25、多模态数据融合技术与应用

多模态数据融合技术与应用

1. 异构传感器网络融合技术

在异构传感器网络中，自适应编码传感器数据的算法得到应用。该算法可用于存在两类传感器的分层传感器网络，一类负责收集信息，另一类负责计算和通信任务。

2. 多模态线索融合用于事件分析

为了理解监控场景中的事件，多模态线索融合方法得到了广泛研究。这些方法与仅处理简单状态描述（如位置和速度）的方法不同，它们能在更高语义层面推断信息，通常在JDL数据融合模型的第2级进行情况分析。许多此类方法依赖于Dempster - Shafer组合规则、人工神经网络和专家系统等技术。

以车辆为例，安装在车辆上的大量异构传感器的数据会被综合分析，以预测驾驶员意图，实现预防性安全。具体来说，通过由PTZ摄像机和全景摄像机组成的摄像头网络、麦克风阵列、雷达以及提供车辆组件状态（速度、刹车状态、方向盘角度、车轮方向等）的CAN总线数据收集车辆内外情况信息。采用稀疏贝叶斯学习（SBL）分类器，结合道路车道跟踪信息、驾驶员视线和CAN总线数据来分类车道变更意图。给定包含在时间t和之前时刻收集的这些线索的参数向量x(t)，SBL会修剪无关或冗余特征，以产生高度稀疏的表示。然后对类别成员概率P(C|x(t))（其中C对应车道变更或车道保持）进行建模，并通过分析获得的接收者操作特征（ROC）曲线，在一组实际实验中估计决定驾驶员意图的阈值。

在环境智能领域，多模态数据融合技术也广泛用于态势感知应用。例如，在实验室中收集多模态数据以理解用户行为，并将用户高效分配到可用的工作站。所使用的传感器部分是硬件设备，部分是软件程序。
- 外部传感器 ：
- 软件模拟的徽章读取器（