实践活动-调查家中的智能设备-分享交流五、总结提升-智能设备的重要性-未来智能生活的可能发展方向。

02-2第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用

02-2第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用

视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• (4)盲点监测
• 盲点监测系统又称并线辅助系统,主要功能是扫除后 视镜盲区并通过侧方摄像头或雷达将车左右后视镜盲 区内的影像显示在车内。由于车辆后视镜中有一个视 觉盲区,因此在换道前无法看到盲区中的车辆。如果 盲区内有超车车辆,则会发生车道碰撞,在大雨、雾 天、夜间光线暗淡的情况下,更难看到后面的车辆, 换道更危险。
• (1)车道偏离警告 • 车道偏离警告系统是一种辅助驾驶员通过警
告来减少因为车道偏离引起的交通事故的系 统,主要包括毫米波雷达、激光雷达和CCD 或CMOS摄像头等部件。 • 请说说车道偏离警告系统的原理是什么?
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 车道偏离预警系统组成主要有: • ① 图像处理模块 • ② 防抱死制动系统控制模块 • ③ 动力转向控制模块 • ④ 仪表盘 • ⑤ 方向盘模块 • ⑥ 车身控制模块/网关模块 • ⑦ 动力传动系统控制模块
6 熟悉视觉传感器在智能网联汽车中的应用
02
• 视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 随着电子化、信息化与人工智能技术的发展,小型化和嵌入式的视觉传感器得 到了广泛应用,人们可以从车载摄像头中获得更智能的结果,即通过摄像头的 视场,感知驾驶环境。
• 以特斯拉为例 • 特斯拉Autopilot 2.0 L2级(如图2-15所示)智能
驾驶汽车拥有三个前视摄像头,三个后视摄像头, 两个侧视摄像头,12个超声波雷达和一个安装在 车身上的前毫米波雷达。
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预 警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车 道保持辅助等功能。

第2章智能网联汽车环境感知系统关键技术

第2章智能网联汽车环境感知系统关键技术

三、固态车载激光雷达技术
一、环境感知传感器概述
(二)环境感知方法
智能网联汽车环境感知方法主要有基于单一传感器的环境感知方法、 基于自组织网络的环境感知方法和基于传感器信息融合的环境感知方法。 (1)基于单一传感器的环境感知方法有激光雷达、视觉传感器、毫米波雷 达、超声波传感器等。 (2)基于自组织网络的环境感知方法有V2X通信技术。 (3)基于传感器信息融合的环境感知方法有激光雷达+视觉传感器,激光 雷达+毫米波雷达等。
一、环境感知传感器概述
(三)环境感知系统组成
(3)信息传输单元:信息处理单元对环境的感知信号进行分析后,将信息 送入传输单元,传输单元根据具体情况执行不同的操作,如分析后的信息确 定前方有障碍物,并且本车与障碍物之间的距离小于安全车距,将这些信息 送入控制执行模块,控制执行模块结合本车速度、加速度、转向角等自动调 整智能网联汽车的车速和方向,实现自动避障,在紧急情况下也可以自动制 动。信息传输单元把信息传输到传感器网络上,实行车辆内部资源共享,也 可以把处理信息通过自组织网络传输给车辆周围的其他车辆,实现车辆与车 辆之间的信息共享。
2.障碍物检测
障碍物种类很多,如汽车、行人、自行车、动物等,有了障碍物信息, 无人驾驶汽车即可完成车道内的跟车行驶。
3.交通标志和地面标志识别
交通标志和地面标志可作为道路特征,与高精度地图进行匹配后辅助 定位;也可以基于这些感知结果进行地图的更新。
二、宽视场探测技术
(五)宽视场探测技术中视觉传感器的功能 4.交通信号灯识别
二、宽视场探测技术
(三)宽视场探测技术的特点
宽视场探测技术具有以下特点。 (3)视觉信息获取的是实时的场景图像,提供的信息不依赖于先验知识 (例如GPS导航依赖地图信息),有较强的环境适应能力。 (4)视觉传感器应用广泛,在智能网联汽车中可以前视、后视、侧视、内 视、环视等。

