融合规则

摘要： 对作战目标的识别是指挥与控制系统在作战环境中实施精确打击的前提条件,然而多种系统协同作战必然会对作战目标的识别有差异。针对冲突识别信息融合导致的目标识别不明确甚至错误的问题,提出一种基于改进DS证据理论的指控系统信息融合方法,该方法构建基于智联体的融合模型,在此模型基础上根据皮尔逊相关系数计算出目标识别信息的相关性权重,引入分类思想并结合模糊熵理论计算出目标分类权重,最后用DS融合规则对经过相关性权重和目标分类权重修改后的目标识别信息进行融合。仿真结果表明,与DSCR方法、CRET方法、CBF方法、CMCE方法和NDCM方法相比,所提方法在各种冲突情况下降低了识别错误目标的概率,提高了对正确目标的识别,有效提升了系统的目标识别能力。

摘要： 野战条件下部队装备维修抢修技术力量有限,需要后方技术专家进行远程支持,为解决远程支持专家实时、全面观察维修现场环境的问题,提出一种基于轻量级神经网络和边缘校正的多聚焦图像融合方法。第一级融合使用改进的轻量级神经网络模型对图像补丁进行分类,将输出结果重构成初级决策图,划分出主聚焦区域;第二级融合使用一种改进的边缘检测算法,生成边缘引导图对初级决策图进行边缘校正,获得良好的融合边缘。选取cifar⁃10数据集中的自然图像进行特殊处理,模拟边界模糊情况,创建多尺度模糊数据集。实验结果表明,该融合方法参数量少、模型体积小、收敛速度快,经过两个阶段的处理,图像细节保有度高,融合边界效果良好,在主观视觉和客观评估方面优于其他融合方法,能够满足维修任务需要。

摘要： 为了充分地利用遥感图像的空间细节信息,提出了基于卷积稀疏表示和非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的遥感图像融合方法。首先利用卷积稀疏表示建立模型,完成图像的超分辨率,达到细节增强的目的。然后再对两幅图像进行融合,先将超分辨率后的图像和全色图像进行NSCT变换,得到各自的高分辨率子带图像和低分辨子带图像,根据不同子带的特点采用适当的融合规则进行融合得到新的子带信息,最后进行NSCT逆变换得到融合结果。实验证明,该方法获取的融合图像在视觉效果和客观指标两方面都优于其他方法。

摘要： 针对红外与弱可见光图像传统融合算法在结果图像中目标不突出、整体对比度降低、边缘及纹理细节不清晰、缺失等问题,本文提出一种基于感知一致性空间(Perception Unified Color Space,PUCS)和双树复小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的融合算法。首先,将红外与弱可见光图像的亮度分量由RGB空间分别转至感知一致性空间得到新的亮度分量以备后续变换处理;接着,将源图像利用DTCWT进行多尺度分解,分别获取各自的低频分量与高频分量;然后,根据不同频带系数特点,提出一种基于区域能量自适应加权的规则对低频子带分量进行融合,采用一种基于拉普拉斯能量和与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带分量进行融合;最后,对融合后的高、低频子带分量进行DTCWT逆变换重构图像,再将其转回至RGB空间以得到最终结果。在不同场景下将本文算法与3种高效融合算法进行对比评价,实验结果表明,本文算法不但在主观视觉上具有显著的目标特征、清晰的背景纹理及边缘细节、整体对比度适宜,而且在8项客观评价指标上也取得了较好的效果。

摘要： 对稀疏表示理论在脑部图像融合的应用进行了综述。围绕其算法流程对相关原理及研究现状分别进行阐述。在字典构造方面,围绕K奇异值算法框架对其展开讨论;在稀疏重构方面,就正交匹配追踪算法进行简要描述;在稀疏活跃度水平计算方面,以一种加权多范数活跃度度量方法为例进行分析。此外,概述了稀疏表示在脑部图像融合中的处理规则,讨论其面临的挑战,对相关工作的研究提出了期待。完整地梳理了稀疏表示理论的原理及其在脑部图像融合应用中的基本规则,可对该领域的工程实践提供理论研究基础。

摘要： 消除脉冲噪声,获取高质量的遥感图像对应用研究有着重要意义。消除高密度脉冲噪声的同时,保持原有遥感图像的边缘细节信息一直是这一领域中的难题。该文认为被脉冲噪声冲击后的图像会出现不确定性突变,为了解决这种不确定性问题,基于证据理论,利用脉冲噪声的多个特征进行了不确定性建模;融合了BJS散度和信度熵,给出新的权重分配,得到了新的概率指派;再根据融合规则和概率转换,给出噪声与信号点的分类依据,从而有效降低了高度冲突发生的可能性。实验结果表明,在噪声密度达到90%以上时,该文提出的方法仍然有效,且在消噪后的遥感图像中对不同地物信息的细节保持良好。

