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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种基于可靠性评估的多传感器目标分类融合方法和系统，涉及目标融合技术领域。本发明提出了一种在证据框架下基于传感器可靠性评估的两阶段融合方法。根据单个传感器的工作性能表现，可以获得各传感器的代表证据，削弱偏移数据对融合结果的影响。同时，比较多个传感器代表证据的差异性，可以进一步提高融合结果的准确度。解决了目标分类融合方法会因多数传感器数据偏移导致融合结果失真的技术问题。
主权项：1.一种基于可靠性评估的多传感器目标分类融合方法，其特征在于，包括：对一定时间窗口内多传感器原始信息经过分类算法处理，得到一定时间窗口内各个传感器对目标类别的识别结果；基于预先构建的可靠性的准则体系，通过两阶段融合方法融合一定时间窗口内各个传感器对目标类别的识别结果，得到平均证据；其中，可靠性的准则体系中包括传感器的工作性能和不同传感器数据的差异性，工作性能包括各个传感器的不确定性和稳定性，差异性包括证据体之间的偏差程度和冲突程度；两阶段融合方法的第一阶段为：根据各个传感器的不确定性和稳定性修正对应传感器对目标类别的识别结果，得到一定时间窗口内的各传感器的代表证据；第二阶段为：根据各传感器的代表证据间的偏差程度和冲突程度，计算平均证据；对平均证据进行融合，得到最终的分类决策结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于可靠性评估的多传感器目标分类融合方法和系统
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