監測監控信息融合技術

目錄

第1章緒論

1.1多傳感器信息融合

1.1.1多傳感器信息融合的概念

1.1.2多傳感器信息融合的工作原理

1.1.3多傳感器信息融合系統的應用

1.2傳感器技術及發展

1.2.1傳感器及其應用

1.2.2新型及智能傳感器

1.3監測監控與信息處理

1.3.1監測監控技術與系統的發展及特點

1.3.2集成化、綜合化的信息獲取與處理

1.4監測監控網絡概述

1.5傳感器總線與現場總線

1.5.1基本概念

1.5.2典型的傳感器總線和現場總線

1.6OPC技術規範

1.6.1OPC技術特徵

1.6.2基於OPC技術的監測監控系統應用設計

1.7工業無線網絡

1.7.1監測監控中的無線技術

1.7.2無線傳感器網絡

第2章信息融合

2.1信息融合處理過程

2.1.1信息融合處理的框架

2.1.2典型的融合處理過程

2.2信息融合系統的模型

2.2.1功能模型

2.2.2結構模型

2.3信息融合方法

2.3.1信息融合方法分類

2.3.2常用的信息融合方法

2.4信息融合有效性評估

2.4.1信息融合有效性的定性分析與評估

2.4.2基於證據理論的融合有效性分析

2.4.3信息融合有效性的定量分析與評估

第3章煤礦安全監測監控信息融合系統

3.1煤礦監測監控系統綜述

3.1.1國外煤礦監測監控系統

3.1.2國內煤礦常用的監測監控系統

3.1.3煤礦安全監測監控需要解決的關鍵技術

3.2煤礦監測監控網絡系統

3.2.1系統組成

3.2.2系統功能

3.3煤礦監測監控信息分析

3.3.1引言

3.3.2信息分析

3.4面向煤礦安全監測監控的信息融合系統體系結構

3.4.1信息融合的層次

3.4.2信息融合體系結構

3.5地面車場多媒體信息融合監控的研究

3.5.1多媒體信息融合監控系統組成

3.5.2多媒體信息融合監控系統功能

3.5.3視頻切換控制

3.5.4多媒體信息融合監控

3.5.5結論

第4章信息融合在礦井圖像中的應用

4.1信息融合在礦井圖像中的研究現狀

4.2信息融合在礦井圖像超分辨中的應用

4.2.1基於深層差異性信息融合的礦井圖像超分辨率算法

4.2.2基於多尺度信息融合的礦井圖像超分辨率算法

4.3信息融合在礦井視頻/圖像細節增強中的應用

4.3.1基於殘差同質性信息融合的礦井圖像細節增強算法

4.3.2基於熱力學定律啟發的信息融合的礦井圖像細節增強算法

4.4信息融合在礦井視頻/圖像檢索中的應用

第5章礦山智能選冶過程中多源異構信息融合處理

5.1智能礦山選冶綜述

5.1.1礦山智能選冶的現狀及不足

5.1.2信息融合在智能選冶過程中的重要作用

5.2智能選冶多源異構信息預處理

5.2.1信息融合數據預處理簡介

5.2.2智能選冶數據預處理技術

5.2.3智能選冶數據特徵提取

5.3基於信息融合的選冶破碎機、皮帶機故障診斷

5.3.1基於信息融合的選冶破碎機故障診斷

5.3.2基於信息融合的選冶皮帶機故障診斷

5.4基於信息融合的冶風機與溫度場工況分析

5.4.1基於信息融合的冶風機工況分析

5.4.2基於信息融合的溫度場工況分析

第6章無人駕駛多源異構信息融合處理

6.1引言

6.1.1無人駕駛系統的發展現狀

6.1.2信息融合在無人駕駛系統中的作用及意義

6.2無人駕駛系統多源異構信息融合

6.2.1相機與激光雷達的信息融合

6.2.2相機與毫米波雷達的信息融合

6.2.3相機與加速度傳感器的信息融合

6.2.4相機、激光雷達、毫米波雷達與定位裝置的信息融合

6.3多源異構信息融合在無人駕駛定位系統中的應用

6.3.1GPS和慣性導航融合定位

6.3.2基於點雲地圖和激光雷達定位

6.3.3毫米波雷達和攝像機融合定位

6.4多源異構信息融合在礦山無人駕駛環境感知系統中的應用

6.4.1無人駕駛感知系統中相機與激光雷達的環境感知

6.4.2無人駕駛感知系統中紅外相機與毫米波雷達的環境感知

第7章水環境多源監測信息融合的證據理論方法

7.1證據理論

7.1.1基本概念

7.1.2Dempster組合規則

7.1.3沖突證據組合方法

7.2河口地面監測信息融合

7.2.1信息融合模型

7.2.2基於證據理論的信息融合

7.2.3基於BP網絡的信息融合

7.2.4驗證與分析

7.3湖泊富營養化狀態評估的模糊證據理論方法

7.3.1基於相似性的模糊證據理論

7.3.2湖泊富營養化狀態估計與評價模型

7.3.3驗證與分析

7.4湖泊富營養化狀態評估的BP網絡證據理論方法

7.4.1BP網絡證據理論方法

7.4.2監測數據選擇與驗證分析

7.5遙感與地面監測結合的湖泊水質狀態評估

7.5.1研究背景

7.5.2神經網絡證據理論方法

7.5.3驗證與分析

第8章傳感器數量有限條件下的灌區渠系水情狀態估計方法

8.1面向乾擾用水的局部狀態估計方法

8.1.1水動力學關系和管理原則

8.1.2基於動態虛警率假定檢驗的乾擾用水判別方法

8.1.3基於動態貝葉斯的乾擾用水檢測方法

8.1.4隸屬度相關的乾擾用水分配方法

8.2灌區渠系水情全局狀態估計方法

8.2.1狀態方程和量測方程

8.2.2單目標狀態估計

8.2.3多目標狀態估計

8.2.4基於鬆弛隸屬度約束的協調方法

8.3灌區渠系水情狀態估計系統設計

8.3.1需求分析

8.3.2系統要素

8.3.3系統流程

8.4灌區渠系水情狀態估計試驗

8.4.1試驗方法

8.4.2試驗對象

8.4.3試驗情景和結果

第9章認知大模型

9.1認知大模型綜述

9.2認知大模型總體設計

9.2.1認知大模型總體架構

9.2.2認知大模型業務架構

9.2.3核心技術路線

9.3認知大模型建設研究

9.3.1基礎算力設施

9.3.2基礎大模型

9.3.3行業大模型訓練

9.3.4智能體應用

9.4認知大模型場景應用規劃

9.4.1智能招投標應用

9.4.2文檔問答助手應用

9.4.3生成式智慧駕駛艙應用

9.4.4智能合同評審應用

9.4.5礦山企業文本生成應用

參考文獻