多傳感器信息融合技術(shù)就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析和綜合，以完成所需要的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過程。

　　多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理就像人的大腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進(jìn)行多層次、多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理，最終產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋。

　　**1.**根據(jù)數(shù)據(jù)處理方法的不同，信息融合系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)有三種：分布式、集中式和混合式。

　　1）分布式：先對各個(gè)獨(dú)立傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理，然后再將結(jié)果送入信息融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合來獲得最終的結(jié)果。分布式對通信帶寬的需求低、計(jì)算速度快、可靠性和延續(xù)性好，但跟蹤的精度卻遠(yuǎn)沒有集中式高；分布式的融合結(jié)構(gòu)又可以分為帶反饋的分布式融合結(jié)構(gòu)和不帶反饋的分布式融合結(jié)構(gòu)。

　　**2）集中式：**集中式將各傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)直接送至中央處理器進(jìn)行融合處理，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)融合，其數(shù)據(jù)處理的精度高，算法靈活，缺點(diǎn)是對處理器的要求高，可靠性較低，數(shù)據(jù)量大，故難于實(shí)現(xiàn)；

　　3）混合式：混合式多傳感器信息融合框架中，部分傳感器采用集中式融合方式，剩余的傳感器采用分布式融合方式。混合式融合框架具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，兼顧了集中式融合和分布式的優(yōu)點(diǎn)，穩(wěn)定性強(qiáng)。混合式融合方式的結(jié)構(gòu)比前兩種融合方式的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，這樣就加大了通信和計(jì)算上的代價(jià)。

　　**2.**多傳感器融合在層次結(jié)構(gòu)上按其在融合系統(tǒng)中信息處理的抽象程度，主要?jiǎng)澐譃槿齻€(gè)層次:數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合。

　　**1）.數(shù)據(jù)層融合：**也稱像素級融合，首先將傳感器的觀測數(shù)據(jù)融合,然后從融合的數(shù)據(jù)中提取特征向量,并進(jìn)行判斷識別。數(shù)據(jù)層融合需要傳感器是同質(zhì)的(傳感器觀測的是同一物理現(xiàn)象),如果多個(gè)傳感器是異質(zhì)的(觀測的不是同一個(gè)物理量),那么數(shù)據(jù)只能在特征層或決策層進(jìn)行融合。數(shù)據(jù)層融合不存在數(shù)據(jù)丟失的問題,得到的結(jié)果也是最準(zhǔn)確的,但計(jì)算量大，且對系統(tǒng)通信帶寬的要求很高。

　　**2）.特征層融合：**特征層融合屬于中間層次，先從每種傳感器提供的觀測數(shù)據(jù)中提取的有代表性的特征,這些特征融合成單一的特征向量,然后運(yùn)用模式識別的方法進(jìn)行處理。這種方法的計(jì)算量及對通信帶寬的要求相對降低,但由于部分?jǐn)?shù)據(jù)的舍棄使其準(zhǔn)確性有所下降。

　　**3）.決策層融合：**決策層融合屬于高層次的融合，由于對傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了濃縮,這種方法產(chǎn)生的結(jié)果相對而言最不準(zhǔn)確,但它的計(jì)算量及對通信帶寬的要求最低。

　　融合算法是融合處理的基礎(chǔ)。它是將多元輸入數(shù)據(jù)根據(jù)信息融合的功能要求,在不同融合層次上采用不同的數(shù)學(xué)方法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理,最終實(shí)現(xiàn)融合。目前已有大量的融合算法,它們都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。這些融合算法總體上法可以分為三大類型：嵌入約束法、證據(jù)組合法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。

　　由多種傳感器所獲得的客觀環(huán)境的多組數(shù)據(jù)就是客觀環(huán)境按照某種映射關(guān)系形成的像，傳感器信息融合就是通過像求解原像，即對客觀環(huán)境加以了解。用數(shù)學(xué)語言描述就是，即使所有傳感器的全部信息，也只能描述環(huán)境的某些方面的特征，而具有這些特征的環(huán)境卻有很多，要使一組數(shù)據(jù)對應(yīng)惟一的環(huán)境(即上述映射為一一映射)，就必須對映射的原像和映射本身加約束條件，使問題能有惟一的解。嵌入約束法有兩種基本的方法：貝葉斯估計(jì)和卡爾曼濾波。

　　證據(jù)組合法認(rèn)為完成某項(xiàng)智能任務(wù)是依據(jù)有關(guān)環(huán)境某方面的信息做出幾種可能的決策，而多傳感器數(shù)據(jù)信息在一定程度上反映環(huán)境這方面的情況。因此，分析每一數(shù)據(jù)作為支持某種決策證據(jù)的支持程度，并將不同傳感器數(shù)據(jù)的支持程度進(jìn)行組合，即證據(jù)組合，分析得出現(xiàn)有組合證據(jù)支持程度最大的決策作為信息融合的結(jié)果。

