多源矢量空间数据语义融合理论与方法研究23页PPT
合集下载
空间数据融合
如图所示：
矢量数据的几何位置和属性的融合
栅格数据融合
栅格数据融合主要是多源遥感数据的融合，是将同一 地区的多源遥感数据加以智能化合成,产生比单一信源更精 确、更完全、更可靠的估计和判断。
意义：提高影像的空间分解力和清晰度 提高平面测图精度、分类的精度与可靠性 增强解译和动态监测能力 减少模糊度 提高遥感影像数据的利用率
地理数据模型融合
由于数据源多种多样，其对应的数据模型必然也 有或多或少的区别，根据源数据的空间数据模型 不同，我们一般称有拓扑关系的数据模型为复杂 数据模型，称无拓扑关系的数据模型为简单数据 模型。
空间数据模型融合可分为： （1）由简单数据模型到复杂数据模型的融合 （2）由复杂数据模型到简单数据模型的融合 （3）复杂数据模型之间的融合
特征级融合（是一种中等水平的融合）它是先 将各遥感影像数据进行特征提取，而后融合。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合。它首先对每一数 据进行属性说明,然后对其结果加以融合,得到目 标或环境的融合属性说明,以便根据一定的准则和 决策的可信度以最优决策。
级的一些分类、判断决策等任务 利用多时相数据进行动态监测,提高时相检测能力。 改进空间数据的可靠性和可维护性
空间数据融合（类型）
矢量空间数据融合 栅格空间数据融合 矢量栅格数据的融合
（第7组已讲矢量栅格数据的结合，此部分我们不再讲述）
矢量数据融合
关于矢量数据融合的研究,国内外的研究不是太多。最 早的矢量数据融合研究始于20世纪80年代中期,为了提 高两部门的数据质量、消除误差以及交换属性和实体 信息,美国地质测量局和美国人口调查局合作进行了地 图融合技术的研究,并成功开发了世界上第一个地图制 图自动融合系统,之后许多学者也进行了研究。
矢量数据的几何位置和属性的融合
栅格数据融合
栅格数据融合主要是多源遥感数据的融合，是将同一 地区的多源遥感数据加以智能化合成,产生比单一信源更精 确、更完全、更可靠的估计和判断。
意义：提高影像的空间分解力和清晰度 提高平面测图精度、分类的精度与可靠性 增强解译和动态监测能力 减少模糊度 提高遥感影像数据的利用率
地理数据模型融合
由于数据源多种多样，其对应的数据模型必然也 有或多或少的区别，根据源数据的空间数据模型 不同，我们一般称有拓扑关系的数据模型为复杂 数据模型，称无拓扑关系的数据模型为简单数据 模型。
空间数据模型融合可分为： （1）由简单数据模型到复杂数据模型的融合 （2）由复杂数据模型到简单数据模型的融合 （3）复杂数据模型之间的融合
特征级融合（是一种中等水平的融合）它是先 将各遥感影像数据进行特征提取，而后融合。
决策级融合
决策级融合是最高水平的融合。它首先对每一数 据进行属性说明,然后对其结果加以融合,得到目 标或环境的融合属性说明,以便根据一定的准则和 决策的可信度以最优决策。
级的一些分类、判断决策等任务 利用多时相数据进行动态监测,提高时相检测能力。 改进空间数据的可靠性和可维护性
空间数据融合（类型）
矢量空间数据融合 栅格空间数据融合 矢量栅格数据的融合
（第7组已讲矢量栅格数据的结合，此部分我们不再讲述）
矢量数据融合
关于矢量数据融合的研究,国内外的研究不是太多。最 早的矢量数据融合研究始于20世纪80年代中期,为了提 高两部门的数据质量、消除误差以及交换属性和实体 信息,美国地质测量局和美国人口调查局合作进行了地 图融合技术的研究,并成功开发了世界上第一个地图制 图自动融合系统,之后许多学者也进行了研究。
多源数据融合方法
多源数据融合方法一、引言在信息时代，我们面对着海量的数据，这些数据来自于各种各样的来源，包括传感器、卫星、社交网络、新闻媒体等等。
这些数据虽然具有很高的价值，但其来源的异质性、不确定性以及数据质量的差异性给其利用带来了很大的挑战。
所以，多源数据融合方法成为了当前研究的热点之一。
多源数据融合方法旨在把来自不同来源的数据进行集成和处理，以获得更为准确的、全面的和可靠的信息。
本文以多源数据融合方法为主题，从多源数据融合的定义、方法、应用和未来发展等方面进行了探讨。
二、多源数据融合的定义多源数据融合是指将来自于多个不同来源的数据信息进行有机的组合和分析，提高信息处理的准确性、全面性和可靠性。
多源数据融合可以使得获得的信息更加完整，发挥各种数据的潜力，改善数据处理结果，促进决策的科学化和自动化。
三、多源数据融合的方法多源数据融合方法涉及到多个学科领域，如信息处理、模式识别、人工智能、数据库技术等等。
常用的多源数据融合方法有以下几种：1.基于加权平均的方法该方法主要是将多个来源的数据采用不同的权重进行综合处理，常用的综合方式包括算术平均、加权平均、几何平均等等。
通过合理设定权重，可以使得来自不同来源的信息获得相应的权重来体现其重要性。
2.基于特征提取的方法该方法主要是将多个来源的数据通过特征提取转换成为同一特征空间的数据，然后再进行融合。
通常情况下，特征提取的方法包括主成分分析、小波变换、独立成分分析等等。
