2025年07月29日
多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。
近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。
2025年07月29日
多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。
近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。
2025年07月29日
摘 要：锂离子电池故障往往会使系统性能下降甚至瘫痪，故障部件剩余寿命的精确估计对整个系统的寿命预测和健康管理至关重要。粒子滤波是一种有效的序列信号处理方法，然而应用于锂离子电池剩余寿命预测准确性并不高。根据锂离子电池电学特性，提出一种改进的粒子滤波算法，基于锂离子电池容量退化指数模型，结合训练数据对锂离子电池剩余寿命进行预测。仿真及实验结果表明，改进的粒子滤波算法对锂离子电池剩余寿命预测误差小于5%。
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2025年07月29日
为研究夜间追尾事故中本车智能防撞预警方法，本文提出了一种基于毫米波雷达和机器视觉的前方车辆检测方法。利用多传感器融合数据，检测前方车辆的距离、速度等。建立传感器之间转换关系，转换雷达目标的世界坐标到图像坐标。
2025年07月29日
近日，莫大-北理工-深北莫应用数学联合研究中心李春团队研究生薛志鹏以第一作者身份，李春为通讯作者，在国际计算机图形学领域权威期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（TIP）发表题为《Uncertainty Quantification for Incomplete Multi-View Data Using Divergence Measures》的研究成果。该期刊影响因子高达 13.7，为中科院1区、CCF A类顶级学术期刊，论文录用需在理论与工程实践上对相关领域有重要推动作用，此次成果彰显了深北莫团队强劲的科研实力。