[
-
内容大纲
本书详细介绍了情境增强信息融合的基础推理、理论和方法，包括融合过程设计和实现中的情境影响，书中汇集了该领域顶尖专家的最新研究成果。全书分六个部分：基本原理、用于融合的情境概念、情境融合的系统观念、情境的数学特征、硬／软融合中的情境以及情境方法在融合中的应用。本书强调高级别信息融合和低级别信息融合之间的平衡问题，以描述在苛刻条件下的性能改进；强调组合不同领域的先进技术，以克服单一视角、传统计算和传统上应用于特定领域数据和信息融合程序的局限性。最后，介绍了所选择的需要注入情景知识的有代表性的应用领域，例如，视觉系统，港口监视、机器人和环境智能等。 -
作者介绍
-
目录
第一部分 基本原理
第1章 情境和融合：定义、术语
1.1 信息融合导论
1.1.1 数据（信息）融合的定义
1.1.2 信息融合“级别”
1.1.3 关于IF体系结构中数据和信息的备注
1.1.4 进一步的参考资料
1.2 融合中的情境
1.3 对信息融合和情境的展望
1.3.1 不同于焦点前提的情境前提
1.3.2 信息融合过程的含义
1.3.3 集成情境至信息融合过程
1.4 结论
致谢
致参考文献
第二部分 用于融合的情境概念
第2章 信息融合的“情境”形式化
2.1 引言
2.2 何为情境？
2.3 情境和知识
2.4 情境形式化
2.5 情境和信息质量
2.6 情境和自然语言理解
2.7 结论
致参考文献
第3章 情境：一个不确定源
3.1 信息融合过程中的不确定性
3.2 关于情境信息中不确定性的文献研究
3.3 情境的分类
3.4 本体论的作用和概率本体论
3.5 情境信息质量
3.5.1 不确定性变换
3.5.2 相互矛盾的、可疑的和不一致的信息
3.6 用例讨论
3.6.1 港口防护威胁评估
3.6.2 情境因素和情境信息类别
3.6.3 关注的事件
3.6.4 情境的不确定性维数
3.7 结论
致参考文献
第4章 信息融合中的情境跟踪方法
4.1 引言
4.2 情境跟踪方法的背景
4.3 情境跟踪
4.4 情境跟踪的机器分析
4.5 情境跟踪中的传感器、目标和环境
4.5.1 特征跟踪和辨识（目标）
4.5.2 广域运动图像（传感器）
4.5.3 态势和场景（环境）
4.6 受道路约束的跟踪和辨识示例
4.6.1 道路网络（环境）
4.6.2 目标测量模型（传感器）
4.6.3 十字路口的目标模型（目标）
4.6.4 情境跟踪示例——结果
4.7 讨论
4.8 结论
致谢
致参考文献
第5章 威胁评估系统的情境假设
5.1 引言
5.2 威胁的定义
5.2.1 威胁评估
5.2.2 威胁评估的独特系统要求
5.3 决策支持系统的假设
5.4 基于情境的威胁实例
5.4.1 贝叶斯与证据推理的关联
5.4.2 比例冲突重新分配
5.5 从情境出发实现威胁估计
5.6 讨论
5.7 结论
致谢
致参考文献
第6章 面向决策支持的情境感知知识融合
6.1 引言
6.2 知识融合：当前发展情况
6.3 面向应急管理的情境感知决策支持系统
6.3.1 决策支持模型
6.3.2 概念框架
6.3.3 火灾响应
6.3.4 CADSS中的知识融合
6.4 结论
致谢
致参考文献
第三部分 情境融合的系统观念
第7章 情境信息的系统级使用
7.1 内容范围和组织
7.2 信息利用中的情境
7.2.1 “谁的情境”（Context-Of：C-O）与“为谁的情境”（Context-For：C-F）
7.2.2 问题变量与情境变量
7.3 数据融合中的情境
7.4 情境利用中的质量控制
7.5 自适应情境利用
7.5.1 信息利用中的自适应性价值
7.5.2 推理问题与方法的分类
7.6 自适应组合建模
7.7 机会适应性
7.8 在预测建模中使用情境
7.9 结论
致参考文献
第8章 信息融合中情境利用的体系结构
8.1 引言
8.2 情境知识与可获得资源的类型
