申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2022-05-27

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN115049996B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06V10/25;G06V10/62;G06V10/764;G06V20/58;G06N5/04;G01S17/931;G01S17/86

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.13#公开

摘要：本发明提供一种基于证据推理规则的双传感器目标检测融合方法和系统，涉及目标融合技术领域。本发明基于改进证据推理规则对两种所述传感器的目标类别的识别结果进行融合，得到目标的准确类别；其中，所述改进证据推理规则包括：基于传感器历史准确率和实时检测结果获取传感器的重要性权重；根据传感器当前时间窗口内的值的变化获取传感器的可信度；通过传感器可信度和重要性权重，重新进行证据推理规则过程中的信度分配。本发明通过传感器监测数据来获取传感器的可信度和重要性权重，而不是通过主观经验或依赖于证据之间的差异，可以有效融合两个传感器的检测结果，保证融合结果的客观性和准确性。

主权项：1.一种基于证据推理规则的双传感器目标检测融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取两种传感器数据，并对两种所述传感器数据进行处理，得到两种所述传感器的目标类别的识别结果；S2、基于改进证据推理规则对两种所述传感器的目标类别的识别结果进行融合，得到目标的准确类别；其中，所述改进证据推理规则包括：基于检测结果获取传感器的重要性权重；根据传感器当前时间窗口内的值的变化获取传感器的可信度；通过传感器可信度和重要性权重，重新进行证据推理规则过程中的信度分配；其中，所述通过传感器可信度和重要性权重，重新进行证据推理规则过程中的信度分配，包括：对于证据ei，基本信度分配为mθ,i，则包含可信度ri和重要性权重wi的信度分配表示为 其中，crw,i＝11+wi-ri是归一化因子，为了保证： 通过传感器可信度和重要性权重，对目标所属的N个类别Θ＝{θ1,θ2,…,θN}重新进行证据推理规则过程中的信度分配，得到第一传感器Sl和第二传感器Sc的基本信度mθ,l、mθ,c，则t时刻包含可信度rl,t、rc,t和重要性权重Wl,t、Wc,t的信度分配表示为 式中，crw，l＝11+Wl，t-rl，tcrw,c＝11+Wc，t-rc，t其中，Θ＝{θ1,θ2,…,θN}是N个目标构成的集合，任意i,j∈{1,2,…,N}且i≠j，即N个目标两两互斥；由Θ及其所有子集组成的集合称为Θ的幂集，记作PΘ；wl,t、rl,t分别为t时刻第一传感器的重要性权重和可信度；Wc,t、rc,t分别为t时刻第二传感器的重要性权重和可信度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于证据推理规则的双传感器目标检测融合方法和系统

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