该方法可以减小数据来源的异质性，提取出关键的特征信息来，从而提高数据融合的效果。
3.基于模型的方法该方法主要是基于特定的模型对来自不同数据来源的数据进行建模，然后再进行融合。
其中常用的模型包括神经网络模型、决策树模型、灰色系统模型等等。
通过特定的模型来描述数据来源之间的关系，可以更好地融合各种数据，提高融合结果的准确性。
4.基于决策规则的方法该方法是基于决策规则来综合多个数据源的结果。
常用的决策规则包括简单多数投票、加权多数投票、逻辑回归等等。
第七章-数据融合方法-课件
其
他
一、彩色技术
数据融合方法 彩色的数字表达主要有两种方式:
绿 黄 红 品 青 蓝
① RGB 三原色坐标系统，即RGB混色系统；
② IHS 坐标系统，它构成颜色的３属性： “I” （intensity）为明度或光照强度，表示色彩的亮度；
（最亮为 1、最暗为 0 ）
“H” （hue）为色调、色度，表示红（R）、 绿（G）、蓝（B）、 蓝（B）等颜色特性；
图像数据融合 -- 概念
图像数据融合是对多遥感器的图像数据及其它信息的处理 过程。它着重于把那些在空间或时间上互补的多源数据，按 一定的规则（或算法）进行运算处理，以获得比任何单一数 据更精确、更丰富的信息，生成具有新的空间、波谱、时间 特征的融合图像。 它不仅仅是数据间的简单复合，而强调信息的优化，以 突出有用的专题信息，消除或抑制无关的信息，改善目标识 别的图像环境，从而增加解译的可靠性、减少模糊性、改善 分类、扩大应用范围和效果。 什么是图像复合？
图像融合的具体目标（目的）
1．提高数据的视觉效果
如 多光谱与全色数据融合（TM多光谱 与SPOT全色， SPOT的“P+XS” 等）。
2．提高专题信息识别能力
如 微波+光学遥感数据融合，增强 土壤水分等专题信息；多时相图像数据 融合，提取变化信息等。
Landsat / TM（30m）＋ IRS/ p（5m）
式中， DN f 为融合图像的数据值；DN a , DN b 为a、b 输入图像的数据 值；Ａ、Ｂ为经验常数； W ,W 为权重系数。
1 2
此法曾成功应用于Landsat/TM 和 SPOT/pan数据的融合， 生成高分辨率的多光谱影像。但要注意和避免图像数据相加 时可能产生的亮度值“填平补齐”现象，即部分地物的波段差 异减少。
图像融合PPT课件
精选2021最新课件
14
3.1 彩色空间和彩色变换（续4）
这个锥体表示：
人们在最暗时和最亮时对颜 色的分辨能力较差, 中间亮度 时分辨能力最强。
实际上：
对于某些颜色, 人眼对其分辨 能力随亮度而加强, 直到极亮 时才急遽减少。
传统色度学著作常用来表示颜色的锥体
精选2021最新课件
15
3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
Dempater-shafer推理法
决策级 专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法
Dempater-shafer推理法
精选2021最新课件
8
2.2 基于像素的图像融合技术
分为波谱域变换、空间域变换、算术运算3类。
光谱域变换首先将多光谱波段转换到另一光谱域,并用全 色高分辨率图像替换其中的相关波段,然后通过反变换回 到原始光谱域,主要包括IHS(明度、色调、饱和度)变换、 主成分变换、Gram Schmidt变换(简称GS变换)等。
基于像元级的 小 差 融合
精度 容错性 抗干 工作量 融合水
扰力
平
高
差
差
小
低
基于特征级 中 中 中 中 中 中
中
的融合
基于决策级 大 优 低 优 优 大
高
的融合
精选2021最新课件
7
2.1 融合方法分类
像元级 代数法 彩色变换 小波变换 K-T变换 主成分变换 回归模型法 滤波法
特征级 熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法
精选2021最新课件
10
3.1 彩色空间和彩色变换
1）RGB空间
如果将 R、 G、 B 看成三 个变量, 就形成一个三维 彩色空间。可以用一个三 维的立方体来表示它们能 组成的所有颜色 。RGB色 彩空间采用物理三基色表 示，因而物理意义很清楚， 适合彩色显象管工作。
数据融合基本概念最新优质ppt课件
自动化学3院7
NUST
美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
38
自动化学院
NUST
雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
自动化学院
NUST
?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
36
自动化学院
NUST
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
自动化学院
NUST
NUST
