带有先验约束信息边坡变形监测滤波算法

为合理利用边坡的几何信息和物理信息, 控制几何观测异常对形变参数估计的影响,利用边坡的力学状态信息建立了滤波模型以及参数约束方程，通过融合观测信息和边坡的力学信息给出了带约束的滤波算法，从而减弱了观测异常对形变参数估计所带来的影响, 提高了形变参数解算精度.     

基于多源遥感影像融合的植被覆盖度信息提取研究

植被覆盖度是评估生态环境的一个重要参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义。如何从遥感数据资料估算植被覆盖度,并提高估算精度是建立全球或区域气候、生态模型的基础工作。该研究以CBERS数据与ASAR数据为多源遥感数据源,进行CBERS影像与ASAR影像HPF像素级融合,生成高空间分辨率的多光谱影像HPF融合影像。分别运用CBERS影像和HPF融合影像,提取植被覆盖度,并对两者的提取效果进行精度对比评价分析。评价结果表明,HPF融合处理的影像提取的植被信息精度较高、效果较好,为植被覆盖度信息的提取提供了参考。     

基于近红外光谱与图像识别技术融合的烟叶成熟度的判别

为提高鲜烟叶成熟度的识别精度,提出基于近红外光谱和图像识别的多源信息融合技术的烟叶成熟度判别方法：利用随机森林(RF)方法分别建立近红外光谱判别模型、图像判别模型和多源信息融合判别模型,对烟叶成熟程度进行检测。近红外光谱模型对红花大金元、K326和云烟87等3个烤烟品种烟叶成熟度的识别正确率分别为91.27%、90.43%、89.44%,图像模型的识别正确率分别为86.20%、86.96%、81.23%,融合模型的识别正确率分别为94.08%、94.78%和92.96%。与近红外光谱模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了3.93%;与图像模型相比,融合模型的判别正确率平均提高了10.83%。     

聚类分析和神经网络相融合的网络信息系统风险评价

为提高网络信息安全风险评价精度,提出一种聚类分析和神经网络相融合的信息系统风险评价模型。本文对信息安全风险进行聚类分析,从每一类聚类结果中任意提取一个子类组成单个神经网络的训练样本集,并给每个单独的神经网络赋予不同的权重,将单个神经网络组成加权融合神经网络,得到网络信息安全风险评价精度。仿真结果表明,该模型提高了网络信息安全风险的评价的精度,加快了评价速度,能够很好地克服传统网络信息安全风险评价模型的缺陷。     

钢管磁性探伤多传感器信息融合模型的研究

针对大型钢管裂纹与孔洞的局部损伤缺陷,采用非晶态合金多传感器阵列获取钢管在空间与时间上的多源缺陷信息.通过实验提取了反映钢管缺陷的特征信号,建立缺陷状态数学模型,形成了多传感器信息融合所需的先验知识.基于多传感器信息融合原理,构建了适合于钢管损伤的多传感器信息融合模型,研究了模型在不同层次上的信息融合特点,提高了对钢管局部损伤状态定量识别与评估的准确性和可靠性.     

多源感知高效循环智能控制设施大棚架构与实现

以提高作物经济效益、减少资源消耗、增加农业循环利用为目标,提出一种多源感知高效循环设施大棚智能控制及农业专家系统。利用太阳能加热相变储热材料增加棚温;通过特殊通风窗设计增大空气对流面积降低棚温,减少高能耗设备的启用;阴阳棚混合种植实现农业循环利用;采用多源感知提高控制精准,采用动态权值融合算法提高数据融合精度,可通过计算机、手机实时监控。该农业专家系统控制策略结合作物生长模型、温室控制模型与能耗模型3种模型,提出根据大棚作物光合作用速率的多因素节能优化控制方法。根据计算控制增加的经济效益与付出能耗费用的差值最大,得出最优控制策略输出,以促进作物光合作用产生高收益,并减少温室控制成本。整套监控系统已试运行于徐州现代农业实验示范基地。     

广义非线性动态最小二乘问题的一个直接解算方法

构建“数字地球“、“数字国家“等数字化科学工程的基础是数据[1],其数据具有多源、多维、多种类型、多种时态、多种精度并具有非线性特征等特点[2],首先要进行数据处理并应采用全新的广义非线性动态最小二乘法[3][4],数据处理方法的核心是广义非线性动态最小二乘问题参数估计的函数模型及其解算方法,迄今国内外对这方面的研究尚不多.本文在作者前期研究、提出的广义非线性动态最小二乘函数模型参数估计迭代法求解[5]的基础上,进一步研究、提出了一种广义非线性动态最小二乘模型参数估计的直接解算方法,将问题分离,把待求参数减半,直接求解.从而大大降低求解问题的维数,大大减少计算难度和计算工作量,这是国内外首次研究提出的一种比迭代法更快速、更有效、更科学的解算方法.为多源、多类、多时态数据处理开辟了一新途径,也大大扩大了广义非线性动态最小二乘法的应用面.     

