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Erschienen in:
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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

20. Signalverarbeitung bei Multisensoren

verfasst von : Michael Heizmann, Marco Kruse, Fernando Puente León, Klaus Schilling, Hubert Roth, Werner Wolf

Erschienen in: Sensortechnik

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Methoden der Informationsfusion sind immer dann erforderlich, wenn Informationen (sensorieller Art oder aus anderen Quellen, z. B. aus Vorwissen) aus mehreren Quellen zusammengeführt (d. h. „fusioniert“) werden sollen.

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Fußnoten
1
Vgl. auch die Definition aus (Percivall 2010): „Fusion is the act or process of combining or associating data or information regarding one or more entities considered in an explicit or implicit knowledge framework to improve one’s capability (or provide a new capability) for detection, identification, or characterization of that entity.“ – „Fusion ist der Vorgang oder Prozess, Daten oder Informationen über eine oder mehrere Entitäten in einem expliziten oder impliziten Wissensrahmen zu kombinieren oder zu verknüpfen, um die Fähigkeit für die Erkennung, Identifizierung oder Charakterisierung dieser Entität zu verbessern (oder eine neue Fähigkeit zu entwickeln).“
 
2
Dabei müssen nicht notwendigerweise alle Parameterkombinationen genutzt werden.
 
3
Diese Vorgehensweise wird auch als Photometrisches Stereo bezeichnet.
 
4
Topographische Texturen sind Texturen, bei denen das Erscheinungsbild überwiegend von Variationen in der Topographie bestimmt wird, der Gegensatz dazu sind Reflektanztexturen.
 
5
Der Begriff der Lokalität muss sich dabei nicht auf räumliche oder zeitliche Nähe beziehen, sondern kann sich auf beliebige Dimensionen des Definitionsbereichs der Sensordaten mit einer geeigneten Ordnungsrelation erstrecken.
 
6
Die Konstanz des Abbildungsmaßstabs gilt tatsächlich nur für eine Ebene, z. B. die Fokusebene. Da aber nur Bildpunkte aus genau dieser Ebene in das Fusionsresultat übernommen werden, ist der im Fusionsresultat erhaltene Abbildungsmaßstab unabhängig von der \( z \)-Koordinate des jeweiligen Oberflächenpunkts, so dass eine „virtuell“ telezentrische Abbildung entsteht.
 