美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
38
自动化学院
NUST
雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
自动化学院
NUST
?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
36
自动化学院
NUST
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
自动化学院
NUST
第一章 多信息融合技术概论 ppt课件
4
本章内容
1.1
数据融合的目的
1.2
数据融合的理论
1.3 数据融合的实现技术
1.4 数据融合技术的发展
5
1.1 数据融合的目的
❖ 随着系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对 物理量进行监测显然限制颇多。
❖ 因此在故障诊断系统中使用多传感器技术进行多 种特征量的监测(如振动、温度、压力、流量等) ，并对这些传感器的信息进行融合，以提高故障 定位的准确性和可靠性。
❖ 因此必须从大量的可移动的和活动的传感器台站 收集数据并加以融合，将人工方法不能进行检测 的和提出的微弱信号进行多元信息融合处理。
7
1.什么是传感器 人与机器的机能对应关系图
感官
人脑
肢体
外
界
对
象
传感器
微处理器
执行器
8
人的感觉器官与对应的传感器：
眼——— 光敏传感器 耳——— 声敏传感器 鼻——— 气敏传感器
❖ 例如，一个人到一个黑屋子中去取一只闹钟，他进屋后要“ 尽量地”看，要“拼命地”听，要用手去触摸，以确定闹钟 的方向和位置。他对闹钟的定位，是通过综合各种信息进行 的。
22
3.数据融合的定义
❖ 从军事应用的角度看，多传感器数据融合可以这 样来定义: 所谓多传感器数据融合就是人们通过 对空间分布的多源信息——各种传感器的时空采 样，对所关心的目标进行检测、 关联（相关）、 跟踪、估计和综合等多级多功能处理，以更高的 精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目 标状态和身份估计，以及完整、及时的态势和威 胁评估，为指挥员提供有用的决策信息。
15
C3I
❖ Communication，Command，Control and Intelligence systems ❖ 指挥自动化技术系统，用电子计算机将指挥、控制、通信和情报各分
本章内容
1.1
数据融合的目的
1.2
数据融合的理论
1.3 数据融合的实现技术
1.4 数据融合技术的发展
5
1.1 数据融合的目的
❖ 随着系统的复杂性日益提高，依靠单个传感器对 物理量进行监测显然限制颇多。
❖ 因此在故障诊断系统中使用多传感器技术进行多 种特征量的监测(如振动、温度、压力、流量等) ，并对这些传感器的信息进行融合，以提高故障 定位的准确性和可靠性。
❖ 因此必须从大量的可移动的和活动的传感器台站 收集数据并加以融合，将人工方法不能进行检测 的和提出的微弱信号进行多元信息融合处理。
7
1.什么是传感器 人与机器的机能对应关系图
感官
人脑
肢体
外
界
对
象
传感器
微处理器
执行器
8
人的感觉器官与对应的传感器：
眼——— 光敏传感器 耳——— 声敏传感器 鼻——— 气敏传感器
❖ 例如，一个人到一个黑屋子中去取一只闹钟，他进屋后要“ 尽量地”看，要“拼命地”听，要用手去触摸，以确定闹钟 的方向和位置。他对闹钟的定位，是通过综合各种信息进行 的。
22
3.数据融合的定义
❖ 从军事应用的角度看，多传感器数据融合可以这 样来定义: 所谓多传感器数据融合就是人们通过 对空间分布的多源信息——各种传感器的时空采 样，对所关心的目标进行检测、 关联（相关）、 跟踪、估计和综合等多级多功能处理，以更高的 精度、较高的概率或置信度得到人们所需要的目 标状态和身份估计，以及完整、及时的态势和威 胁评估，为指挥员提供有用的决策信息。
15
C3I
❖ Communication，Command，Control and Intelligence systems ❖ 指挥自动化技术系统，用电子计算机将指挥、控制、通信和情报各分
数据融合的数学基础PPT课件
第8页/共119页
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
第13页/共119页
Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
第24页/共119页
合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
第27页/共119页
证据推理模式
第63页/共119页
4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
第20页/共119页
如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