　　證據(jù)組合法是為完成某一任務(wù)的需要而處理多種傳感器的數(shù)據(jù)信息。它先對單個(gè)傳感器數(shù)據(jù)信息每種可能決策的支持程度給出度量(即數(shù)據(jù)信息作為證據(jù)對決策的支持程度)，再尋找一種證據(jù)組合方法或規(guī)則，使在已知兩個(gè)不同傳感器數(shù)據(jù)(即證據(jù))對決策的分別支持程度時(shí)，通過反復(fù)運(yùn)用組合規(guī)則，最終得出全體數(shù)據(jù)信息的聯(lián)合體對某決策總的支持程度，得到最大證據(jù)支持決策，即傳感器信息融合的結(jié)果。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿人腦的結(jié)構(gòu)和工作原理，設(shè)計(jì)和建立相應(yīng)的機(jī)器和模型并完成一定的智能任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)所接收到的樣本的相似性，確定分類標(biāo)準(zhǔn)。這種確定方法主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值分布上，同時(shí)可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特定的學(xué)習(xí)算法來獲取知識，得到不確定性推理機(jī)制。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的多傳感器信息融合，分三個(gè)主要步驟：

　　(2).各傳感器的輸入信息綜合處理為一總體輸入函數(shù)，并將此函數(shù)映射定義為相關(guān)單元的映射函數(shù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與環(huán)境的交互作用把環(huán)境的統(tǒng)計(jì)規(guī)律反映網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)；

　　(3).對傳感器輸出信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、理解，確定權(quán)值的分配，進(jìn)而對輸入模式作出解釋，將輸入數(shù)據(jù)向量轉(zhuǎn)換成高級邏輯(符號)概念。

　　隨著多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用的領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大，多傳感器融合技術(shù)已成功地應(yīng)用于眾多的研究領(lǐng)域。多傳感器數(shù)據(jù)融合作為一種可消除系統(tǒng)的不確定因素、提供準(zhǔn)確的觀測結(jié)果和綜合信息的智能化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，已在軍事、工業(yè)監(jiān)控、智能檢測、機(jī)器人、圖像分析、目標(biāo)檢測與跟蹤、自動(dòng)目標(biāo)識別等領(lǐng)域獲得普遍關(guān)注和廣泛應(yīng)用。

　　森林火險(xiǎn)因子監(jiān)測站是由我司自主研發(fā)的一款適用于森林防火監(jiān)測系統(tǒng)的一款產(chǎn)品，該監(jiān)測站依托先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感技術(shù)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測風(fēng)速風(fēng)向、空氣溫度、相對濕度、光照、氣壓等氣象因子，集成凋落物含水率，地表溫度、地表濕度等信息，通過數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)，增加自主研發(fā)的獨(dú)立計(jì)算系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至云平臺；設(shè)備簡易安裝，野外林區(qū)安裝更加便捷；采用太陽能供電系統(tǒng)，可保證連續(xù)7 日陰雨天氣環(huán)境下設(shè)備供電；同時(shí)增加植被、火焰，火源、森林煙塵升騰等監(jiān)測設(shè)施，監(jiān)測設(shè)備當(dāng)前周圍環(huán)境，為森林防火監(jiān)測提供可靠依據(jù)。廣泛應(yīng)用于：森林防火監(jiān)測、草原防火監(jiān)測等場景。

　　KQM6600空氣傳感器原理圖相關(guān)知識詳細(xì)介紹傳感器：數(shù)字型傳感器：數(shù)字信號關(guān)注：接口（UART,單總線，IIC，SPI...）單總線（DOUT接口）模擬型傳感器：模擬信號（電壓，電流）電壓：ADC,如果電壓太大就需要硬件電路縮小如果電壓太小，就需要硬件電路放大電流：(4--10mA)串聯(lián)高精度的采樣電阻，把電流轉(zhuǎn)化成電壓，然后再通過ADC采集各種電平：TTL

　　近期，我司處理了一個(gè)由10臺華為OceanStor存儲組成的vSAN分布式超融合HCI架構(gòu)，其中一臺存儲閃存盤出現(xiàn)故障，用戶取下后用新的閃存盤代替，然后對該閃存盤所在的磁盤組進(jìn)行重建，導(dǎo)致集群中一臺使用0置備策略的VMware vSphere ESXi虛擬機(jī)數(shù)據(jù)丟失。

