[發(fā)明專利]一種基于正反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的多傳感器目標(biāo)識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010544823.6
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111783565A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄧鑫洋;崔葉碧;張瑜;耿杰;蔣雯
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種基于正反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的多傳感器目標(biāo)識別方法，包括以下步驟：步驟一、依據(jù)各傳感器的識別精度及識別結(jié)果生成正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)；步驟二、生成反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)；步驟三、依據(jù)正反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)分別與各目標(biāo)類型的決策證據(jù)信度結(jié)構(gòu)匹配生成各目標(biāo)類型的正反質(zhì)量指標(biāo)；步驟四、依據(jù)步驟三的計(jì)算結(jié)果判斷識別目標(biāo)所屬的類型。本發(fā)明基于多傳感器識別，從正反兩方面對證據(jù)信度結(jié)構(gòu)中的信息展開分析，將正反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)與各目標(biāo)類型的決策證據(jù)信度結(jié)構(gòu)匹配生成各目標(biāo)類型的正反質(zhì)量指標(biāo)，進(jìn)而對目標(biāo)類型進(jìn)行識別，能夠有效處理不確定信息，提高目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于目標(biāo)識別領(lǐng)域，具體涉及一種基于正反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的多傳感器目標(biāo)識別方法。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)及生產(chǎn)水平的提高，自動化、智能化逐漸應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域，如工業(yè)、科研、醫(yī)學(xué)等。在實(shí)際使用中，自動化系統(tǒng)運(yùn)作首要解決的是操作對象的問題,即應(yīng)用傳感器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別。因此，對目標(biāo)識別技術(shù)的研究具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目標(biāo)識別是利用技術(shù)處理手段對目標(biāo)特征信息進(jìn)行分析，從而獲取目標(biāo)的定性或定量性質(zhì)。在環(huán)境中進(jìn)行目標(biāo)識別通常可以分為三步：特征提取，特征處理，目標(biāo)分類。證據(jù)理論常被用于目標(biāo)識別領(lǐng)域，證據(jù)的信度結(jié)構(gòu)作為證據(jù)理論的基礎(chǔ)，在信息的處理過程中不可或缺。證據(jù)信度結(jié)構(gòu)包含不確定性，可能具有隨機(jī)性、非特異性等不確定性類型，不便于直接決策，而證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的否定即反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)推廣了證據(jù)結(jié)構(gòu)的邏輯特性，可以從另一角度獲取信息特征，從而提取新的信息內(nèi)容。因此，從正反兩方面對證據(jù)信度結(jié)構(gòu)中的信息進(jìn)行分析處理很有必要，這樣能夠有效處理證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的不確定性。

此外，由于現(xiàn)代系統(tǒng)的復(fù)雜、多樣化，傳感器的識別精度不一，僅依靠單一傳感器采集目標(biāo)信息通常會偏離實(shí)際結(jié)果。基于多傳感器識別目標(biāo)類型可以實(shí)現(xiàn)對識別目標(biāo)的準(zhǔn)確認(rèn)知。

因此，本申請基于多傳感器識別，獲取證據(jù)的正反信度結(jié)構(gòu)，將其分別與各目標(biāo)類型的決策證據(jù)信度結(jié)構(gòu)匹配生成各目標(biāo)類型的正反質(zhì)量指標(biāo)來識別目標(biāo)類型，一方面可以較好處理證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的不確定性，另一方面又可以提升目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：如何實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別。使用該方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別對信息處理及自動化領(lǐng)域具有重要意義。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種基于正反證據(jù)信度結(jié)構(gòu)的多傳感器目標(biāo)識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、依據(jù)各傳感器的識別精度及識別結(jié)果生成正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)；

系統(tǒng)對n個目標(biāo)類型T₁,T₂,…,T_n進(jìn)行目標(biāo)識別，則系統(tǒng)的辨識框架表示為Θ＝{T₁,T₂,…,T_i,…,T_n}，它的冪集包含2^N個命題，使用p個傳感器S₁,S₂,…,S_l,…,S_p對識別目標(biāo)進(jìn)行觀測，各傳感器的識別精度分別為E₁,E₂,…,E_l,…,E_p，每個傳感器對目標(biāo)進(jìn)行觀測后得到一個識別結(jié)果，根據(jù)各傳感器的觀測結(jié)果生成正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)，生成方法如下：

步驟101：對各傳感器的識別精度進(jìn)行規(guī)范化處理，使用公式計(jì)算傳感器S_l的可靠度R_l；

步驟102：根據(jù)各傳感器的識別結(jié)果及步驟101中生成的各傳感器的可靠度，生成分配給目標(biāo)類型T_i的正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)為其中分配給未知的正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)為

步驟103：根據(jù)步驟102中生成的分配給目標(biāo)類型T_i和未知的正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)，使用公式對其進(jìn)行歸一化處理，生成正證據(jù)信度結(jié)構(gòu)m；