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题名基于多传感器融合的无人机生命搜寻方法
被引量:3
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作者
李明辉
马文凯
周翊民
叶玲见
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机构
陕西科技大学机电工程学院
中国科学院深圳先进技术研究院
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出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2023年第2期61-67,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61973296)
深圳市科创委资助项目(JCYJ20170818153635759)
咸阳市重点研发计划(S2021ZDYF-GY-0244)。
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文摘
为应对单个生命探测传感器在野外、灾区生命搜寻时的不稳定状况,提出了一种基于多传感器信息融合的无人机(UVA)生命搜寻方法。首先,构建不同结构的ResNeXt网络以提取不同维度信息的特征,利用一维ResNeXt网络提取音频梅尔频谱系数的深层特征,利用二维ResNeXt网络提取红外图像的深层特征;其次,使用判别相关分析(DCA)对2种高维特征进行降维融合,兼顾不同特征的相关性和类别性,以获得更丰富的环境信息,从而提高生命搜寻的准确性;最后,将融合特征输入支持向量机分类器以进行生命识别的决策,建立具有相关性的音频和图像双模态数据集,并将所提方法在该数据集上进行实验比较和分析,对其性能进行有效评估。实验结果表明:所提方法在特征提取和特征融合方面效果优于其他传统方法,且多传感器融合识别准确率可达98.7%,证明该方法能有效提高特殊场景下人体检测的准确性,多传感器融合检测效果优于单传感器。
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关键词
数据融合
红外图像特征
音频特征
判别相关分析(DCA)
无人机生命搜寻方法
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Keywords
data fusion
infrared image features
audio features
discriminant correlation analysis(DCA)
UAV life search methods
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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