Data Fusion for Sensory Information Processing Systems (The International Series in Engineering and pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:James J. Clark

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:1990-07-31

价格:USD 192.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792391203

丛书系列:

图书标签:

• henhao
• Data Fusion
• Sensory Information Processing
• Signal Processing
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Computer Vision
• Robotics
• Sensor Networks
• Pattern Recognition
• Information Theory

数据融合在感觉信息处理系统中的应用 本书深入探讨了数据融合在现代感觉信息处理系统中的关键作用。随着传感器技术的飞速发展，我们能够收集到的数据量日益庞大且多样化，如何有效地整合这些来自不同来源、不同类型的数据，以提取更全面、更准确的信息，成为当前研究的重点。本书旨在为研究人员、工程师以及对该领域感兴趣的读者提供一个深入的理解框架。 第一部分：数据融合的基础理论与方法 本部分将从数据融合的基本概念出发，逐步深入到其核心理论和方法。我们将首先阐述数据融合的定义、目标以及其在不同应用场景中的重要性。随后，将详细介绍数据融合的层次，包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合，并分析它们各自的优缺点及适用范围。 在方法论方面，我们将全面梳理当前主流的数据融合技术。这包括： 基于统计学的方法： 如卡尔曼滤波及其变种（扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF），它们在处理动态系统和时序数据融合方面表现出色。我们将详细解析这些滤波器的数学原理、实现细节以及在状态估计和轨迹跟踪中的应用。 基于机器学习的方法： 随着人工智能的兴起，机器学习在数据融合领域展现出强大的潜力。我们将重点介绍支持向量机 (SVM)、神经网络 (NN)、深度学习模型（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）等在特征提取、模式识别和决策融合中的应用。此外，还将探讨集成学习技术，如随机森林 (Random Forest) 和梯度提升 (Gradient Boosting)，如何通过组合多个模型来提高融合的鲁棒性和准确性。 基于证据理论的方法： 如Dempster-Shafer证据理论，它为处理不确定性和不完整的证据提供了强大的框架，特别适用于多传感器信息不一致的情况。本书将解析其基本原理、信任分配和证据组合过程。 基于模糊逻辑的方法： 模糊逻辑在处理主观性强、模糊性高的传感器数据时具有优势。我们将介绍模糊逻辑的推理机制、模糊集及其在传感器数据融合中的应用。 基于贝叶斯网络的方法： 贝叶斯网络能够清晰地表示变量之间的概率关系，为多传感器数据的概率融合提供了有效的工具。我们将探讨其构建、推理算法以及在目标识别和状态估计中的应用。 