摘要： 为了提升无人船(Unmanned surface vehicle,USV)在恶劣航行场景下的视觉感知能力,提出一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间的水上航行场景可见光偏振图像融合方法。根据水上航行场景的偏振特性,制定了不同区域的融合规则,再基于HSV颜色空间,融合原场景的颜色信息,实现了对恶劣航行场景图像的语义分割,并将测试结果进行对比分析。在耀斑场景下,综合像素精度(Pixel accuracy,PA)值为0.7682。实验结果表明:该方法能增强图像对比度,凸显边缘轮廓信息,能够在恶劣航行场景下,稳定获得对比度较强、目标特性较好的特征信息,一定程度上提升了无人船在恶劣航行场景下的环境感知能力。

摘要： 空间域上多聚焦图像融合算法在利用聚焦评价函数检测定位聚焦区域时,聚焦评价函数性能较低,容易引入误差噪声,定位不准确,由此而产生误判的问题,在传统聚焦评价函数改进拉普拉斯梯度和SML基础上,通过结合NSML聚焦评价函数在梯度方向上的检测优势和SWML聚焦评价函数对噪声的抑制优点,改进了一种聚焦评价函数F-SWNL方法,该方法能扩大聚焦区域检测范围,降低噪声的引入,结合设计的融合规则,对聚焦区域中产生空洞区域进行空洞填充,并剔除误差噪声,提升融合图像质量.最后的实验表明:提出的改进聚焦评价函数对于图片清晰度变化有着明显敏感性,利用改进提出的聚焦区域检测方法得到的融合图像在客观评价体系中融合质量效果突出.

摘要： 在分布式N-P检测系统中,讨论了基于局部信噪比设计最优融合规则的问题。在给出融合的数学模型后,提出对局部输出结果加权、归一化后,采用二分法求解融合判决门限的方法,该方法可自适应调整融合规则.仿真表明,在不同性能传感器条件下,与常用的K/N准则比较,该算法具有更好的检测性能。

摘要： 该文对证据推理中Dempster融合规则存在的一些问题进行了探讨，利用信息论中的熵函数和测量信息离散度的FDOD函数提出了新的信息融合规则，改进了Dempster规划在不同证据冲突较大时的不合理结论。此外，文章还介绍了如何将新的融合规则应用于决策系统。

摘要： 本文从严谨性角度对信度函数理论的各个层面进行了分析和探讨，包括信度函数与概率的关系、Bayes融合规则与证据规则的关系、证据冲突与证据组合的关系、信度函数理论的几何解释及其不确定性度量等方面。文中明确指出其并非概率论的成功拓展，建议读者在应对实际问题时，谨慎采用。信度函数实际上属于随机集的一种，因此未来信度函数理论的进一步发展有赖于随机集理论的进一步完善，包括随机集的建模、推理、几何描述以及不确定性等概念与度量的进一步发展和完善。相信随着信度函数理论的数学基础—随机集研究的深入，会有更多的有关信度函数的理论与应用层面的有价值的研究成果不断涌现。

摘要： 在实际工程应用中,针对粘接结构的力学性能估计问题,文章建立了一种可能性估计模型,由于传感器测量数据的模糊性、随机性及不确定性等特点,利用线性函数无法准确描述数据分布特点,为此,文章构造一种由概率密度函数到非单峰值及非线性的可能性分布转换方法;针对各传感器测量数据的可能性分布,提出一种可能性融合规则来进行可能性分布间的运算,通过可能性均值对融合分布作出估计,将此模型应用到粘接结构的力学性能估计中,从而对粘接质量检测提供有效依据.