第21页/共119页
第22页/共119页
• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
第29页/共119页
• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
第13页/共119页
Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
第24页/共119页
合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
第27页/共119页
证据推理模式
第63页/共119页
4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
第20页/共119页
如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
第21页/共119页
第22页/共119页
• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
第29页/共119页
• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
信息融合课件
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
融合结构－－需要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
多源矢量空间数据语义融合理论和方法研究
Company Logo
2.地理本体相关研究进展
2.2 地理本体关键技术
地理本体语义表达：地理本体语义表达的关键在于地理本体概念化， 即建立地理本体概念模型，在这过程中，通常需要将地理概念非结构 化的自然语言定义转换成能够反应该概念本质的、核心的、完备的属 性集，以利于形式本体的建立。
地理本体语义分析：用地理本体丰富的语义去分析特定数据，可以发 现隐含在其中更深层次的信息，为实际的应用提供更有价值的资料。 还可以根据地理本体中标准的概念描述，从多源、异构空间数据中分 析出语义一致的信息，提高地理信息检索的效率，也为实现地理信息 语义转换提供基础。
Company
LOGO
多源矢量空间数据语义融合 理论和方法研究
汇报人：马京振
二○一八年六月七日
内容
1 基于映射转换规则的语义属性融合 2 地理本体相关研究进展 3 基于地理本体的语义属性融合 4 总结
1.基于映射转换规则的语义属性融合
1.1 多源空间矢量数据的属性特征不一致分析
要素分类分级的不一致
Company Logo
2.地理本体相关研究进展
2.3 地理本体应用 地理本体在地理信息系统中的应用 地理本体在网络地图制图中的应用 地理本体在地理信息服务中的应用 地理本体标准化、地理本体概念化、地理本体形式化 地理本体研究方法的变化、地理本体研究重心的变化 地理本体应用领域的变化
Company Logo
高速公路
国道
城市道路
主要公路 主要都府道 主要街道
次要公路 3m 以上道路 次要街道
城市道路 主要街道
2m 以上道路 1m 以上道路
小径
1.基于映射转换规则的语义属性融合
1.1 多源空间矢量数据的属性特征不一致分析
2.地理本体相关研究进展
2.2 地理本体关键技术
地理本体语义表达：地理本体语义表达的关键在于地理本体概念化， 即建立地理本体概念模型，在这过程中，通常需要将地理概念非结构 化的自然语言定义转换成能够反应该概念本质的、核心的、完备的属 性集，以利于形式本体的建立。
地理本体语义分析：用地理本体丰富的语义去分析特定数据，可以发 现隐含在其中更深层次的信息，为实际的应用提供更有价值的资料。 还可以根据地理本体中标准的概念描述，从多源、异构空间数据中分 析出语义一致的信息，提高地理信息检索的效率，也为实现地理信息 语义转换提供基础。
Company
LOGO
多源矢量空间数据语义融合 理论和方法研究
汇报人：马京振
二○一八年六月七日
内容
1 基于映射转换规则的语义属性融合 2 地理本体相关研究进展 3 基于地理本体的语义属性融合 4 总结
1.基于映射转换规则的语义属性融合
1.1 多源空间矢量数据的属性特征不一致分析
要素分类分级的不一致
Company Logo
2.地理本体相关研究进展
2.3 地理本体应用 地理本体在地理信息系统中的应用 地理本体在网络地图制图中的应用 地理本体在地理信息服务中的应用 地理本体标准化、地理本体概念化、地理本体形式化 地理本体研究方法的变化、地理本体研究重心的变化 地理本体应用领域的变化
Company Logo
高速公路
国道
城市道路
主要公路 主要都府道 主要街道
次要公路 3m 以上道路 次要街道
城市道路 主要街道
2m 以上道路 1m 以上道路
小径
1.基于映射转换规则的语义属性融合
1.1 多源空间矢量数据的属性特征不一致分析
北航多源信息融合信息融合概述PPT教案学习