Literatur
Abidi MA, Gonzalez RC (Hrsg) (1992) Data fusion in robotics and machine intelligence. Academic Press
Aidala VJ (1979) Kalman filter behaviour in bearings-only tracking applications. IEEE Trans Aerosp Electron Syst AeS-15(1):5–14CrossRef
Alspach D, Sorenson H (1972) Nonlinear Bayesian estimation using Gaussian sum approximations. IEEE Trans Autom Control 17(4):439–448MATHCrossRef
Arce GR, Barner KE (Hrsg) (2003) Nonlinear signal and image processing: theory, methods, and applications. CRC Press, Boca Raton
Bademer H, Gottwald S (1990) Einführung in die Fuzzy Methoden. Harri Deutsch Verlag, Frankfurt
Bar-Shalom Y, Li X-R (1995) Multitarget-multisensor tracking: principles and techniques, Bar-Shalom
Bart K (1992) Neural networks and fuzzy systems. Prentice Hall
Bechtel W, Abrahamsen A (2001) Connectionism and the mind second edition: parallel processing, dynamics, and evolution in networks. John Wiley & Sons, Hoboken
Bedworth M, Jemity M, O'Brien J (2000) The omnibus model: a new model of data fusion? IEEE Aerosp Electron Syst Mag 15(4):30–36CrossRef
Beyerer J, Heizmann M, Sander J, Gheţa I (2008) Image fusion: theory and applications. chapter Bayesian methods for image fusion. Academic Press, Amsterdam, S 157–192CrossRef
Blackman S, Popoli R (1999) Design and analysis of modern tracking systems, Artech House
Blackman SS (1986) Multiple-target tracking with radar application, 1. Aufl. Artech House, 685 Canton Street, Norwood, Ma 02062
Blasch EP, Plano S (2003) Level 5: User refinement to aid the fusion process. In: Dasarathy B (Hrsg) Multisensor, multisource information fusion: architectures, algorithms, and applications, Proceedings of the SPIE, Bd 5099
Blasch EP, Bosse E, Lambert DA (2012) High-level information fusion management and system design. Artech House Publishers
Boers Y, Driessen H, Torstensson J, Trieb M, Karlsson R (2006) Track-before-detect algorithm for tracking extended targets. IEE Proc Radar, Sonar Navig 153(4):345–351CrossRef
Borrie JA (1992) Stochastic systems for engineers, 1. Aufl. Prentice hall International (UK) Ltd
Boykov Y, Veksler O, Zabih R (2001) Fast approximate energy minimization via graph cuts. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 23(11):1222–1239CrossRef
Buckley JJ, Feuring T (1999) Fuzzy and neural: interactions and applications. Physica-Verlag, HeidelbergMATH
Casals A (Hrsg) (1989) Sensor devices and systems for robotics. Springer
Chui CK, Chen G (1987) Kalman filtering with real-time applications. Springer series in information sciences, Bd 17, 1. Aufl. Springer, BerlinMATHCrossRef
Clark JJ, Yuille AL (1990) Data fusion for sensory information processing systems. Kluwer Academic Publishers, LondonCrossRef
Dasarathy BV (1997) Sensor fusion potential exploitation–innovative architectures and illustrative applications. Proc IEEE 85(1):24–38CrossRef
Dodd T (1993) An introduction to Kalman filtering in real-time tracking. Technical Memorandum TM AIP055, British Aerospace (Operations) Ltd., Sowerby Research Centre
Doucet A, de Freitas N, Gordon N (2001) Sequential Monte-Carlo methods in practice. Springer
Driankov D, Hellendoorn H, Reinfrank M (2010) An introduction to fuzzy control, 2. Aufl. Springer, Berlin
Dubois D, Prade H (1980) Fuzzy sets and systems: theory and applications. Academic Press, New YorkMATHCrossRef
Durrant-Whyte H (1994a) B5: Estimation-lecture notes. Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford
Durrant-Whyte H (1994b) B5: Sensing-lecture notes. Department of Engineering Science, University Oxford, Oxford
Eberhart RC, Shi Y (2007) Computational intelligence: concepts to implementations. Morgan Kaufman, San FranciscoMATHCrossRef
Faugeras OD, Luong Q-T (2001) The geometry of multiple images. MIT Press, CambridgeMATH
Flynn AM (1988) Combining sonar and infrared sensors for mobile robot navigation. Int J Robo Res 7(6):5–14CrossRef
Forbes N (2005) Imitation of life: how biology is inspiring computing. MIT Press, Cambridge
Fox D (2003) Adapting the sample size in particle filters through KLD-sampling. Int J Robot Res 22(12):985–1003CrossRef
Gheţa I, Frese C, Heizmann M (2006) Fusion of combined stereo and focus series for depth estimation. In: Hochberger C, Liskowsky R (Hrsg) INFORMATIK 2006, Informatik für Menschen, Beiträge der 36. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Bonn. Gesellschaft für Informatik (GI), Bd 1, S 359–363