此外，本部分还将讨论数据融合过程中的关键挑战，包括数据对齐、数据冗余、信息不对称、噪声处理以及实时性要求等，并提供相应的解决方案。 第二部分：数据融合在感觉信息处理系统中的应用实例 本部分将聚焦于数据融合在具体感觉信息处理系统中的实际应用，展示其强大的功能和解决实际问题的能力。我们将深入分析以下几个关键领域： 机器人感知与导航： 机器人需要融合来自多种传感器（如摄像头、激光雷达 LiDAR、超声波传感器、IMU 惯性测量单元）的信息，以构建环境地图、进行定位、避障和路径规划。本书将详细介绍如何利用数据融合技术，提高机器人在复杂未知环境中的感知能力和自主导航性能。例如，我们将探讨如何融合视觉信息和激光雷达数据，实现更精确的3D环境重建；如何结合IMU和轮式里程计信息，提高机器人的姿态估计精度。 自动驾驶系统： 自动驾驶车辆依赖于对周围环境的全面感知，这需要融合摄像头、雷达、激光雷达、GPS 等多种传感器的数据。我们将深入探讨数据融合在目标检测、跟踪、分类、车道线识别、交通标志识别以及场景理解中的作用，以及如何实现高精度、高可靠性的环境感知，确保行车安全。 人机交互与增强现实 (AR)/虚拟现实 (VR)： 在人机交互领域，数据融合使得系统能够理解用户的意图、动作和情感。例如，融合手势识别、眼球追踪、语音识别等信息，可以实现更自然、更智能的人机交互。在AR/VR应用中，数据融合用于精确跟踪用户的位置和姿态，将虚拟信息与真实世界进行融合，提供沉浸式的体验。我们将分析如何融合惯性传感器、视觉传感器和外部定位系统的数据，实现高精度、低延迟的跟踪。 生物医学信号处理： 数据融合在生物医学信号分析中也有广泛应用，例如融合多导联心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 等信号，可以更全面地诊断和监测疾病。我们将探讨如何利用数据融合技术，提高疾病诊断的准确性和效率。 遥感与环境监测： 遥感技术通过卫星、飞机等平台获取地球表面的信息，融合不同光谱、不同分辨率的遥感数据，可以实现更精准的土地利用分类、植被监测、灾害评估等。我们将介绍多源遥感数据融合的技术方法及其在环境科学中的应用。 工业自动化与智能制造： 在工业环境中，数据融合可以用于设备状态监测、故障诊断、预测性维护，以及生产过程的优化。通过融合来自各种传感器的生产参数、设备运行数据，可以提高生产效率、降低能耗、减少停机时间。 在每个应用场景中，本书都将提供具体的案例研究，分析所采用的数据融合方法、关键技术挑战以及取得的成效，为读者提供实践指导。 第三部分：面向未来的数据融合技术 本部分将展望数据融合领域的未来发展趋势，探讨新兴技术和研究方向。 深度学习驱动的数据融合： 随着深度学习模型的不断发展，其在端到端数据融合任务中展现出巨大的潜力，能够自动学习复杂的特征表示和融合策略。我们将探讨如何设计更高效的深度融合模型，处理海量、异构数据。 联邦学习与分布式数据融合： 在隐私保护日益重要的今天，联邦学习允许在不共享原始数据的情况下进行模型训练和数据融合，这对于处理分布在不同设备或机构中的敏感数据尤为重要。 自适应与在线数据融合： 随着环境和传感器特性的动态变化，开发能够实时适应并优化融合策略的自适应和在线数据融合技术变得至关重要。 多模态情感计算： 融合语音、面部表情、肢体语言等多模态信息，实现对人类情感的更准确、更细致的理解，将在人机交互、心理健康等领域带来革命性的变化。 面向特定领域的融合优化： 针对不同应用场景的特点，开发定制化的数据融合算法和架构，以实现最佳性能。 本书的编写旨在为读者提供一个系统、全面且深入的数据融合知识体系，帮助他们理解和掌握这一关键技术，并将其应用于各种感觉信息处理系统，推动相关领域的研究与发展。