第18页/共30页
19
（1） 集中式融合结构
集中式融合结构将检测报告传递到融合中心，然后进行数据对准、 点迹相关、数据互联、航迹滤波、预测与综合跟踪等。 优点：信息损失最小 缺点：互联比较困难，并且要求系统必须具备大容量的能力， 计算负担重，系统生存能力较差 融合结构的模型如下图所示
第19页/共30页
第27页/共30页
28
融合算法比较
算法
优点
缺点
Bayes准 则
证据理论
模糊集理 论 神经网络
直观性好，具有公理基础 易于理解，计算中等
要求给出先验概率和概率独立假设
适应条件苛刻，要求统一的识别框 架
不能区分“不确定”和“不知道” 信息
具有较强理论基础 不要求给出先验概率
能区分“不确定”和“不知道 ”信息
检测与估计
传 感 器 控 制 /反馈信 息
融合中心
传感器1
预处理
多目标 跟踪器
目 标 状 态
传感器2
预处理
多目标 跟踪器
坐
标
航
转 换 、 数 据
迹 与 航 迹 相
航 迹 合 成
对
关
正
… …
传感器N
预处理
多目标 跟踪器
第21页/共30页
22
（3） 混合式融合结构
检测与估计
传 感 器 控 制 /反馈信 息
第12页/共30页
13
(2)特征级融合
含义
中间层次的融合，每个传感器先抽象出自己的特征向量，然后由融 合中心完成融合处理。可划分为目标状态和目标特征信息融合两类
…
传感器1 传感器2 传感器N
特 征 提 取
最新第9章-数据融合技术课件PPT
数据融合就是要针对上述情况对冗余数据进行网内处理，即中间 节点在转发传感器数据之前，首先要对数据进行综合，去掉冗余 信息，在满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最小化。
1．节省能量（2）
网内处理利用的是节点的计算资源和存储资源，其能量消耗与传送数据 相比要少很多。
美国加州大学伯克利分校计算机系研制开发了微型传感器网络节点 Micadot，其研究试验表明，该节点发送1bit的数据所消耗的能量约为 4000nJ，而处理器执行一条指令所消耗的能量仅为5nJ，即发送1bit数 据的能耗可以用来执行800条指令。因此，在一定程度上应该尽量进行网 内处理，这样可以减少数据传输量，有效地节省能量。
数据感知/预处理 源节点1 源节点2
源节点n
汇集节点 （数据融合） 数据关联分析
数据冗余处理 目标状态/决策
数据合并
9.3.2跟踪级融合模型(3)
2.分布式结构
分布式结构也就是所说的网内数据融合，如图9.3所示，源节点发送的数 据经中间节点转发时，中间节点查看数据包的内容，进行相应的数据融合 后再传送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据的综合。该结构在一定程度上 提高了网络数据收集的整体效率，减少了传输的数据量，从而降低能耗， 提高信道利用率，延长了网络的生存时间。
图例 汇集节点 簇头节点 簇成员节点
9.4.1基于路由的数据融合(3)
3.基于链式路由的数据融合 链式路由PEGASIS对LEACH中的数据融合进行了改进。它建立在两个假设基础之上：一是所 有节点距离汇聚节点都很远；二是每个节点都能接收到数据分组与自己的数据融合成一个大小 不变的数据分组。 PEGASIS在收集数据之前，首先利用贪心算法将网络中所有节点连成一个单链，然后随机选取 一个节点作为首领。首领向链的两端发出收集数据的请求，数据从单链的两个端点向首领流动。 位于端点和首领之间的节点在传递数据的同时要执行融合操作，最终由首领节点将结果数据传 送给汇聚节点，其过程如图所示。
1．节省能量（2）
网内处理利用的是节点的计算资源和存储资源，其能量消耗与传送数据 相比要少很多。
美国加州大学伯克利分校计算机系研制开发了微型传感器网络节点 Micadot，其研究试验表明，该节点发送1bit的数据所消耗的能量约为 4000nJ，而处理器执行一条指令所消耗的能量仅为5nJ，即发送1bit数 据的能耗可以用来执行800条指令。因此，在一定程度上应该尽量进行网 内处理，这样可以减少数据传输量，有效地节省能量。
数据感知/预处理 源节点1 源节点2
源节点n
汇集节点 （数据融合） 数据关联分析
数据冗余处理 目标状态/决策
数据合并
9.3.2跟踪级融合模型(3)
2.分布式结构
分布式结构也就是所说的网内数据融合，如图9.3所示，源节点发送的数 据经中间节点转发时，中间节点查看数据包的内容，进行相应的数据融合 后再传送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据的综合。该结构在一定程度上 提高了网络数据收集的整体效率，减少了传输的数据量，从而降低能耗， 提高信道利用率，延长了网络的生存时间。
图例 汇集节点 簇头节点 簇成员节点
9.4.1基于路由的数据融合(3)
