多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

被引：18

作者：

胡永利

朴星霖

孙艳丰

尹宝才

机构：

[1] 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室

来源：

中国科学:信息科学 | 2013年 / 43卷 / 10期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

多源异构; 信息融合; 跟踪定位; 特征表示; 物联网;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

物联网的全面感知产生了海量的感知数据,并且感知数据呈现为显著的多源异构性.因此,如何实现海量多源异构感知数据的智能处理是一个具有挑战性的课题.数据融合是处理多模态数据并挖掘提取有价值信息的有效手段,但针对多源异构数据,特别是非结构化的视频多媒体信息,如何实现高效的融合计算还面临许多问题需要解决.本文针对物联网多源异构感知信息的处理问题,提出多层次的多源异构数据融合方法,并以基于无线信号、视频和深度感知数据的目标定位跟踪应用为切入点,重点研究多源异构数据的处理、特征表示和数据融合方法.根据不同类型数据的特性采用不同的数据融合方法,通过挖掘无线信号、视频和深度等多源异构数据内在的关联性,实现多源异构数据有价值信息的有效利用.实际复杂场景的实验表明,本文提出的基于多源异构数据融合的目标跟踪和定位方法,能够解决传统依赖单源同质数据的目标跟踪方法所面临的光照变化和遮挡交错等难点问题,并且可以获得较为准确的运动目标三维位置,具有良好的跟踪定位效果.

引用

页码：1288 / 1306

页数：19

共 8 条

[1]

Robust visual tracking with structured sparse representation appearance model[J] . Tianxiang Bai,Y.F. Li.Pattern Recognition . 2011 (6)

[2]

2D–3D-based on-board pedestrian detection system[J] . David Gerónimo,Angel D. Sappa,Daniel Ponsa,Antonio M. López.Computer Vision and Image Understanding . 2010 (5)

[3] Semantic fusion of laser and vision in pedestrian detection [J].

Oliveira, Luciano ;

Nunes, Urbano ;

Peixoto, Paulo ;

Silva, Marco ;

Moita, Fernando .

PATTERN RECOGNITION, 2010, 43 (10) :3648-3659

[4]

Location, Localization, and Localizability[J] . Yunhao Liu,Zheng Yang,Xiaoping Wang,Lirong Jian.Journal of Computer Science and Technology . 2010 (2)

[5] Exact Matrix Completion via Convex Optimization [J].

Candes, Emmanuel J. ;

Recht, Benjamin .

FOUNDATIONS OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS, 2009, 9 (06) :717-772

[6]

Information fusion for wireless sensor networks[J] . Eduardo F. Nakamura,Antonio A. F. Loureiro,Alejandro C. Frery.ACM Computing Surveys (CSUR) . 2007 (3)

[7] Video object tracking using adaptive Kalman filter [J].

Shiuh-Ku Weng ;

Chung-Ming Kuo ;

Shu-Kang Tu .

JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, 2006, 17 (06) :1190-1208

[8] COLOR INDEXING [J].

SWAIN, MJ ;

BALLARD, DH .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 1991, 7 (01) :11-32

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