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作为一位在智慧医疗领域工作的工程师，我对利用多源传感器数据提升诊断精度和患者监测能力抱有浓厚的兴趣。这本书的书名让我联想到在可穿戴设备、医学影像和实验室检测等场景下，如何有效地整合来自不同传感器的数据，以实现更早期的疾病预警、更精准的病情评估以及更个性化的治疗方案。我特别关注书中是否会探讨如何融合生理信号（如心电图、脑电图、血氧饱和度）、医学影像（如X光、CT、MRI）以及基因组学数据，来构建一个全面的健康模型。我期望书中能够深入讲解一些针对医疗数据特点的融合技术，例如如何处理缺失数据、噪声以及模态间的不一致性。此外，如果书中能够涵盖一些关于隐私保护、数据安全在医疗数据融合中的重要性，以及如何设计符合医疗法规的融合系统，那将极大地促进我在实际项目中的应用。我希望这本书能为我提供一种新的视角，利用先进的数据融合技术，为改善人类健康贡献力量。

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这本书的名字就让我对它充满了期待。作为一个长期在物联网和嵌入式系统领域摸爬滚打的工程师，我深知数据处理和融合在提升系统性能、实现智能化方面的关键作用。尤其是在传感器密集型的应用场景下，如何有效地将来自不同模态、不同精度的传感器信息整合起来，剔除噪声，提取有价值的特征，并最终形成一个统一、准确的认知，一直是我和团队面临的重大挑战。我设想这本书能够提供一套系统性的方法论，从理论基础到实际应用，深入浅出地讲解数据融合的各种技术，例如卡尔曼滤波、粒子滤波、证据理论、模糊逻辑等等，并且能够结合具体的工程案例，展示这些技术在实际系统中是如何部署和优化的。我特别希望它能涵盖一些关于如何处理传感器之间异构性、时间同步问题、以及大规模数据流处理的策略。如果书中能够提供一些关于算法效率、硬件加速、甚至是软件架构设计方面的建议，那将是锦上添花。我期盼着这本书能成为我案头必备的参考书，帮助我在未来的项目中，构建出更强大、更智能的感知系统。

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对于一个长期关注机器人技术和自主导航的开发者来说，数据融合是构建可靠导航和定位系统的基石。这本书的书名立刻吸引了我的目光，因为它直接触及了感知系统中至关重要的一环。我脑海中浮现的，是一本能够详细阐述如何结合IMU、GPS、轮式里程计、视觉里程计以及激光雷达数据，来构建一个高精度、低漂移的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统的指南。我迫切地想知道书中是如何讲解这些不同传感器数据的权衡与融合，以及如何处理传感器噪声、动态环境和遮挡等问题。我期望书中能有关于因子图（factor graphs）或图优化（graph optimization）在SLAM中应用的深入分析，以及它们在多传感器融合场景下的优势。此外，如果书中能够提供一些关于实时性要求下的融合算法选择，以及如何在资源受限的嵌入式平台上实现高效融合的实用建议，那将对我开发无人机、扫地机器人等产品非常有帮助。我希望这本书能成为我解决复杂导航问题的“秘密武器”。

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我是一位对人工智能，尤其是机器学习在多传感器数据融合领域的应用非常感兴趣的研究生。当我看到这本书的书名时，我的第一反应就是它可能深入探讨了如何利用深度学习模型来完成复杂的传感器信息融合任务。我非常好奇书中会介绍哪些前沿的神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或者Transformer，是如何被巧妙地应用于整合图像、音频、雷达、激光雷达等多种传感器数据的。我尤其关注书中是否有关于如何设计有效的损失函数来指导模型学习，以及如何处理数据不平衡、标签缺失等常见问题。此外，我希望书中能够提供一些关于模型解释性（explainability）的讨论，因为在许多关键应用领域（如自动驾驶、医疗诊断），理解模型决策过程至关重要。如果书中还能分享一些关于大规模数据集的构建、预处理技巧，以及如何进行模型评估和优化的经验，那将对我开展博士研究非常有价值。我期待这本书能够为我提供一个扎实的研究起点，并激发我探索更多创新的融合算法。

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我是一名对智能交通系统（ITS）和车联网（V2X）技术充满热情的技术经理。在我看来，传感器数据融合是实现交通安全、效率和便捷性的核心技术。这本书的标题让我立刻联想到如何将来自车辆内部传感器（如雷达、摄像头、超声波）、外部传感器（路侧单元、交通信号灯）以及共享的V2X信息进行融合，以实现更高级别的驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶功能。我非常期待书中能够深入探讨如何利用多传感器融合来精确感知车辆周围环境，包括目标检测、跟踪、分类、以及意图预测。特别是在复杂的交通场景下，如何融合不同传感器的优势，例如利用雷达的穿透性和摄像头的丰富信息，来克服单传感器的局限性。我希望书中能够提供一些关于数据同步、空间变换、以及多目标跟踪算法在V2X环境下的实现细节。如果书中还能对不同融合层级（如早期融合、晚期融合）进行比较分析，并提供一些关于安全性和可靠性保障方面的考量，那将对我们设计下一代智能交通解决方案具有极大的指导意义。

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