农业智能化管理技术指导书

农业智能化管理技术指导书

农业智能化管理技术指导书第一章智能化管理概述 (2)1.1 农业智能化管理的发展趋势 (2)1.2 智能化管理技术的应用领域 (3)第二章智能感知技术 (4)2.1 智能传感器概述 (4)2.2 传感器类型与选择 (4)2.2.1 传感器类型 (4)2.2.2 传感器选择 (4)2.3 数据采集与处理 (5)2.3.1 数据采集 (5)2.3.2 数据处理 (5)第三章物联网技术在农业中的应用 (5)3.1 物联网技术概述 (5)3.2 农业物联网架构设计 (5)3.2.1 感知层 (5)3.2.2 传输层 (6)3.2.3 平台层 (6)3.2.4 应用层 (6)3.3 物联网技术在农业生产中的应用 (6)3.3.1 精准农业 (6)3.3.2 病虫害监测与防治 (6)3.3.3 农产品质量追溯 (6)3.3.4 农业生产管理 (6)3.3.5 农业服务与营销 (7)第四章农业大数据分析 (7)4.1 大数据分析概述 (7)4.2 农业大数据处理方法 (7)4.3 农业大数据应用案例分析 (7)第五章智能决策与优化技术 (8)5.1 智能决策概述 (8)5.2 决策模型与算法 (8)5.3 农业生产优化策略 (9)第六章智能控制系统 (9)6.1 智能控制系统概述 (9)6.2 控制策略与算法 (10)6.3 农业智能控制系统应用实例 (10)第七章农业无人机技术 (11)7.1 无人机概述 (11)7.2 无人机在农业中的应用 (11)7.2.1 农田监测 (11)7.2.2 植保作业 (11)7.2.3 农业遥感 (12)7.2.4 农业科研 (12)7.3 无人机技术发展前景 (12)7.3.1 无人机功能提升 (12)7.3.2 无人机智能化水平提高 (12)7.3.3 无人机产业链完善 (12)7.3.4 政策支持 (12)第八章农业技术 (12)8.1 农业概述 (12)8.2 农业类型与功能 (13)8.2.1 种植 (13)8.2.2 施肥 (13)8.2.3 灌溉 (13)8.2.4 收割 (13)8.2.5 农业监测 (13)8.3 农业应用案例 (13)8.3.1 蔬菜种植 (13)8.3.2 水稻收割 (13)8.3.3 果园喷洒 (13)8.3.4 农业监测 (13)第九章智能农业管理与服务平台 (14)9.1 智能农业管理平台概述 (14)9.2 平台架构与设计 (14)9.3 平台功能与应用 (14)9.3.1 数据监测与分析 (14)9.3.2 智能灌溉 (14)9.3.3 病虫害防治 (15)9.3.4 农业生产管理 (15)9.3.5 农业信息化服务 (15)9.3.6 远程监控与指挥 (15)9.3.7 农业大数据应用 (15)第十章农业智能化管理技术发展趋势 (15)10.1 技术创新趋势 (15)10.2 政策与市场环境 (15)10.3 智能化管理技术的未来展望 (16)第一章智能化管理概述1.1 农业智能化管理的发展趋势我国农业现代化的不断推进,农业智能化管理作为农业科技创新的重要方向,正逐渐成为农业发展新的增长点。

