一种基于多传感器信息融合的目标识别系统技术方案

本实用新型专利技术涉及一种基于多传感器信息融合的目标识别系统，监控中心部署信息融合目标识别装置；后端监控区部署监控装置，监控装置由相互连接的探测/传感器、便携式光伏系统和便携电池组成；前端监控区也部署监控装置；后端监控区的监控装置与前端监控区的监控装置通过有线通信；后端监控区的监控装置与所述监控中心的信息融合目标识别装置通过无线通信。本实用新型专利技术利用D‑S合并规则将各单个证据体合并成一个新的证据体，而新证据体能更好的反应识别的目标，根据决策规则进行决策判定，达到识别目标的目的，提高了识别率。

A target recognition system based on multi-sensor information fusion

【技术实现步骤摘要】
一种基于多传感器信息融合的目标识别系统
本技术涉及信息融合及目标识别技术，适用于在边海防复杂环境下无人值守的立体监视系统，特别涉及一种基于多传感器信息融合的目标识别系统。技术背景边海防地区巡逻路径长、巡逻范围广，且地理环境复杂、气候条件恶劣。传统的依靠人工巡逻的方式受限于有限的人员，由于人员长时间巡逻易疲劳、观察范围有限等影响，往往会造成敌对势力和恐怖分子的入侵，造成严重后果。当前现役边海防部队监视设备比较单一、产生大量无效的数据，而监视士兵每天需要面对海量数据，与有限的人员形成鲜明的对比，无法有效地获取入侵目标相关信息，导致监控区域遭遇入侵危险。因此迫切需要一种目标识别装置，满足边海防无人值守的立体监视需求，保障广阔的边海防安全。边海防地区与多国接壤，地区形势复杂多样，周边面临严峻的安全考验。主要有以下特点：1）地势平坦、泾渭分明；2）河流边界，山路崎岖；3）地势险要、崇山峻岭；4）丛林密布、雷电频发；5）黄沙漫漫、戈壁绿洲。目标信息形式多种多样、内容包罗万象、数量浩如烟海。在此背景下，单一传感器只能获取目标信息的某个属性，反映的是待测目标某一侧面的信息，无法获取目标全方位的信息，因此采用多传感器对目标进行探测，能够实现不同类型传感器在时间、空间及功能上的互补；能够避免某个单一传感器在探测过程中发生故障，不能正常工作时，其它传感器能仍可以有效地获取目标多维度信息；同时单一传感器的检测结果可以通过其它传感器加以确认并相互融合，提高探测信息的置信度和系统的容错能力。这样较单一传感器更能保证目标信息的完整性和准确性，有利于对目标类型的决策判定，提高识别率。多传感器信息融合技术最早应用于军事领域，随着人工智能、机器视觉、图像处理、人工神经网络、模糊控制等学科发展和不同类型、性能传感器如雨后春笋般出现，多传感器融合技术已成为当前研究的热点。多传感器信息融合根据信息的抽象程度，可划分为低级层次的数据层融合、中间层次的特征层融合和高级层次的决策层融合；按照信息数据处理的范围、数据类型和融合位置可分为集中式融合结构模型、分布式融合结构模型和混合式结构模型；信息融合方法大致分为最优估计理论方法（最小二乘法、卡尔曼滤波和最大似然估计）、统计学方法（贝叶斯理论、证据理论和马尔科夫过程）、信息论方法（熵方法和最小描述长度）以及人工智能方法（人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑）。目前多传感器信息融合技术应用十分广泛，在民用领域主要用于医疗诊断、交通监测、火灾监测、水质监测、工业控制及海洋监测等。目标识别是多传感器信息融合的主要应用案例之一，其主要是通过实时信号处理从获取的未知目标中提取特征，建立目标特征向量，与已知目标特征数据库进行匹配，达到目标识别的目标。如果仅用单个传感器，其采集的信息单一、局部和不确定性，导致目标识别率降低。多个传感器对目标进行多维度、多角度和多属性的探测，获取目标的信息更加丰富、完整，并提取目标多重特征向量进行融合处理，有效地提高目标识别率。
技术实现思路
