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利用Dempster—Shafer信息融合进行自动目标识别
  • ISSN号：1672-9722
  • 期刊名称：《计算机与数字工程》
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] U291.7[交通运输工程—交通运输规划与管理;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构：[1]华中理工大学图像识别与人工智能研究所，武汉430074, [2]图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
  • 相关基金：国家自然科学基金(编号69875005)
作者： 何国威[1], 刘建国[2]
关键词： 自动目标识别, 信息融合, 图像识别, 铁路枢纽
中文摘要：

本文主要对红外图像中铁路的特点，将图像处理技术与人工智能相接合，提出一种基于知识的智能识别方法。采用先建立完善的知识特征集，再以知识特征集为基础，采用Dempster-Sgafer来对特征集进行融合来识别铁路枢纽。其基本思路可用作一般目标识别。

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图象特征提取与识别的稳定性理论及自主智能算子研究
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期刊信息
  • 《计算机与数字工程》
  • 主管单位:中国船舶重工集团公司
  • 主办单位:中船重工集团公司七院第七0九研究所
  • 主编：王小非
  • 地址：武昌74223信箱
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  • 电话：027-87534308 87534205
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-9722
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1372/TP
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