基于感知替代的視聽信息融合方法研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，現(xiàn)代化的機電設(shè)備趨向于：高自動化、高智能化、高自適應(yīng)性及高自我決策性，這種趨勢也是由機電設(shè)備的作業(yè)條件及實際中需要解決的問題決定的。因此，為了能讓現(xiàn)代化的機電設(shè)備高效、穩(wěn)定的工作，就需要對作業(yè)現(xiàn)場進行實時監(jiān)測，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果讓設(shè)備自身做出相應(yīng)的決策控制，以便更好實現(xiàn)其功能，合理、高效完成實際任務(wù)，即機電設(shè)備能具有類似人類等生物體處理自身感知信息的能力：融合多種感知信息的能力。
　　本文首先理解和分析了生物、生理學(xué)及

2、腦科學(xué)關(guān)于對視聽感知信息的處理、傳導(dǎo)機制，并受相關(guān)研究成果的啟示，構(gòu)建了面向視聽信息的融合體系模型。其次，在此模型框圖的指導(dǎo)下，研究與分析了現(xiàn)有融合理論與方法，對其各自的優(yōu)缺點及適應(yīng)性進行了分析，確定了適合課題研究的融合方法。以解決實際問題為出發(fā)點，構(gòu)建了面向機電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測的視聽信息采集、處理及融合體系。此體系在融合層級上，根據(jù)現(xiàn)有硬件處理信息的能力及實際待解決問題的需要，確定對視聽傳感信息在數(shù)據(jù)層進行融合。以感知替代為生理學(xué)啟示，采

3、用vOICe基本原理將聲音與圖像進行一致性編碼，采用主成分分析算法（PCA）提取視聽傳感信息中的特征值，同時對信息進行融合，構(gòu)成描述視聽傳感信息的特征向量空間，將這組特征向量作為BP網(wǎng)絡(luò)識別器的輸入，通過識別器自身算法的處理，輸出一組能準確描述機電設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行編碼處理，以直觀的方式對機電系統(tǒng)的狀態(tài)進行描述。
　　最后，在理論研究知識的指導(dǎo)下，構(gòu)建了解決實際問題的視聽傳感信息融合應(yīng)用系統(tǒng)，系統(tǒng)用于對機械手在抓取物體運