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摘要:
数据关联是视觉传感网络联合监控系统的基本问题之一.本文针对存在漏检条件下视觉传感网络的数据关联问题,提出高阶时空观测模型并在此基础上建立了数据关联问题的动态贝叶斯网络描述.给出了数据关联精确推理算法并分析了其计算复杂性,接着根据不同的独立性假设提出两种近似推理算法以降低算法运算量,并将提出的推理算法嵌入到EM算法框架中,使该算法能够应用于目标外观模型未知的情况.仿真和实验结果表明了所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于高阶时空模型的视觉传感网络数据关联方法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 数据关联 视觉传感网络 高阶时空模型 动态贝叶斯网络
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 236-247
页数 12页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1004.2012.00236
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万九卿 19 151 9.0 12.0
2 刘青云 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据关联
视觉传感网络
高阶时空模型
动态贝叶斯网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
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