[發明專利]基于多貝葉斯估計法的檢測數據融合方法

無效

• 申請號: 201310533946.X
• 申請日: 2013-10-31
• 公開（公告）號: CN104598707A
• 公開（公告）日: 2015-05-06
• 發明（設計）人: 韓基鵬
• 申請（專利權）人: 大連智友軟件科技有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

本發明涉及一種基于多貝葉斯估計法的檢測數據融合方法。

背景技術

檢測是用指定的方法檢驗測試某種物體（氣體、液體、固體）指定的技術性能指標。隨著檢測方法的不斷改進，使得最終獲取的結果非常精準，采用的檢測方法也越來越細致，繁多。因而實驗室往往因為檢測數據過多，需要大量的人力用于各項數據的監控和統計，更關鍵的是在做系統檢測的時候需要對檢測過程進行風險的評估。期間相應數據只能在最終數據綜合比對分析時才知道此次檢測是否成功，同時需要剔除大量的無用數據，另外，也只有在最后才能驗證之前檢驗風險的評估是否準確。如果之前評估有誤，則此次檢測過程全都作廢，還有可能產生事故。

信息融合是把多個渠道、多方位采集的不完整信息加以綜合,消除多源信息間可能存在的冗余和矛盾的信息,并對其加以互補,降低其不確定性統環境相對完整的一致性描述的過程。信息融合可以提高智能系統的決策、規劃、反應的快速性和正策風險,是一個涉及到信息科學、計算機科學和自動化科學的交叉學科,是目前信息社會所必須研究的一個重要方向。多源信息融合技術的產生提高了智能系統決策的準確性,降低了決策風險。

多貝葉斯估計法貝葉斯估計為數據融合提供了一種手段，是融合靜態環境中多傳感器高層信息的常用方法。它使傳感器信息依據概率原則進行組合，測量不確定性以條件概率表示，當傳感器組的觀測坐標一致時，可以直接對傳感器的數據進行融合，但大多數情況下，傳感器測量數據要以間接方式采用貝葉斯估計進行數據融合。為檢測過程實施跟蹤檢測過程的合理性提供了技術支持。

發明內容

本發明針對以上問題的提出，而研制基于多貝葉斯估計法的檢測數據融合方法。本發明采用的技術方案如下：

一種基于多貝葉斯估計法的檢測數據融合方法，其特征在于包括如下步驟：

1）各檢測點通過有線或無線的方式將檢測數據傳輸給數據融合服務器；

2）數據融合服務器收到各檢查點發送回來的檢測數據后，將檢測數據進行整合，為多貝葉斯估計法融合方法篩選有效數據；

3）然后數據融合服務器采用多貝葉斯估計法融合方法對上述數據進行處理，具體處理過程包括：多貝葉斯估計將每一個數據作為一個貝葉斯估計，將各個單獨物體的關聯概率分布合成一個聯合的后驗的概率分布函數，通過使用聯合分布函數的似然函數為最小，提供多個數據信息的最終融合值；

4）最后數據融合服務器將數據融合結果發給檢測監控中心計算機，由計算機中心處理單元進行下一步處理。

步驟3）中還包括：

融合信息與環境的一個先驗模型提供整個環境的一個特征描述的步驟。

由于采用了上述技術方案，本發明提供的方法具有：使用方便、處理速度、技術實現容易等特點。另外，該方法基于計算機系統的實現，只需將該方法編譯成相應的程序即可實現對現有計算機的升級，因此其成本非常低廉適于廣泛推廣。

附圖說明

圖1為本發明所述系統的結構框圖；

圖2為本發明的實現流程圖。

具體實施方式

如圖1和圖2所示基于多貝葉斯估計法的檢測數據融合方法包括如下步驟：

1）各檢測點通過有線或無線的方式將檢測數據傳輸給數據融合服務器；

2）數據融合服務器收到各檢查點發送回來的檢測數據后，將檢測數據進行整合，為多貝葉斯估計法融合方法篩選有效數據；

3）然后數據融合服務器采用多貝葉斯估計法融合方法對上述數據進行處理，具體處理過程包括：多貝葉斯估計將每一個數據作為一個貝葉斯估計，將各個單獨物體的關聯概率分布合成一個聯合的后驗的概率分布函數，通過使用聯合分布函數的似然函數為最小，提供多個數據信息的最終融合值；

4）最后數據融合服務器將數據融合結果發給檢測監控中心計算機，由計算機中心處理單元進行下一步處理。

步驟3）中還包括：融合信息與環境的一個先驗模型提供整個環境的一個特征描述的步驟。

以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，根據本發明的技術方案及其發明構思加以等同替換或改變，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。