AIS与雷达目标信息模糊融合算法与实现

为达到优势互补的目的,将AIS与雷达目标信息进行融合处理.采用时空粗关联融合判断及多因素模糊综合决策的方法,研究了AIS（船舶自动识别系统）与雷达目标动态信息融合算法.计算机仿真结果表明关联门限值为0.75时,融合后目标更靠近AIS目标.实测验证该方法可以有效地提高目标信息的精度与可靠性.     

环境监测中多传感器数据融合研究

[目的]针对环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠程度低的问题,本文提出在无线传感网络监测系统中,通过改进自适应加权融合算法并利用模糊神经网络算法实现多传感器数据融合,来提高环境监测的准确性。[方法]基于多传感器同一时段采集的数据,先采用欧式距离及相关函数改进的自适应加权算法进行同质传感器数据融合,再设计模糊神经网络分类器把异质传感器的数据转化为环境质量等级信息。[结果]仿真实验显示出本文提出的同质传感器数据融合算法融合精度较高于其他几种算法、模糊神经网络算法通过对350组训练样本的学习后能够对96%的验证样本的环境等级进行正确分类且预测曲线基本可以拟合实际输出。[结论]本文的同质传感器数据融合算法提高了数据融合精度,异质传感器数据融合算法能够对整体环境质量得出较可靠的评价。     

地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建

为解决传统的遥感数据融合模型在高异质性地表区域的融合精度不高的问题,本研究在考虑地表温度的前提下构建了一种新的多源遥感数据时空融合模型。首先,为消除反演得到的可见光与红外信息出现不对等的影响,将地表测温空间尺度为综合多地表参数的数据尺度模型。然后利用低尺度低空间分辨率的转换残差模拟地表温度。由于地表温度特征复杂,构建BP神经网络,并根据实际情况调整网络结构与初始参数值。然后融合光学遥感数据与SAR数据,根据高、低空间的分辨率影像计算、反演遥感地表参数,最后将尺度转换模型应用于预测时间相位的参数融合过程中。仿真实验结果表明:上述设计的模型的融合精度要比传统模型略高,证明该模型实现了设计初衷。     

基于小波变换的图像融合算法

图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。     

基于小波融合的泉州市QuickBird影像绿地信息提取

以2006年泉州市部分QuickBird多光谱影像与全色影像为实验区数据基础，在遥感软件ERDASIMAGINE9．2平台支持下，应用小波融合算法及融合规则实现QuickBird融合处理，在此基础上进行归一化植被指数（NDVI）运算，通过人机交互式提取得到实验区5种主要的绿地类型：公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地及其他绿地．结果表明：1）QuickBird多光谱影像、全色影像的信息熵分别为3．975，4．162，而QuickBird融合影像的信息熵为7．251，明显高于前两者，融合后空间信息更丰富；2）QuickBird融合影像的平均梯度是3．328，多光谱影像、全色影像分别是1．552，2．965，融合影像纹理特征更明显；3）QuickBird融合影像与多光谱影像的偏差是0．0359，全色影像的偏差为0．0562，均接近于0，小波融合影像较好地保持了源图像的光谱特性；4）绿地信息分类提取的精度为89．6％，趋近90％．     

Information fusion in aquaculture: a state-of the art review

Efficient fish feeding is currently one of biggest challenges in aquaculture to enhance the production of fish quality and quantity. In this review, an information fusion approach was used to integrate multi-sensor and computer vision techniques to make fish feeding more efficient and accurate. Information fusion is a well-known technology that has been used in different fields of artificial intelligence, robotics, image processing, computer vision, sensors and wireless sensor networks. Information fusion in aquaculture is a growing field of research that is used to enhance the performance of an “industrialized” ecosystem. This review study surveys different fish feeding systems using multi-sensor data fusion, computer vision technology, and different food intake models. In addition, different fish behavior monitoring techniques are discussed, and the parameters of water, pH, dissolved oxygen, turbidity, temperature etc., necessary for the fish feeding process, are examined. Moreover, the different waste management and fish disease diagnosis techniques using different technologies, expert systems and modeling are also reviewed.     