摘要： 为更有效地提取图像的显著特征，提高图像的融合性能，针对CurveIet无法捕捉图像纹理信息的缺点，根据小波和滤波器组的各自特点，提出了基于小波和复方向滤波器组的多聚焦图像融合方法。首先利用复方向滤波器组将图像分解为不同方向的信息，对低频信息使用绝对值最大选取的融合规则，高频信息则使用小波进一步分解，分解后得到的低频信息使用绝对值最大选取的融合规则，高频信息使用基于区域能量的融合规则来进行多聚焦图像融合。实验结果和理论分析表明：该方法有效地改进了图像的方向和纹理信息，有效提取了图像的显著特征，与小波和曲波变换的方法相比，视觉方面有了较大改进，并且评价指标优于后者。

摘要： 利用contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出一种基于contourlet变换系数区域特征的图像融合方法。该算法将源图像进行contourlet变换，在不同尺度、不同方向的子带中结合contourlet变换系数的区城特性进行图像融合，高频和低频子带中分别来用区域离散度和区域梯度作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像。实验结果表明，与小波变换与梯度金字塔融合算法相比，本文算法能够更好地提取原始图像特征，融合后的图像具有更好的主观视觉效果。

摘要： 医学图像融合技术是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图像处理在生物医学工程中的重要应用。它涉及数字图像处理、计算机图形学、医学、成像设备以及医学领域的相关知识。医学图像的配准是对序列图像和多模图像自动分析的前提条件和核心问题，小波变换已在医学图像处理的实现中有着广泛的应用。本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等，并对医学图像的研究前景作了预测。

摘要： 医学图像融合技术是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图像处理在生物医学工程中的重要应用。它涉及数字图像处理、计算机图形学、医学、成像设备以及医学领域的相关知识。医学图像的配准是对序列图像和多模图像自动分析的前提条件和核心问题，小波变换已在医学图像处理的实现中有着广泛的应用。本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等，并对医学图像的研究前景作了预测。

摘要： 医学图像融合技术是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图像处理在生物医学工程中的重要应用。它涉及数字图像处理、计算机图形学、医学、成像设备以及医学领域的相关知识。医学图像的配准是对序列图像和多模图像自动分析的前提条件和核心问题，小波变换已在医学图像处理的实现中有着广泛的应用。本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等，并对医学图像的研究前景作了预测。

摘要： 医学图像融合技术是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图像处理在生物医学工程中的重要应用。它涉及数字图像处理、计算机图形学、医学、成像设备以及医学领域的相关知识。医学图像的配准是对序列图像和多模图像自动分析的前提条件和核心问题，小波变换已在医学图像处理的实现中有着广泛的应用。本文主要介绍了医学图像融合技术的基本概念、发展情况、常用方法及面临的困难等，并对医学图像的研究前景作了预测。

摘要： 本发明公开了一种融合网络下综合业务融合计费方法及规则引擎装置，包括：设置模块预先按照计费规则设置应用层的各个融合网络下综合业务的计费参数；计费模块按照所述计费参数对接收到的综合业务进行计费，得到该综合业务的实际支出费用。本发明能够根据预设的融合网络下综合业务的计费参数对电信、广电以及电商等运营商之间跨网捆绑业务，特别是数字家庭业务进行跨网计费，而且本发明计算方法简便，从而在一定程度上促进了融合网络下综合业务的发展。

摘要： 本发明公开了一种融合网络下综合业务融合计费方法及规则引擎装置，包括：设置模块预先按照计费规则设置应用层的各个融合网络下综合业务的计费参数；计费模块按照所述计费参数对接收到的综合业务进行计费，得到该综合业务的实际支出费用。本发明能够根据预设的融合网络下综合业务的计费参数对电信、广电以及电商等运营商之间跨网捆绑业务，特别是数字家庭业务进行跨网计费，而且本发明计算方法简便，从而在一定程度上促进了融合网络下综合业务的发展。

摘要： 本发明公开了一种融合LSTM与场景规则知识的异常轨迹检测方法及装置，包括依据目标轨迹构建时序序列；将时序序列输入LSTM网络，获取的目标轨迹中每个时刻的位置隐向量，并基于各位置隐向量进行注意力机制计算，得到目标轨迹表示向量；拼接目标轨迹表示向量与设定场景规则的向量，并对拼接后向量进行分类，得到异常轨迹检测结果。本发明采用的融合方法除了使用向量表示轨迹之外，还加入了可调整的应用场景规则，解决单一方法的不足，具有更好的迁移性。

摘要： 本发明提出一种基于形式规则引导的地学知识图谱融合优化系统和方法，该系统包括包括：向知识图谱融合优化系统输入待完善的常规地学知识图谱数据单元、基于层级划分的形式引导规则单元、基于形式规则引导的知识图谱优化单元；该方法包括向知识图谱融合优化系统输入待完善的常规地学知识图谱数据；设置地学知识图谱的形式引导规则；形式规则引导的知识图谱优化：本发明减少计算所需空间和时间；更进一步的，本方法所设计的规则及算法逻辑，对于存在关系嵌套（互影响）的多组浅、中、深层知识进行多线路并行计算融合时，能够保证局部融合准确性，以及全局结构、知识完备及关键数据不受破坏。