　　前言多傳感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)以一定的準(zhǔn)則進(jìn)行自動(dòng)分析和綜合，以完成所需的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過程。和人的感知相似，不同的傳感器擁有其他傳感器不可替代的作用，當(dāng)各種傳感器進(jìn)行多層次，多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理，最終產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋。具體來講，多傳感器數(shù)據(jù)融合處理：（1）多個(gè)不同類型傳感器（有

　　# 多傳感器融合模擬示例## 引言隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，傳感器已經(jīng)成為了收集各種環(huán)境信息的重要設(shè)備之一。然而，單個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)可能會受到噪聲、干擾等因素的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性。為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，多傳感器融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。多傳感器融合技術(shù)通過將多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，得到更準(zhǔn)確和可靠的結(jié)果。在本文中，我們將通過一個(gè)簡單的示例來演示如何使用Python編寫多傳感

　　Bayes理論與多傳感器數(shù)據(jù)融合 1.背景介紹多傳感器數(shù)據(jù)融合是一種處理多源異構(gòu)信源信息的方法，而Bayes理論是一種概率推理方法。為了更好地討論多傳感器數(shù)據(jù)融合方法在具體問題中的應(yīng)用，我們這里引入“單信源二元信號統(tǒng)計(jì)檢測問題”作為問題場景，目的是更好地闡述多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)是如何解決傳統(tǒng)算法在面對多個(gè)信源時(shí)的挑戰(zhàn)的。0x1：單信源二元信號

　　本文匯總了常見的一些單傳感器、多傳感器的標(biāo)定融合paper、工程代碼，應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、3D視覺、SLAM等領(lǐng)域，供大家學(xué)習(xí)參考~

　　多傳感器融合相關(guān)的理論真的可以非常復(fù)雜，而在感知方面，由于可以和深度學(xué)習(xí)做結(jié)合，所以很多工作可以變得簡單有效，有時(shí)候一個(gè)簡單的特征融合都會有很好的效果。本文結(jié)合 3D 物體檢測，為大家?guī)韮善ぷ?，一篇?PointPainting，一篇是Multimodal Virtual Point 3D Detection (后稱MVP).PointPainting這篇文章并不算久遠(yuǎn)，但是很適合作為多傳感器

　　1 簡介AIS船舶自動(dòng)識別系統(tǒng)能提供精確的船舶位置與屬性信息,通過信息融合技術(shù)能有效彌補(bǔ)雷達(dá)測向精度不高的影響。為了對更大范圍內(nèi)的海域進(jìn)行監(jiān)視,本文對升空AIS與雷達(dá)信息融合技術(shù)進(jìn)行了研究,以提高平臺對海的跟蹤探測能力。本文主要涉及的工作:1、對升空平臺AIS系統(tǒng)出現(xiàn)的問題進(jìn)行研究。本文介紹了AIS系統(tǒng)的工作原理與SOTDMA協(xié)議過程,分析了升空AIS監(jiān)視范圍與出現(xiàn)信號沖突的問題,并且根據(jù)信號區(qū)別

　　作者曉暢Auto 編輯汽車人上一節(jié)介紹了自動(dòng)駕駛中的感知模塊，很明顯可以看出每種傳感器都有自己的優(yōu)勢及劣勢。俗話說“單絲不成線，獨(dú)木不成林”。面對如此復(fù)雜的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，最好的辦法自然是博采眾長，多傳感器融合咯。1.False Positive & False Negative這是做多傳感器融合之前必須了解的一個(gè)概念。統(tǒng)計(jì)學(xué)上

　　一．概述多傳感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，將來自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)以一定的準(zhǔn)則進(jìn)行自動(dòng)分析和綜合，以完成所需的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過程。多傳感器融合基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進(jìn)行多層次、多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理，最終產(chǎn)生對觀測環(huán)境的一致性解釋。在這個(gè)過程中要充分利用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行合理支配與使用，而信息融合的

　　多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述多源數(shù)據(jù)融合的優(yōu)點(diǎn)多源數(shù)據(jù)融合也存在缺點(diǎn)多源數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用常見的多傳感器信息融合方法每個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景，具體方法的選擇應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行評估 概述多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)形成于上世紀(jì)80年代，目前已成為研究的熱點(diǎn)。它不同于一般信號處理，也不同于單個(gè)或多個(gè)傳感器的監(jiān)測和測量，而是對基于多個(gè)傳感器測量結(jié)果基礎(chǔ)上的更高層次的綜合決策過程。把分布在不同位置的多個(gè)同類或不同類傳

　　1：雷達(dá)Radar① 大陸ARS408 參數(shù)：② livox mid40 參數(shù)：mid-40的連接使用測試2：傳統(tǒng)方法融合算法如apollo：深度學(xué)習(xí)融合算法如： CenterFusion難點(diǎn)： 為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，一種簡單的方法是將每個(gè)雷達(dá)探測點(diǎn)映射到圖

