基于证据理论的双传感器决策融合目标检测

• 作者: 吴昊 张晔 陈浩
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 多传感器 目标检测 图像融合 RX检测 CFAR检测 证据理论
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 嵌入式系统
• 页码范围: 261-264
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4160字
• 语种: 中文

摘要

针对单传感器图像目标检测概率相对较低的问题,提出用来自两个传感器的图像分别进行目标检测,并基于加权证据理论将检测结果进行决策级融合.在对同一地区SAR图像和高光谱图像进行决策级融合过程中,各证据的权值确定采取了以传感器信任度决定权值的方法,实现了各传感器之间图像信息最优化互补.实验结果表明,在虚警概率为10<'3>数量级的条件下,加权融合后的检测概率达到84.51%,比仅用单一高光谱图像和SAR图像进行目标检测时分别提高了11.27%和19.72%:在主观视觉效果上,采取决策级融合后检测效果也更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晔	哈尔滨工业大学信息工程系	108	943	17.0	25.0
2	陈浩	哈尔滨工业大学信息工程系	46	408	13.0	19.0
3	吴昊	哈尔滨工业大学信息工程系	14	34	3.0	5.0