摘要： 本发明涉及图像数据处理技术领域，本发明公开了基于SWRL规则的BIM和GIS本体融合方法及系统，对建筑信息模型BIM进行解析，得到实体类别和实体属性；其中，实体属性，包括：实体关系属性和实体数据属性；将解析得到的实体类别和实体属性进行转换，得到地理信息系统GIS所对应的实体类别和实体属性；将实体类别和实体属性进行存储；基于所存储的实体类别和实体属性，确定地理信息系统GIS中各个层次对应的数据。本发明在本体层采用语义匹配和几何重构相结合的方法，针对IFC和CityGML标准下的实体对应及部分属性对应采用语义匹配，对坐标转换等属性则采用几何重构的方法，自动完成IFC到CityGML的转换。

摘要： 本发明提供一种基于规则和神经网络模型融合的标准指标抽取方法，其包括以下步骤：S1、选取定量的标准文本并进行数据处理；S2、建立数据抽取规则；S3、对标准文本进行标准指标抽取；S4、进行深度学习神经网络模型训练；S5、利用步骤S4中训练好的模型进行标准指标抽取，指导步骤S2的数据抽取规则的迭代；S6、重复上述步骤S2‑S5，迭代抽取规则和模型；S7、利用数据抽取规则和深度学习神经网络模型联合进行标准指标抽取。该方法能够对标准文本抽取参数名称、参数值和约束条件三个指标，旨在将与航空领域标准相关的非结构化文本数据转化成结构化的知识信息，并确保抽取的准确性，以实现航空领域的标准指标知识的梳理和有效利用。

摘要： 本发明公开一种基于新型区域特征融合规则的红外与可见光图像融合方法，主要解决红外与可见光图像融合时所存在的边缘信息缺失、目标特征不够突出的问题。本发明的具体实现步骤为：对已配准的红外图像与可见光图像分别进行NSST分解，得到相应的低频子带系数和高频子带系数；对于低频子带系数，采用基于优化PCNN模型的融合规则进行融合；对于高频子带系数，采用新型区域特征融合规则进行融合；最后对融合后的低频子带系数和高频子带系数进行NSST逆变换，获得最终的融合图像。本发明能够充分突出红外与可见光图像的目标特征，同时有效地保护红外与可见光图像的纹理细节与边缘信息，获得对比度和清晰度强、视觉信息保真度高的融合图像。

摘要： 本发明提供了一种基于非下采样剪切波和全局‑区域‑局部融合规则的图像融合方法，属于图像融合技术领域。主要解决从统计模型中提取单层次特征容易导致图像表示不准确的问题。其实现步骤是：1)待融合图像进行非下采样剪切波变换，得到高频、低频系数；2)低频子带系数采用基于平均梯度取大的融合规则，高频子带系数采用全局‑区域‑局部的融合规则；3)融合后的高、低频系数执行非下采样剪切波逆变换获得融合后的图像。本发明能充分考虑了系数之间的相关性，精确地表示源图像的纹理、细节等特征，从而能有效避免将错误信息引入融合图像中，提高视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。

摘要： 本发明公开了一种基于三位一体融合规则的尾随人员检测方法及系统，包括：利用数据采集模块采集固定区域内人员的相关信息；基于所述相关信息，利用三位一体融合规则判断所述固定区域内先行人员是否被尾随；若判断结果为被尾随，则进行预警。本发明能够提升防尾随技术的智能化水平，由被动安防向主动安防、智能安防转变；增加尾随检测机制，实现尾随情况的实时风险预警；增加出入口安全管理自动化成分，减少基层员工的安保管理工作负担；系统深度挖掘和分析数据，实现出入安全保卫的精准管理、精准防范、精准服务。

摘要： 本发明公开一种融合规则和深度学习的渔业标准知识图谱构建方法，包括收集渔业标准文本并对渔业标准数据集进行预处理；对渔业标准文本进行标注并增广比较关系实体对；搭建规则库和构建并训练深度学习的模型；依据规则库和训练好的BERT‑BiLSTM‑CRF模型对训练集继续进行实体和关系的识别和抽取，获得关系三元组，存储在图数据库中并完成渔业标准知识图谱的构建，大大简化了构建图谱工作复杂度。