期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
LUO Jun-haiy;YANG Yang(School of Information and Communication Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 611731,China)
机构地区:[1]电子科技大学信息与通信工程学院,成都611731
基 金:国家自然科学基金项目(U1733110);中央高校基本科研业务费专项基金项目(2672018ZYGX2018J018).
年 份:2020
卷 号:35
期 号:1
起止页码:1-15
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:随着基于数据融合的目标检测在军事以及自然防护等领域广泛应用,越来越多的研究希望通过对检测融合系统进行优化或引入新的检测融合方法来更好地进行目标检测,从而推动相关领域的发展.基于数据融合的目标检测具有重要的学术意义和应用价值,为此,从先进的检测技术到优化创新的前沿论文等方面详细介绍基于数据融合的目标检测方法的最新研究进展.首先对融合定义、模式及其优缺点展开讨论,并总结目前该领域所面临的挑战;然后从传感器辅助方法、融合层次方法两个方面对相关研究方法进行详细的分类阐述,综述该领域的研究现状,并对所介绍的文献从检测性能、复杂程度、成本大小、检测目标(数量、动态、维度)等方面展开归纳总结;最后进行全文总结并对该领域的研究前景进行展望.
关 键 词:数据融合 目标检测 传感器 融合层次 检测优化 综述
分 类 号:TP274] TP212]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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