无线多媒体传感器网络中基于多类传感器信息的分布式视频处理

无线多媒体传感器网络中的多媒体传感器节点的功率、计算和存储能力及带宽资源受限,迫切需要低复杂度的视频处理技术对大数据量的视频进行压缩传输。基于来自网络中监控同一目标场景的多种类型传感器的信息,给出了一个新的无线多媒体传感器网络分布式视频处理系统框架;提出了一种基于多类型传感数据融合和多视角的GOP(group of picture)划分方法;在解码端,考虑单一视角视频序列之间较强的时间相关性,产生时间相关的边信息;利用来自多个视频传感节点的视频序列间的空间多视角相关性,产生多视角相关的边信息,并提供两种边信息的融合和选择机制,提高边信息的准确度和可靠性。最后仿真实验结果表明该方法的有效性和优越性。

基于通用模型的某武器系统多类传感器模糊故障诊断

叙述了基于通用拓扑结构的RBFN建立某武器系统多类传感器通用模型、用阈值逻辑对被测传感器及其RBFN输出的残差进行故障判别以及用模糊故障定位系统实现故障点定位的方法。

基于多阶段注意力机制的多种导航传感器故障识别研究

导航传感器在使用过程中容易发生故障,针对传统方法对其间歇性和渐变性故障识别率低的问题提出了一种基于多阶段注意力机制的多传感器故障识别算法.该算法采用基于长短期记忆神经网络和注意力机制的编码器-解码器结构,根据多类导航传感器数据之间的空间相关性和时间相关性来进行多传感器的故障互判.经验证,该算法对多种类传感器的故障识别率高达97.5%,可以高效地实现故障的检测和分类.该方法可以准确识别出故障传感器和故障类型,具有很强的工程应用价值.