3.基于链式路由的数据融合 链式路由PEGASIS对LEACH中的数据融合进行了改进。它建立在两个假设基础之上：一是所 有节点距离汇聚节点都很远；二是每个节点都能接收到数据分组与自己的数据融合成一个大小 不变的数据分组。 PEGASIS在收集数据之前，首先利用贪心算法将网络中所有节点连成一个单链，然后随机选取 一个节点作为首领。首领向链的两端发出收集数据的请求，数据从单链的两个端点向首领流动。 位于端点和首领之间的节点在传递数据的同时要执行融合操作，最终由首领节点将结果数据传 送给汇聚节点，其过程如图所示。
多源信息融合理论与技术发展ppt课件
推断类型应用技术威胁分析态势评估实体的行为与关系一个实体的身份特征与位置一个实体的存在与可量测特征基于知识的技术决策层次的技术估计技术信号处理技术专家系统脚本框架模版基于案例的推理一般算法神经网络集群算法模糊逻辑bayes网络后验概率最大化bayes方法证据推理车辆在松软地面上行驶时驱动轮对地面施加向后的水平力使地面发生剪切变形相应的剪切变形所构成的地面水平反作用力
➢ 对于洲际导弹而言，对敌方目标的搜索、发现、识别和跟踪 具有更大的困难；
➢ 电子对抗的强干扰，使得目标的发现和跟踪变得更加复杂。
智能交通与智能车辆
车辆自动导航
促进信息融合理论发展的另一个重要因素是现代民 用高科技发展的需求。繁忙复杂的现代城市交通和 快速便捷的高速公路，以及未来将要出现的自动车 辆系统（AVS），均要求建立智能交通系统（ATS） 进行智能监测和控制，同样要求对车辆运行进行交 通监视和跟踪，更需要多传感信息融合。未来自动 车辆系统异类传感器包括视频传感器、激光扫描仪 和雷达传感器等，融合的目的在于把目标输入到路 径规划与制导系统中去。
融合模式 面部
语音TI 语音TD 面部, 语音TI 面部, 语音TD 语音TI, 语音TD 面部, 语音TI, 语音TD
错误接受率(%)
7.76 1.60 0.0 1.18 1.18 0.38 0.78
错误拒绝率 (%)
7.25 5.00 1.48 0.0 0.0 0.5 0.0
目标识别与身份认证
推断技术的递阶结构 融合系统的分类 集中式融合系统结构 自主式融合系统结构 混合式融合系统结构
融合系统模式
信息源
国家信息
分布信息
局部信息
INTEL
EW
SONAR
RADAR . . .
➢ 对于洲际导弹而言，对敌方目标的搜索、发现、识别和跟踪 具有更大的困难；
➢ 电子对抗的强干扰，使得目标的发现和跟踪变得更加复杂。
智能交通与智能车辆
车辆自动导航
促进信息融合理论发展的另一个重要因素是现代民 用高科技发展的需求。繁忙复杂的现代城市交通和 快速便捷的高速公路，以及未来将要出现的自动车 辆系统（AVS），均要求建立智能交通系统（ATS） 进行智能监测和控制，同样要求对车辆运行进行交 通监视和跟踪，更需要多传感信息融合。未来自动 车辆系统异类传感器包括视频传感器、激光扫描仪 和雷达传感器等，融合的目的在于把目标输入到路 径规划与制导系统中去。
融合模式 面部
语音TI 语音TD 面部, 语音TI 面部, 语音TD 语音TI, 语音TD 面部, 语音TI, 语音TD
错误接受率(%)
7.76 1.60 0.0 1.18 1.18 0.38 0.78
错误拒绝率 (%)
7.25 5.00 1.48 0.0 0.0 0.5 0.0
目标识别与身份认证
推断技术的递阶结构 融合系统的分类 集中式融合系统结构 自主式融合系统结构 混合式融合系统结构
融合系统模式
信息源
国家信息
分布信息
局部信息
INTEL
EW
SONAR
RADAR . . .
数据融合理论与应用(第二版)课件：多传感器目标检测的基本理论
(2－10)
多传感器目标检测的基本理论
不失一般性, 我们假设
C10＞C00, C01＞C11
从而得判决规则如下:
P(H1)(C01-C11)p(u/H1)
≥P(H0)(C10-C00)p(u/H0)? u∈Z1:u∈Z0 (2－11) 即
Λ(u)＞η? H1: H0
(2－12)
P(H0 )(C10 C00)
C=C00P(D0,H0)+C10P(D1,H0)+C01P(D0,H1)+C11P(D1,H1 )
应用贝叶斯公式得
(2－5)
C=C00P(D0/H0)P(H0)+C10P(D1/H0)P(H0) =+C01P(D0/H1)P(H1)+C11P(D1/H1)P(H1)
(2－6)
式中P(Di/Hj)是Hj为真时判决Di的概率。
决方法也将包含这个比值, 所不同的只是不等式右边的量改
变了。
多传感器目标检测的基本理论
2.2 贝叶斯方法
在前面我们采用了最大后验概率准则, 其中两类错误都没有特殊加权, 这样 或多或少地假定了各类错误是同样危险的。 但许多事件中各类错误的后果并非 同等严重, 以雷达系统为例, 把实际上目标不存在说成是目标存在, 与目标存在而 说成是不存在, 其后果大不相同, 为了反映它们的差别, 可给出各类错误的代价函 数。
P0 P(u)
S
(1 Pfi ) S
Pfi
故
log P(H1 / u) log p1 log1 Pmi log Pmi
P(H0 / u)
p0
S
Pfi
S
1 Pfi
从而定理得证。
这样数据融合规则可以表示为:
多源遥感数据融合理论与方法.