8.3 与体系结构相关的工作
8.4 中间件方法
8.4.1 IF文献中的中间件
8.4.2 中间件方法:从IF到CI的查询服务
8.4.3 中间件函数及其在IF过程的使用要求
8.5 基于情境输入的多级别自适应体系结构
8.6 结论
致谢
致参考文献
第9章 用于交换与验证情境数据和信息的中间件
9.1 情境在动态融合系统中的相关性
9.2 在开放式系统集系统设计中的交互计算过程
9.3 信息融合体系结构中的相互依赖关系
9.3.1 分析与决策的观点
9.3.2 网络的观点
9.3.3 对信息交换（中间件）的影响
9.4 利用中间件将数据至决策（D2D）概念应用于融合
9.5 中间件
9.6 主动中间件——ProWare
9.6.1 态势参数概念
9.6.2 基于订阅的信息交换
9.6.3 数据中介
9.7 数据验证
9.7.1 数据质量方面
9.7.2 数据验证操作
9.8 总结
致参考文献
第10章 基于建模用户行为的情境感知主动决策支持
10.1 引言
10.2 概念性的操作示例
10.3 APTO系统
10.3.1 长期目标
10.3.2 技术方法
10.4 OZONE App的情境容器
10.5 情境感知记忆管理器
10.5.1 快照记忆
10.5.2 情节记忆
10.6 情境转换模型和转换识别
10.7 情境转换感知阶段和可视化
10.8 事件管理器
10.8.1 事件检测
10.8.2 规范性事件识别
10.9 活动管理器
10.9.1 动作检测
10.9.2 规范性动作集
10.9.3 Suadeo推荐引擎
10.10 工作流程管理器
10.10.1 特定领域的工作流程
10.10.2 采取的动作
10.11 HABIT：认证决策框架
10.11.1 相关工作
10.11.2 方法学
10.11.3 总结讨论
10.12 网络安全的情境意识动机
10.13 CEDARS：综合探索性数据分析推荐系统
10.13.1 介绍和相关工作
10.13.2 系统架构
10.13.3 用例
10.13.4 讨论和未来工作
10.14 A-TASC：监督控制中的自适应任务分配
10.14.1 A-TASC动机
10.14.2 A-TASC预测模型
10.14.3 方法论
10.14.4 未来的工作
10.15 结论
致谢
致参考文献
第四部分 情境的数学特征
第11章 基于情境分析的目标跟踪融合过程监控
11.1 引言
11.2 情境信息定义
11.3 情境空间
11.3.1 情境变量
11.3.2 传感器概率或传感器有效性子集
11.3.3 传感器组的相容有效性概率
11.3.4 传感器组的排斥有效性概率
11.4 考虑情境的估计
11.4.1 静态估计
11.4.2 动态估计
11.5 仿真
11.5.1 仿真条件
11.5.2 结果
11.5.3 备注
11.6 结论
致参考文献
第12章 用于目标跟踪的情境开发
12.1 引言
12.2 贝叶斯目标跟踪
12.2.1 系统方程
12.2.2 贝叶斯预测和滤波器更新
12.2.3 线性高斯系统
12.2.4 非线性系统
12.3 情境增强目标跟踪
12.3.1 引言
12.3.2 约束贝叶斯滤波
12.4 约束目标跟踪算法及其应用
12.4.1 通用滤波器
12.4.2 海上交通监控跟踪滤波器
12.4.3 用于地面目标跟踪的跟踪滤波器
12.5 数值结果
12.5.1 航路辅助跟踪
12.5.2 GMTI雷达改进地面目标跟踪
12.6 结论
致参考文献
第13章 情境跟踪地面应用：算法和设计实例
13.1 引言
13.2 空中和地面跟踪比较
13.3 可通行性和地形特征
13.4 目标行为
13.5 量测信息源
13.6 通用目标跟踪算法
13.7 单目标跟踪
13.7.1 多模型算法
13.7.2 其他算法
13.8 多目标跟踪
13.8.1 常见问题和跟踪方法
13.8.2 多模型算法
