多传感器信息融合及应用

出版者:电子工业出版社

作者:何 友 王国宏 彭应宁 陆大金

页数:0

出版时间:2000-11-01

价格:42.0

isbn号码:9787505363151

具体描述

编辑推荐：本书是关于多传感器信息融合理论及应用的一部专著，是作者们对国内外近10多年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由15章组成，主要内容有：多传感器信息融合研究的目的、意义、应用领域、历史和现状，状态估计与不确定推理方法，多传感器信息融合的功能和结构模型，分布式检测融合理论，集中式多传感器综合跟踪算法，分布式多传感器信息融合中的统计和模糊航迹关联算法，雷达和电子支援措施（ESM）数据关

目录信息

第1章 信息融合概述
第2章 状态估计基础
第3章 不确定推理方法
第4章 多传感器信息融合系统的功能和结构模型
第5章 分布式检测与信息融合
第6章 集中式多传感器综合跟踪算法
第7章 分布式多传感器信息融合中的统计航迹关联算法
第8章 分布式多传感器信息融合中的模糊航迹关联算法
第9章 雷达和ESM数据关联
第10章 红外传感器目标跟踪及雷达-红外融合跟踪
第11章 多传感
· · · · · · (收起)

用户评价

我最近在研究城市交通管理系统，一直觉得现有的监控手段和数据分析方法仍有提升空间。当我在书店看到《多传感器信息融合及应用》这本书时，立刻被它的潜在价值所吸引。我想象，这本书或许能为交通领域提供一套全新的解决方案。它可能会从介绍各种交通相关的传感器入手，例如地磁传感器、微波雷达、摄像头、GPS定位器、车辆识别传感器等等，并阐述它们各自的优缺点以及在交通监测中的作用。随后，我期待书中能够重点介绍如何将这些来自不同传感器的数据进行有效融合。例如，通过融合摄像头识别的车辆信息和地磁传感器检测到的车流量数据，可以更精确地估计道路的拥堵程度；再比如，结合GPS轨迹数据和车辆轨迹重构，可以分析出更详细的交通流模式。我尤其希望书中能够探讨如何利用这些融合后的信息，实现更高级的应用，比如智能信号灯控制，能够根据实时车流动态调整配时；或者实现对交通事故的快速预警和响应，通过整合多源信息，及时通知救援力量。这本书，在我看来，很有可能提供一套系统性的方法论，帮助我突破现有交通管理的瓶颈。

作为一个对科技前沿领域抱有浓厚兴趣的普通读者，我最近翻阅了市面上的一些热门技术书籍，其中一本《多传感器信息融合及应用》引起了我的注意。虽然我不是该领域的专业人士，但其书名本身就透露出一种对复杂数据处理和智能决策的探索，这正是我所好奇的。在阅读过程中，我尝试从一个更广阔的视角去理解这本书可能涵盖的内容。我设想，它或许会从基础理论入手，讲解不同类型传感器的原理、特性以及它们在现实世界中的广泛应用，例如物联网设备中的各类传感器，或是自动驾驶系统中视觉、雷达、激光雷达等传感器的协同工作。进而，我期待书中能够深入探讨如何将这些独立的信息源整合起来，形成一个更全面、更准确的环境模型，从而克服单一传感器的局限性。这其中必然涉及复杂的算法和模型，比如卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯网络等，我希望书中能用相对易懂的方式来阐述这些概念，并辅以具体的案例分析，让我能感受到理论与实践相结合的魅力。毕竟，信息融合的最终目的在于“应用”，所以书中对各行各业的具体应用场景的描绘，例如智慧城市、工业自动化、医疗健康、环境监测等，将是我最期待的部分，这能帮助我直观地理解这项技术如何改变我们的生活，以及它在未来可能扮演的角色。

我一直对那些能够将分散信息汇聚成统一洞察的技术感到着迷，因此《多传感器信息融合及应用》这个书名便立刻抓住了我的眼球。试想一下，当我们身处一个充满不确定性的世界，各种信息以不同的形式、不同的精度、甚至不同的立场传递给我们，如何才能拨开迷雾，看清真相？这本书，在我看来，就像一位技艺精湛的侦探，它收集来自不同“目击者”（传感器）的线报，通过严谨的推理（融合算法），最终还原出事件的全貌。我猜测书中会详细介绍各种“侦探工具”，比如用于处理视觉信息的摄像头、用于探测距离的激光雷达、用于感知温度的红外传感器等等，它们各自有着独特的“侦查能力”。然后，重点会放在如何将这些“目击者的证词”有机地结合起来，消除矛盾，弥补不足。比如，在导航场景下，单一的GPS信号可能受到遮挡，而此时融合了惯性测量单元（IMU）和轮速计的数据，就能保证定位的连续性和精度。更进一步，我期待书中能触及如何应对“不诚实”的证词，也就是传感器噪声和故障，以及如何在这种情况下做出鲁棒的决策。这本书或许能让我领略到，如何通过多角度的审视，从看似杂乱无章的数据洪流中提取出有价值的智慧。

我是一名在人工智能领域摸索的初学者，总觉得各种AI模型虽然强大，但对真实世界的感知仍然存在短板。《多传感器信息融合及应用》这本书，在我看来，恰恰填补了这一认知空白。我设想，它将深入浅出地解析，如何让AI系统不仅仅依赖于单一的“眼睛”（如摄像头），而是能够像人类一样，同时运用“听觉”（麦克风）、“触觉”（触觉传感器）、“嗅觉”（气体传感器）等多种感知能力。书中很可能详细阐述各种传感器的技术原理，从基本的模拟量采集到复杂的数字信号处理，再到更高级的特征提取。接着，我期待它能详细介绍不同传感器数据之间的“语言翻译”过程，即信息融合的数学模型和算法。这可能包括如何对齐不同时空分辨率的数据，如何进行概率估计，以及如何构建决策模型。例如，在机器人导航中，视觉SLAM（同步定位与地图构建）虽然强大，但易受光照变化影响，如果能融合激光雷达的深度信息，就能大大提高鲁棒性。我希望书中能通过大量的实例，展示这种多模态感知能力如何赋能更智能、更可靠的AI应用，比如更精准的医疗诊断、更安全的自动驾驶、以及更人性化的智能家居。

作为一名对工业自动化和智能制造充满好奇的读者，我一直在寻找能够解释如何让机器更“聪明”地运作的书籍。《多传感器信息融合及应用》这本书的名字，让我觉得它可能揭示了工业智能化升级的核心秘密。我推测，书中很可能从工业生产线上的各种传感器开始讲起，比如用于检测产品缺陷的机器视觉传感器、用于测量产品尺寸的激光测距传感器、用于监测设备运行状态的振动传感器和温度传感器，以及用于定位的编码器和陀螺仪等。然后，我期待书中能够深入讲解如何将这些看似独立的传感器数据进行整合，形成一个对生产过程的全面、实时的理解。这可能涉及到如何处理不同传感器采样率的差异，如何进行数据校准，以及如何使用数学模型来优化融合结果。例如，在产品检测过程中，单一的视觉检测可能漏掉一些细微的内部缺陷，但如果融合了超声波检测数据，就能大大提高检测的准确性。更重要的是，我希望书中能展示这种信息融合如何赋能更高级的工业应用，比如预测性维护，通过分析多源传感器数据，提前预警设备故障，避免生产线停机；或者实现自适应生产，让生产线能够根据实时的数据反馈，自动调整生产参数，优化产品质量。这本书，在我看来，很有可能为工业自动化提供一套实现“智慧”的路径图。