分布式信息融合的物联网事件检测方法

事件检测是物联网感知技术的一项重要应用。由于感知节点资源受限,事件检测准确率与节点能量有效性较难平衡。提出了一种新的物联网事件检测方法,基于分布式无线传感器网络,采用特征选择与人工智能学习算法,对感知数据进行局部与全局的二级信息融合,在降低节点功耗的同时提升了检测的准确率。进行要地周界入侵事件检测实验,结果表明,该方法相比传统的事件检测方法更加有效。     

主成分分析在震动信号目标识别算法中的应用

为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析（PCA）的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明：该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率.     

基于潜在变量二元回归模型的多传感器数据融合

针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题,提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量,通过Gibbs抽样得到潜在变量的分布概率,确定多变量回归模型中的表征量作为融合结果,并以潜在变量的分布概率作为融合结果的置信度。基于实地采集的运动目标震动信号进行仿真实验,结果表明该融合方法拥有较好的识别效果,同时能够给出识别结果的置信度。其中错分类的结果具有较低的置信度,可以提醒观测者做进一步的观察。     

基于运动检测与H.264的智能监控系统设计与实现

针对远程智能监控的应用,基于H.264视频编解码与运动检测标识技术,在由小型工控机与计算机组建的客户机/服务器系统上设计并实现了实时运动检测视频监控系统。系统对采集的视频帧进行H.264规范的压缩编码并传输,在保证图像质量前提下降低了带宽与存储开销。运动检测算法在Kalman动态背景更新的基础上,采用了加权方式的图像差分法。通过实际试验表明,该系统能稳定的压缩传输视频流,并在不增加虚警的情况下,提高了系统的检测准确度。