　　目前數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)特點(diǎn)：采用的傳感器類型，一般以雷達(dá)，電子情報(bào)（ELINT）接收機(jī)，電子支援測量（ESM）系統(tǒng)，紅外，激光和可見光，聲音傳感器等。采用的融合算法，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，多目標(biāo)跟蹤，身份估計(jì)和基于知識系統(tǒng)。采用的系統(tǒng)按融合級別分，狀態(tài)和身份估計(jì)，態(tài)勢評估和威脅評估。1.1 雷達(dá)信號處理流程雷達(dá)信號處理和目標(biāo)檢測雷達(dá)中頻信號–相干波檢測/包絡(luò)檢測–動(dòng)目標(biāo)顯示/自適應(yīng)動(dòng)目標(biāo)顯示/動(dòng)目標(biāo)檢測/脈沖壓縮/

　　多傳感器融合（三） 十三．前融合與后融合 多傳感器融合技術(shù)中的前融合、后融合 后融合算法典型結(jié)構(gòu) 后融合算法： 1、每個(gè)傳感器各自獨(dú)立處理生成的目標(biāo)數(shù)據(jù)。 2、每個(gè)傳感器都有自己獨(dú)立的感知，比如激光雷達(dá)有激光雷達(dá)的感知，攝像頭有攝像頭的感知，毫米波雷達(dá)也會做出自己的感知。 3、當(dāng)所有傳感器完成目標(biāo)數(shù)

　　多傳感器融合（一） 一．概述 “傳感器融合技術(shù)”號稱自動(dòng)駕駛中的核心技術(shù)。 傳感器是汽車感知周圍的環(huán)境的硬件基礎(chǔ)，在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的各個(gè)階段都必不可少。 自動(dòng)駕駛離不開感知層、控制層和執(zhí)行層的相互配合。攝像頭、雷達(dá)等傳感器獲取圖像、距離、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。 控制模塊分析處理信息，并進(jìn)行

　　多傳感器融合（二） 七．?dāng)z像頭 攝像頭：智能駕駛之慧眼 車載攝像頭是實(shí)現(xiàn)眾多預(yù)警、識別類 ADAS 功能的基礎(chǔ)。在眾多 ADAS 功能中，視覺影像處理系統(tǒng)較為基礎(chǔ)，對于駕駛者也更為直觀，而攝像頭又是視覺影像處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)， 因此車載攝像頭對于自動(dòng)駕駛必不可少。 攝像頭可實(shí)現(xiàn)的 ADAS 功能 以上眾

　　必一運(yùn)動(dòng)sport網(wǎng)頁版登錄

　　1.單一傳感器SLAM面臨的問題單一傳感器會面臨很多棘手的場景：在紋理少、四季天氣變化、光照劇烈變化、車載條件IMU退化、長走廊、機(jī)器人劇烈運(yùn)動(dòng)等情況下，如下圖所示。在這些復(fù)雜場景中，原來很好用的單一傳感器的SLAM方法在往往會無用，很難發(fā)揮出應(yīng)有的效果，導(dǎo)致建圖失敗。這些很棘手的場景會給我們帶來實(shí)際應(yīng)用中的困惑，采用單一的傳感器會面臨這個(gè)問題，所以多源融合這個(gè)領(lǐng)域很熱門，被產(chǎn)業(yè)界所認(rèn)可。2.多傳

　　卡爾曼濾波的多傳感器融合卡爾曼濾波 追蹤靜止和移動(dòng)的目標(biāo)是自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域最為需要的核心技術(shù)之一。來源于多種傳感器的信號，包括rtk、攝像頭、激光雷達(dá)、IMU等傳感器組合的組合體來估計(jì)位置，速度，軌跡以及目標(biāo)的種類，例如其他車輛和行人。為什么我們需要這么多的傳感器？這是因?yàn)槊糠N傳感器提供了追蹤物體所需要的不同精度和類型的信息，尤其是在不同天氣條件下。比如，以激光雷達(dá)為基礎(chǔ)的傳感器能很好地解決位置

　　文章目錄MyBatisPlus中使用@TableField注解處理默認(rèn)填充時(shí)間的情況1.利用數(shù)據(jù)庫填寫默認(rèn)時(shí)間2.使用自動(dòng)填充默認(rèn)填充插入或更新數(shù)據(jù)庫時(shí)表中牽涉到的時(shí)間編寫處理器類給實(shí)體類的屬性添加@TableField注解測試測試成功的結(jié)果狀態(tài)類型設(shè)置 MyBatisPlus中使用@TableField注解處理默認(rèn)填充時(shí)間的情況在數(shù)據(jù)庫的表中創(chuàng)建時(shí)間，修改時(shí)間！這些個(gè)操作一般都是自動(dòng)化完成的，