本技术的目的在于，提供一种基于多传感器信息融合的目标识别系统。能够解决传感器探测的信息缺乏深度融合的问题；能够识别人员、车辆以及低空小目标，为边海防无人值守区域提供解决方案。本技术的目的是通过下述技术方案实现的。一种基于多传感器信息融合的目标识别系统，包括监控中心、后端监控区和前端监控区，所述监控中心部署有信息融合目标识别装置；所述后端监控区部署有监控装置，所述监控装置由相互连接的探测/传感器、便携式光伏系统和便携电池组成；所述前端监控区也部署有监控装置；所述后端监控区的监控装置与所述前端监控区的监控装置通过有线通信；所述后端监控区的监控装置与所述监控中心的信息融合目标识别装置通过无线通信。本技术利用多个探测/传感器对待识别目标进行属性信息的采集,生成目标BPA；然后将这些具有特征属性的数据信息进行数据关联与融合处理。数据融合基于D-S证据理论方法，即依据各个传感器获取的目标特征信息，产生对目标的度量，就构成了该理论中的证据体，并利用这些证据体构造相应的基本概率分布函数，单个传感器对所识别目标赋予一个可信度，利用D-S合并规则将各单个证据体合并成一个新的证据体，而新证据体能更好的反应识别的目标，根据决策规则进行决策判定，达到识别目标的目的，提高了识别率。附图说明图1是本技术的系统连接图；图2是本技术的工作流程图；图3是本技术的多传感器信息融合方法流程图；图4是本技术的多目标识别模型框图。图中：100.监控中心，200.后端监控区，300.前端监控区；1.信息融合目标识别装置，2.监控装置，21.探测/传感器，22.便携式光伏系统，23.便携电池。具体实施方式以下结合附图和实施例对本技术中技术实现进行详细说明。参见图1至图4，一种基于多传感器信息融合的目标识别系统，包括监控中心100、后端监控区200和前端监控区300，监控中心100部署有信息融合目标识别装置1；后端监控区200部署有监控装置2，监控装置2由相互连接的探测/传感器21、便携式光伏系统22和便携电池23组成；前端监控区300也部署有监控装置2；后端监控区200的监控装置2与所述前端监控区300的监控装置2通过有线通信；后端监控区200的监控装置2与监控中心100的信息融合目标识别装置1通过无线通信。本技术基于多传感器信息融合的目标识别系统，首先通过多传感器获取待识别目标的信息,对目标信息预处理，提取目标特征；然后单个传感器对目标进行初步识别，形成目标BPA(基本概率赋值),信息融合目标识别装置通过获取单个传感器计算得到的目标BPA，依据改进的D-S证据理论方法进行数据融合计算目标可信度函数；最后通过决策逻辑判定规则识别目标。实施例：图1为本技术系统连接图。本系统是针对边海防无人值守监视区域进行设计，可根据不同的监视环境，多种传感器可自由组合、灵活配置。图1针对识别目标类型(人员、车辆和低空小目标)的特点，具体采用了声阵列传感器+震动传感器+可见光探测器+红外热像探测器的组合，仅为一种举例的组合。本实施例的可选方案还可以加入其他类型的探测/传感器21（如埋地式光纤光栅震动传感器、埋地式光纤声响传感器、磁传感器、微波传感器和激光传感器等），或去除部分传感器，其作用原理是一致的。前端监控区300布置震动传感器，识别的目标信息通过有线通信方式上报给信息融合目标识别装置1，后端监控区200布置声阵列传感器、可见光探测器和红外热像探测器，识别的目标信息通过无线通信方式上报给信息融合目标识别装置1。其部署在监控中心100，用于识别目标，确定目标类型和方位。多种探测/传感器21主要根据不同类型传感器特点和使用环境进行智能部署，震动传感器是被动式探测技术，能对周围360°的目标实施侦察；不受能见度、通视度的限制，是一种全被动、全方位的侦察设备。震动传感器生存能力强，不易受电子干扰，但存在探测距离近、定位精度不高、易受风雨本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多传感器信息融合的目标识别系统，包括监控中心、后端监控区和前端监控区，其特征在于，所述监控中心部署有信息融合目标识别装置；所述后端监控区部署有监控装置，所述监控装置由相互连接的探测/传感器、便携式光伏系统和便携电池组成；所述前端监控区也部署有监控装置；所述后端监控区的监控装置与所述前端监控区的监控装置通过有线通信；所述后端监控区的监控装置与所述监控中心的信息融合目标识别装置通过无线通信。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器信息融合的目标识别系统，包括监控中心、后端监控区和前端监控区，其特征在于，所述监控中心部署有信息融合目标识别装置；所述后端监控区部署有监控装置，所述监控装置由相互连接的探测/传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡锦华，熊健，兰童玲，张返立，熊勰，吴包琳，
申请(专利权)人：江西联创精密机电有限公司，
类型：新型
国别省市：江西;36