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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 +1 位作者 周翊民 叶玲见 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期61-67,共7页
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... 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。 展开更多
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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