《智能网联汽车技术概论》课件 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用

《智能网联汽车技术概论》课件 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
• 在立体视觉的应用领域中,一般都需要 一个稠密的深度图。
• 场景流是空间中场景运动形成的三维运 动场。
No.10008
• 立体视觉一般有哪三类实现方式?请详细说明?
No.10008
• 4.视觉里程计算法
• 视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动,而且大部分时间 是指两个时刻之间的运动。当以一定的时间间隔采样时,可以估计运动物体在 每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影响,故将前一时刻的估计误 差加入后一时刻的运动,会产生误差累计。
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什 么功能?
• 单目传感器的工作原理是先识别后测距, 首先通过图像匹配对图像进行识别,然 后根据图像的大小和高度进一步估计障 碍物和车辆移动时间。
• 双目视觉传感器的工作原理是先对物体 与本车辆距离进行测量,然后再对物体 进行识别。
No.10008
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目视觉系统在应用上有哪些不 足?
• 争对双目视觉系统的不足,通常采用哪 些技术来补充?
No.10008
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 请说说电磁波的特征有哪些?
• 基于红外热成像原理,通过能够透过红外辐射的红外光学系统,将视场内景物 的红外辐射聚焦到红外探测器上,红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成 相应的电信号,然后经过放大和视频处理,形成可供人眼观察的视频图像。
• 智能网联汽车中使用的图像处理方法算 法主要来源于计算机视觉中的图像处理 技术。
计算机 视觉识 别流程
图像 输入
预处 理
特征 提取
特征 分类
匹配
完全 识别
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Google无人驾驶汽车
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2.1智能感知简述
第二章 智能感知
2.1.2 感知智能
感知是人类认识自然世界,掌握自然规律的实践途径之一,人类具备视觉、听觉、 嗅觉、触觉等感知能力,能够将看到的、听到的、闻到的以及触摸到的外界信息 传入大脑进行处理,通过这种方式来认知世界。 装载了智能传感器的机器能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。
各个目标 的观察量
特征矢量提取 特征 矢量 模式识别
别处理得到各传感器关于被
被测目标 的描述说明
测目标的描述说明;然后将
关联处理
这些描述说明数据按同一个 被测目标进行分组,最后利 用融合方法将每一被测目标 述说明数据进行合成,得到 该目标的一致性解释描述。
各个不同被测目 标的描述说明 融合
对每一被测目标的 一致性解释与描述
“大狗”机器人(Big Dog)
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2.1智能感知简述
第二章 智能感知
2.1.3 智能感知系统
智能感知系统是对物质世界的信息进行测量与控制的基础手段和设备。 测试技术中的传感器、信号采集系统就是完成信息获取的具体器件。 一般而言,智能感知系统由传感器、中间变换装置和显示记录存储装置 三部分组成。
电信号
高级人工智能人才培养丛书之一
智能系统
高级人工智能人才培养丛书之一
第二章 智能感知
2.1 智能感知简述 2.2 多传感器数据融合 2.3 网络化智能协作感知 2.4 智能感知应用 习题
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2.1智能感知简述
1.概念
2.1.1 传感器与智能传感器
第二章 智能感知
传感器——国家标准GB/T7665-2005对传 感器的定义是:能够感受规定的被测量并 按照一定规律转换成可用输出信号的器件 或装置,通常由敏感元件、转换元件和调 节转换电路组成。
2.智能传感器的功能及应用发展
智能传感器的主要智能处理功能如下:
(1)自补偿功能 (2)自计算和处理功能
自动驾驶车辆上,至少安装了三套传感器系统:摄 像头、雷达和激光雷达,传感器数量多达上千个, 这样才能采集到车辆行驶过程中周遭的环境信息, 完成智能行驶。
(3)自学习与自适应功能 (4)自诊断功能
(5)其它的常用功能包括用 于数据交换通信接口功能,数字 和模拟输出功能及使用备用电 源的断电保护功能等。
(2)特征级融合:特征级融合属于中间层次,先从每种传感器提供的原 始观测数据中提取有代表性的特征,这些特征融合成单一的特征矢量, 然后运用模式识别的方法进行处理作为进一步决策的依据。
(3)决策级融合:决策级融合属于高层次的融合,首先每个传感器执行 一个对目标的识别决策,然后将来自每个传感器的识别结果进行融合, 按照一定的准则作出最优决策。
数据融合原理示意图
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
2.2.2数据融合的目标、原理与层次
➢ 层次——数据融合按其在融合系统中信息处理的抽象程度,主 要划分为三个层次:数据级融合、特征级融合和决策级融合。
(1)数据级融合:也称像素级融合,是对传感器的直接观测数据的融合, 然后从融合的数据中提取特征矢量并进行判断识别。
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
2.2.3数据融合方法
利用多个传感器所获取的关于被测对象和环境全面、完整的信息,主要 体现在融合方法上。因此,多传感器系统的核心问题是选择合适的数据 融合方法。
像人的大脑综合处理信息的过程一样,感知系统综合来自分布在不同位 置的各种传感器实时采集的局部、分离、不完整的观察量,通过智能计 算方法,提取有效特征信息,最终产生对观测场景的相对完整一致性的 解释。在这个过程中要充分利用多源数据进行合理支配与使用,这不仅 利用了多个传感器相互协同操作的优势,而且也综合处理了其它信息源 的数据来提高整个感知系统的智能化。
2.2.1数据融合的概念
➢ 通过综合不同时间与空间的多传感器观察量,利用其互补、冗 余性克服单个传感器的不确定性和局限性,以形成对被测对象的 相对完整一致的解释与描述,提高测量的精度和可靠性,从而提 高智能系统识别、判断、决策、规划和反应的快速性和准确性。
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2.2多传感器数据融合
全时空
多传感器
第二章 智能感知
➢自动驾驶汽车——通过激光雷达等感知设备和人工智能算法,实现这 样的感知智能的
➢智能路灯——通过感知智能可实现根据移动物体的位置远近调节灯光 亮度。
➢“大狗”机器人(Big Dog)——内部安 装的各种传感器不仅可让它根据环境的变化 调整行进姿态,还能够保障操作人员实时地 跟踪“大狗”的位置并监测其系统状况。
火灾传感器
温湿度智能传感器
智能传感器——它集感知、信息 处理与通信于一体;能提供以数字 量方式传播具有一定知识级别的信 息,是传感器集成化与微处理机相 结合的产物。归纳诸多学者的观点, 它可以定义为基于人工智能理论, 利用微处理器实现智能处理功能的 传感器。
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2.1智能感知简述
Байду номын сангаас
第二章 智能感知
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
2.2.2数据融合的目标、原理与层次
➢ 目标——数据融合的目的就是通过多传感器进行协作测量并进 一步融合数据,全面了解被测对象以获得对其的一致性最优估值
和辨识。
传感器1 传感器2 …… 传感器N
➢原理——N个不同类型的传 感器采集被测目标的观察量, 经过特征提取变换处理,得 到观察量对应的特征矢量。 接着对特征矢量进行模式识


传感器

非电信号
中间变换
记录存储
数据处理与 信号分析
分析处理 数据融合
数据
信息处理 信息
智能感知系统的组成
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高级人工智能人才培养丛书之一
第二章 智能感知
2.1 智能感知简述 2.2 多传感器数据融合 2.3 网络化智能协作感知 2.4 智能感知应用 习题
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2.2多传感器数据融合
第二章 智能感知
融 合
综合
动态信息处理
互补
算法
数据融合过程
(1)融合要处理的是复杂的、多源、多维和全时空信息。
(2)数据融合的对象不仅包括多传感器得到的数据(自然环境信息),还 包括社会信息,融合需要对感知系统动态过程中的所有信息进行有效综合。
(3)互补包括信息表达方式、结构、功能等各种不同层次上的互补,通 过关联、分类、估值、预测等算法对信息进行互补运算,在不同层次上使 信息越来越清晰,越来越丰富,完成信息的再生和升华,达到最优。
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