【摘 要】
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文章以运动目标分类为例,介绍了在无线传感网络中利用信息决策融合对两种车辆进行分类的过程。在单节点上采用最大似然分类器,并通过多节点的贝叶斯决策融合,然后对原有融合
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所
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文章以运动目标分类为例,介绍了在无线传感网络中利用信息决策融合对两种车辆进行分类的过程。在单节点上采用最大似然分类器,并通过多节点的贝叶斯决策融合,然后对原有融合算法改进,在融合中加入了距离的影响。并利用真实的两种车辆的测试集数据进行实验,观察融合结果。实验表明,融合的结果与训练数据的数量有关,多节点的融合结果比单个节点的精确,并且加入距离信息后可以提高类型识别正确率。
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