dij
2
xj xi
pi
x xi
dx
d ji
2
xi xj
pj
x xj
dx
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵
❖ 若Xi、Xj服从正态分布，则上式中：
pi x xi
1
2 i
exp
1 2
x xi
i
2
p j x x j
1
2
j
exp
d11 d12 d1m
Dm
d
21
d 22
d2
m
dm1
dm2
d
mm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—关系矩阵和数据选择
❖ 根据具体问题选择合适的临界值 ij由 dij对数据的可 靠性进行判定。
1 rij 0
dij ij dij ij
❖ 由此得到一个二值矩阵，称为关系矩阵。
r11 r12 r1m
Rm
r21
r22
r2
m
rm1
rm2
rmm
基于Bayes估计的传感器检测数据融合
基本理论和方法—基于Bayes估计的数据融合算法
❖
设被测参数
~
N
0
,
2 0
，第k个传感器的测量数
据X k
~
N
,
2 k
，经过删选，选择l个数据作为最
佳融合数。融合结果 ˆ 为：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
多源数据的融合.ppt
1.5 数据融合的技术关键
(1)充分认识研究对象的地学规律。
(2)充分了解每种融合数据的特点和适用性。
(3)充分考虑到不同遥感数据之间波谱数据的相 关性引起的有用数据的增加以及噪声误差的增加， 因此对多种遥感数据作出合理的选择。
(4)几何配准，即解决遥感图像的几何畸变，解 决空间配准问题。
只有对地学规律、影象特征、成象机理 这三者有深刻的认识，并把它们有机地结 合起来，数据融合才能达到更好地效果。
(2)多种遥感数据各具有一定的空间分辨率、波谱分辨率 与时间分辨率，各有其主要的应用对象和特色，同时又 有其在实际应用中的局限性。如果将各种遥感数据进行 融合与综合分析，便可弥补单一数据的不足，以达到多 种数据源的相互补充、相互印证。这样，不仅扩大了各 数据的应用范围，而且大大提高了分析精度。
(3)数据融合的数据源可以是多种的，其融合并非几种数 据的简单叠加，往往可以得到原来几种单个数据所不能 提供的新数据。所以，数据融合十分有助于地学分析提 取特定的数据，有助于更可靠地阐述自然环境各要素的 相互关系、赋存与演变规律，满足地学分析及各种专题 研究的需要。因此，数据融合方法具有广泛的实用意义。 它是遥感地学分析中很重要的一种手段，也是目前遥感 应用分析的前沿。
2.1 数据融合前处理
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其
几何配准精度直接影响融合影像的质量。通常情 况下，不 同类型的传感器影像之间融合时，由于
它们成像方式的不同，则其系统误差类型也不同。 如SPOT与TM数据融合时，SPOT的HRV传感器 是以CCD推帚式扫描成像的，而TM则是通过光机 扫描方式成像的，因而不同类型影像进行融合时 必须经过严密的几何校正，分别在不同数据源的 影像上选取控制点，用双线性内插或三次卷积内 插运算对分辨率较低的图像进行重采样，改正其 误差，将影像投影到同一的地面坐标系统上，为 图像配准奠定基础。
《数据融合理论与应用》课件第4章
关于联合概率数据关联算法的身体讨论将在第六章进 行。
第四章目标跟踪与数据关联概论
4. 2. 7 多假设方法 1977 年， Reid[ 15 ] 针对多目标跟踪问题，基于“全 邻”最优滤波器和 Bar-Shalom的聚概念，提出了多假设跟 踪方法。这种方法的主要过程包括：假设生成、假设估计、 假设管理（删除、合并、聚类等）。关于这种方法的深入讨 论将在第六章进行。
第四章目标跟踪与数据关联概论
在实时的多目标跟踪过程中，同一个目标在多传感器上 建立的量测必定因其物理来源相同而具有某种相似特征，在 此同时，也必定因为杂波的干扰和传感器自身性能的不稳定 而导致这些量测的特征不完全相同。数据关联的目的就是利 用这种量测的相似特征，来判定这些特征不完全相同的量测 是否源于同一个目标
其中，
表示新息， S ( k )表示 v ( k )
的协方差， d ( z ( k ))表示目标预测位置
与有效
回波 z ( k )之间的距离。
第四章目标跟踪与数据关联概论 “最近邻”方法的思想如图 4. 3 所示。