13.8.3 对称测量方程滤波器
13.9 地面跟踪应用
13.9.1 通行能力
13.9.2 试验结果
13.10 海事跟踪应用
13.11 结论及未来工作
致谢
致参考文献
第14章 文本分析的情境相关性和软信息融合增强
14.1 引言
14.2 命题图
14.3 与全局图合并
14.4 情境理论
14.5 使用扩散激活查找相关信息
14.5.1 一般扩散激活和命题图
14.6 评估扩散激活
14.6.1 方法
14.6.2 评估结果
14.6.3 讨论
14.7 结论
致谢
致参考文献
第15章 多传感器组的情境学习和信息表示算法
15.1 引言
15.2 情境学习
15.2.1 情境的数学形式化
15.2.2 学习情境感知的测量模型
15.2.3 现场决策自适应中的情境感知
15.3 多模态信号的语义信息表示
15.3.1 概率有限状态自动机的结构
15.3.2 希尔伯特空间构建
15.3.3 交叉机扩展
15.3.4 PFSA特征提取：构造D-Markov机
15.4 实验和结果
15.4.1 实验场景和数据收集
15.4.2 数据预处理和特征提取
15.4.3 性能评估
15.5 结论
致谢
致参考文献
第五部分 硬/软融合中的情境
第16章 动态及多层次融合的情境
16.1 引言
16.1.1 多传感器多线索融合
16.1.2 情境信息中的异质性
16.2 情境作为多层次融合的约束要素
16.3 情境和JDL第四层次
16.3.1 体系结构
16.3.2 滤波步骤
16.4 情境感知系统的设计指导
16.4.1 情境筛选
16.4.2 情境切换
16.5 讨论
16.5.1 先验知识、情境和适应性
16.5.2 情境异质性和信息融合层级
16.5.3 中间件
16.6 结论
致参考文献
第17章 硬软信息的多级别情报融合
17.1 引言
17.2 背景
17.3 前期工作
17.4 多级别融合
17.4.1 一个示例场景
17.4.2 “多级别”不是“硬+软”融合
17.5 多级别融合中的情境使用
17.6 BML使能的融合
17.6.1 行动中的BML
17.6.2 表示BML中的不确定性
17.6.3 BML表征用于不确定性管理
17.6.4 多源BML信息的协调
17.7 结论
致谢
致参考文献
第18章 基于情境的物理和人为数据级别5信息融合
18.1 引言
18.2 视频和文本分析
18.2.1 基于物理的传感——视频跟踪
18.2.2 基于人的传感——文本处理
18.3 人体数据融合的物理条件
18.3.1 基于效果的标签方法
18.3.2 基于查询的分析
18.3.3 视频和文本的分析描述
18.3.4 情境作为视频和文本的相关方法
18.4 L1跟踪框架
18.4.1 粒子滤波器
18.4.2 稀疏表示
18.4.3 处理遮挡和噪声的改进方法
18.4.4 最小误差界
18.5 物理和人为信息融合的例子
18.5.1 来自SYNCOIN的文本
18.5.2 视频分析
18.5.3 空间上的视频—文本关联
18.5.4 时间上的视频—文本关联
18.5.5 空间和时间上的视频—文本图形关联
18.6 讨论
18.7 结论
致谢
致参考文献
第19章 基于查询视频流的情境理解
19.1 引言
19.1.1 情境数据
19.1.2 情境特征
19.1.3 情境场景
19.2 用于情境索引的多媒体数据表示
19.2.1 多媒体索引和检索
19.2.2 基于内容的图像检索
19.3 支持情境分析的数据库系统
19.4 用于情境分析的LVC-DMBS
19.4.1 LVC-DMBS数据模型
19.4.2 LVC-DMBS查询语言
19.4.3 情境评估
19.5 讨论
19.6 结论
致谢
致参考文献
第六部分 情境方法在融合中的应用
第20章 公共安全多传感器系统中情境的作用
20.1 引言
20.2 安保——方法与初步措施