浙江名茶品质特征及评鉴新技术应用现状

以2009年第二届浙江省十大名茶评选工程实施产生的17个名茶为代表,分别从产地、色泽、外形、香气、滋味及叶底方面介绍了浙江名茶品质特征;围绕茶叶品质审评因素,综述了近10年来茶叶品质的量化识别研究成果,最具发展潜力的技术依次为机器视觉图像处理技术、近红外光谱分析技术和多传感信息融合技术。     

遥感图像数据融合方法与评价方法

为了对比分析不同融合方法的融合效果,本文采用Brovey、Intensity-Hue-Saturation(IHS)、Principal com-ponent(PC)、Gram-Schmit和Wavelet融合方法对北京和三亚地区的两幅ETM+遥感影像进行融合。对于融合后的图像,采用衡量信息量的信息熵、标准差,衡量光谱保真能力的偏差指数和相关系数进行了融合效果评价。结果表明:Brovey方法融合后的图像在对原有波谱信息的保留上具有最大的优势,但是其空间信息的详细程度最差;Intensity-Hue-Saturation(IHS)方法融合后的图像,具有最大程度的空间细节信息,而对原光谱信息的保留能力最差。PC、Gram-Schmit以及Wavelet融合方法无论在空间信息的详细程度还是在对原图像光谱保真能力上,都相差不大,其融合效果非常接近。     

葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合比例的视觉检测方法

针对葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合过程发生在苗木内部,难以检测愈伤组织融合比例的问题,提出一种基于计算机视觉的无损检测方法。采用计算机断层扫描技术(CT)获取葡萄硬枝嫁接苗木嫁接口不同位置处断层图像;通过提取感兴趣区域、添加掩模,简化处理过程;采用最大类间方差阈值分割法将筛管、导管以及嫁接口未融合区域的特征分割出来;采用8邻域区域生长法标记连通域,并设置面积阈值,将嫁接口未融合区域的特征提取出来;采用累计概率霍夫变换直线检测的方法,细化嫁接口未融合区域特征;将嫁接口不同位置处的未融合区域特征叠加,得到总的未融合区域特征;分别计算出总的未融合区域特征面积和嫁接口面积,进而求得融合比例。试验结果表明:该算法的处理时间为92.39s,相对误差3.31%,可以快速并准确地检测出葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织的融合比例。本研究提出的视觉检测方法可以为研究葡萄硬枝嫁接苗木愈伤组织融合过程、融合机理及融合影响因素提供技术支撑。     

三网融合环境下的图书馆信息化建设研究

三网融合是新信息环境下的必然产物,它的发展势必会对图书馆的信息化建设产生深远的影响。文章探讨了三网融合技术对图书馆信息化建设的影响和意义,分析了三网融合技术在图书馆信息化建设中取得的成就和存在的问题,列举了图书馆利用三网融合可开展的创新服务。     

基于农业本体和融合规则的知识融合框架研究

基于知识的共享和服务已经成为研究者关注的热点,而知识融合(尤其是隐式知识发现)逐渐成为基于知识的共享和服务中知识处理和优化的核心部分。提出了基于农业本体和融合规则的知识融合框架,主要包括:研究基于农业本体的知识抽取、清理和标注方法,知识体聚类模块;基于本体的融合规则构建以及规则选择、评估模块;面向用户需求的知识融合模块。最后,给出了一个面向农业领域的知识融合实例证明该框架对农业知识服务具有重要的意义。     

计算机视觉在作物水分亏缺诊断中的应用进展

随着图像处理与分析技术的蓬勃发展,许多专家学者利用图像获取工具比人眼更精细的分辨能力,应用计算机视觉技术进行信息诊断研究。论文简要介绍了计算机视觉技术,着重分析了作物图像获取方法和作物图像信息的分析方法,指出基于计算机视觉的作物水分亏缺诊断在实际应用中存在的问题,并对该领域的未来发展进行展望,指出:多信息融合是图像信息描述的主流趋势,高效的图像识别与分析算法是关键;水分亏缺诊断与作物缺水临界点、作物灌水量研究有机结合是实现作物田间实时灌溉和精量灌溉的前提。