图 4.3 最近邻数据关联方法示意图
第四章目标跟踪与数据关联概论
“最近邻”方法的基本含义是，“唯一性”地选择落在 相关跟踪门之内且与被跟踪目标预测位置最近的观测作为目 标关联对象，所谓“最近”表示或者统计距离最小或者残差 概率密度最大。基本的最近邻方法实质上是一种局部最优的 “贪心”算法，并不能在全局意义上保持最优。在目标回波 密度较大的情况下，多目标相关波门相关交叉，最近的回波 未必由目标所产生。最近邻方法便于实现，计算量小，适应 于信噪比高 ，目标密度小的条件。最近邻方法的抗干扰能 力差，在目标密度较大时容易产生关联错误。最近邻方法的 实际应用往往还需要附加其它限制。
第四章目标跟踪与数据关联概论
4. 2. 7 多假设方法 1977 年， Reid[ 15 ] 针对多目标跟踪问题，基于“全 邻”最优滤波器和 Bar-Shalom的聚概念，提出了多假设跟 踪方法。这种方法的主要过程包括：假设生成、假设估计、 假设管理（删除、合并、聚类等）。关于这种方法的深入讨 论将在第六章进行。
第四章目标跟踪与数据关联概论
在实时的多目标跟踪过程中，同一个目标在多传感器上 建立的量测必定因其物理来源相同而具有某种相似特征，在 此同时，也必定因为杂波的干扰和传感器自身性能的不稳定 而导致这些量测的特征不完全相同。数据关联的目的就是利 用这种量测的相似特征，来判定这些特征不完全相同的量测 是否源于同一个目标
其中，
表示新息， S ( k )表示 v ( k )
的协方差， d ( z ( k ))表示目标预测位置
与有效
回波 z ( k )之间的距离。
第四章目标跟踪与数据关联概论 “最近邻”方法的思想如图 4. 3 所示。
图 4.3 最近邻数据关联方法示意图
第四章目标跟踪与数据关联概论
“最近邻”方法的基本含义是，“唯一性”地选择落在 相关跟踪门之内且与被跟踪目标预测位置最近的观测作为目 标关联对象，所谓“最近”表示或者统计距离最小或者残差 概率密度最大。基本的最近邻方法实质上是一种局部最优的 “贪心”算法，并不能在全局意义上保持最优。在目标回波 密度较大的情况下，多目标相关波门相关交叉，最近的回波 未必由目标所产生。最近邻方法便于实现，计算量小，适应 于信噪比高 ，目标密度小的条件。最近邻方法的抗干扰能 力差，在目标密度较大时容易产生关联错误。最近邻方法的 实际应用往往还需要附加其它限制。
多源矢量数据语义一致性处理关键技术
CATALOGUE目录•引言•多源矢量数据融合技术•多源矢量数据语义模型构建技术•多源矢量数据语义一致性评估技术•多源矢量数据语义一致性增强技术•实验与分析•结论与展望0102研究背景与意义研究现状与挑战然而，这些方法在处理复杂场景和大规模数据时仍存在一些挑战，如规则难以获取、模型可解释性差、处理效率不高等。
本研究旨在提出一种新型的多源矢量数据语义一致性处理方法，解决现有技术的不足。
研究内容包括：提出一种基于深度学习的特征提取方法，用于自动挖掘数据中的语义信息；设计一种语义一致性度量方法，用于评估多源数据间的语义一致性；构建一个端到端的深度学习模型，实现多源矢量数据语义一致性处理。
研究方法包括：利用深度神经网络学习数据中的特征表示，提高数据的可解释性和泛化能力；采用注意力机制和图神经网络技术，实现数据间的语义关联和一致性分析；结合强化学习和优化算法，优化模型的参数和结构，提高处理效率和效果。
研究内容与方法1 2 3数据清洗格式转换坐标转换数据预处理技术特征提取特征匹配特征筛选030201特征提取与匹配技术03性能评估01算法选择02算法优化数据融合算法与优化矢量数据语义模型通常具有自下而上的层次结构，从底层的基本要素到高层的区域、对象等。
语义模型的基本单位与层次结构层次结构语义模型的基本单位语义模型的构建方法与优化构建方法矢量数据语义模型可以通过多种方法进行构建，包括基于规则的方法、基于机器学习的方法、混合方法等。
优化策略为了提高模型的准确性和效率，需要对模型进行优化，包括剪枝、压缩、融合等技术。
语义模型的应用场景与扩展性应用场景扩展性语义相似度上下文一致性实例一致性评估指标与方法评估实验与分析实验设计实验结果结果分析结果展示绘制柱状图、饼图等可视化图形，直观展示实验结果。
结果讨论根据实验结果，讨论不同数据集之间的语义一致性水平，分析可能的原因和改进方向。
研究展望总结现有技术的优缺点，提出进一步研究方向和挑战，为后续研究提供参考和借鉴。
相关主题