20.3 保险、法律情境与信息融合
20.4 公共安全与保障的概念和细节
20.5 公共安全系统的情境驱动设计
20.6 危险品定位的问题
20.7 HAMLeT——实验实例讨论
20.8 情境集成——设计所应遵守的法律
20.9 情境集成——适当的传感器模型
20.10 情境集成——人流量信息
20.10.1 规则模式集成
20.10.2 非规则模式检测
20.11 辅助系统与自主计算
20.12 结论
致参考文献
第21章 基于情境的广域运动图像目标跟踪实体关联
21.1 前沿
21.1.1 空间情境
21.1.2 时间情境
21.2 实体估计的背景
21.3 多车辆跟踪
21.3.1 框架概述
21.3.2 时间情境
21.3.3 多目标关联
21.3.4 多帧关联
21.4 实现
21.4.1 配准
21.4.2 生成候选
21.4.3 候选的分类
21.5 实验
21.5.1 时间情境
21.5.2 一致性空间情境
21.6 结论
致谢
致参考文献
第22章 地面目标跟踪应用军事和民用领域的设计实例
22.1 引言
22.2 相关应用：地面信息的表示和地面目标跟踪技术
22.3 地面目标跟踪
22.3.1 速度场生成
22.3.2 求解线性传递方程的计算方法
22.3.3 数值例
22.4 机场地面示例
22.4.1 机场布局表示
22.4.2 数据融合解决方案
22.4.3 结论
22.5 结论
致谢
致参考文献
第23章 计算机视觉系统中基于情境的态势识别
23.1 引言
23.2 情境管理的知识模型
23.3 基于视觉行为识别中的情境
23.3.1 低层融合中的情境
23.3.2 高层融合中的情境
23.4 基于情境的行动识别示例
23.4.1 视频注释
23.4.2 用情境推理提高跟踪器的准确性
23.4.3 环境智能中的场景解释
23.5 结论
致谢
致参考文献
第24章 情境信息增强数据融合在道路安全中的应用
24.1 引言
24.2 智能交通系统中的数据融合
24.3 总体描述
24.3.1 激光扫描仪行人检测
24.3.2 基于光学传感器的障碍物检测与分类
24.4 融合系统
24.4.1 估计滤波器
24.4.2 JPDA数据关联
24.4.3 航迹管理
24.5 用于基于危险估计的行人检测的环境CI
24.5.1 基于探测区域的危险估计
24.5.2 行人检测与危险估计
24.6 实验与对比
24.6.1 实验
24.6.2 算法对比
24.7 结论
致谢
致参考文献
第25章 机器人与信息融合中的情境
25.1 引言
25.2 机器人中的情境
25.2.1 情境信息
25.2.2 情境表示
25.2.3 讨论
25.3 信息融合应用的情境感知框架
25.3.1 框架设计
25.3.2 框架方案
25.4 基于情境的信息融合体系结构实例
25.4.1 应用场景：智能车辆上的自适应巡航控制系统
25.4.2 问题定义
25.4.3 情境的分类法
25.4.4 情境信息融合
25.4.5 遵循JDL观点的信息融合管道
25.5 结论
致谢
致参考文献
同类热销排行榜
- 父与子全集(彩色典藏版)11.92
- 快把我哥带走(2)15.92
- 零基础学画漫画(3Q版素描技法篇)8
- 暴走漫画(9)4
- 约翰·汤普森简易钢琴教程(1原版引进)6.4
- 暴走漫画(5)4
- 暴走漫画(10)4
- 凹槽练字板(汉语常用字行书)14
- 楷书入门基础教程(楷)/墨点练字宝14
- 基础素描教程(1)4.4
推荐书目
-
孩子你慢慢来/人生三书 华人世界率性犀利的一枝笔，龙应台独家授权《孩子你慢慢来》20周年经典新版。她的《...
-
时间简史(插图版) 相对论、黑洞、弯曲空间……这些词给我们的感觉是艰深、晦涩、难以理解而且与我们的...
-
本质(精) 改革开放40年，恰如一部四部曲的年代大戏。技术突变、产品迭代、产业升级、资本对接...