Gheţa I, Frese C, Krüger W, Saur G, Heinze N, Heizmann M, Beyerer J (2007) Depth map estimation from flight image series using multiview along-track stereo. In: Grün A, Kahmen H (Hrsg) Proceedings of 8th international conference on optical 3-D measurement techniques, Bd 2. Zürich, S 119–125
Gheţa I, Höfer S, Heizmann M, Beyerer J (2010) A novel approach for the fusion of combined stereo and spectral series. In: Fofi D, Niel KS (Hrsg) Image processing: machine vision applications III, Proceedings of SPIE, Bd 7538. Paper No. 7538 0G
Gibbs BP (2011) Advanced Kalman filtering, least squares and modelling: a practical handbook, Wiley
Graubard S (Hrsg) (1988) The artificial intelligence debate: false starts, real foundations. MIT Press, Cambridge
Grewal MS, Andrews AP (2008) Kalman filtering: theory and practice using MATLAB, Wiley
Hager GD (1990) Task-directed sensor fusion and planning. Kluwer Academic Publishers
Hall DL, McMullen SAH (2004) Mathematical techniques in multisensor data fusion. Artech House, 2. Aufl.
Hans-Heinrich B (1993) Fuzzy Logic – Einführung in Theorie und Anwendungen. Springer
Hartley R, Zisserman A (2004) Multiple view geometry in computer vision, 2. Aufl. Cambridge University Press, CambridgeMATHCrossRef
Hecht-Nielsen R (1990) Neuro computing. Addison-Wesley, Reading
Heizmann M (2006) Techniques for the segmentation of striation patterns. IEEE Trans Image Proc 15(3):624–631CrossRef
Heizmann M, Beyerer J (2005) Sampling the parameter domains of image series. In: Dougherty ER, Astola JT, Egiazarian KO (Hrsg) Image processing: algorithms and systems IV, Proceedings of SPIE/IS&T electronic imaging, Bd 5672, S 23–33
Heizmann M, Puente León F (2003) Imaging and analysis of forensic striation marks. Opt Eng 42(12):3423–3432CrossRef
Heizmann M, Puente León F (2007) Fusion von Bildsignalen. tm – Technisches Messen, 74(3):130–138
Horn BKP, Brooks MJ (1989) Shape from shading. MIT Press
Horridge P, Maskell S (2006) Real-time tracking of hundreds of targets with efficient exact JPDAF Implementation. Proceedings of the 9th Conference on Inf. Fusion, S 1–8
Hu YH, Hwang JN (Hrsg) (2002) Handbook of neural network signal processing.CRC Press, Boca Raton
Julier S, Uhlmann J (2004) Unscented filtering and nonlinear estimation. Proc IEEE 92(3):401–422CrossRef
Kahlert J, Frank H (1993) Fuzzy-logik und fuzzy-control. Vieweg Braunschweig
Kolmogorov V, Zabih R (2004) What energy functions can be minimized via graph cuts? IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 26(2):147–159MATHCrossRef
Kosko B (Hrsg) (1992) Neural networks for signal processing. Prentice Hall, Upper Saddle RiverMATH
Leondes C (Hrsg) (1998) Neural network systems techniques and applications – advances in theory and applications. Academic Press, New York
Liggins ME, Hall DL, Llinas J (2008) Multisensor data fusion. Theory and practice, 2. Aufl. CRC
Lilly JH (2010) Fuzzy control and identification. Wiley
Li R-X, Jilkov V (2005) Survey of maneuvering target tracking. Part V. Multiple-model methods. IEEE Trans Aerosp Electron Syst 41(4):1255–1321
Llinas J, Bowman C, Rogova G, Steinberg A, Waltz E, White F (2004) Revisiting the JDL data fusion model II. In: Svensson P, Schubert J (Hrsg) Proceedings of the seventh international conference on information fusion (FUSION 2004), S 1218–1230
Mahalanobis PC (1936) On the generalised distance in statistics. In: Proceedings national institute of science, India 2(1):49–55
Mahler RPS (2007a) Statistical multisource-multitarget information fusion. Artech House
Mahler RPS (2007b) PHD-Filters of higher order in target number. IEEE Trans Aerosp Electron Syst 43(4):1523–1543CrossRef
Matisse HEB (1947) L'exactitude n'est pas la verité. Essay in: Philadelphia Museum of Art exhibition catalogue (Apr 3. – Mai 9. 1948):33–34
Merrie B (2008) An Introduction to many-valued and fuzzy logic. Cambridge University Press
Miller TW III, Sutton RS, Werbos PJ (Hrsg) (1991) Neural networks for control. MIT Press, CambridgeMATH
Mitchell HB (2007) Multi-sensor data fusion – an introduction. Springer
Modersitzki J (2004) Numerical methods for image registration. Oxford University Press, New York
Musicki D, Evans R (2004) Joint integrated probabilistic data association: JIPDA. IEEE Trans Aerosp Electron Syst 40(3):1093–1099CrossRef
Pennisi E (1988) Neural nets are sparking heated debates among their enthusiasts. Scientist 2(21)
Percivall G (Hrsg) (2010) OGC Fusion standards study engineering report. (Public) Engineering Report, Open Geospatial Consortium, Inc
Pérez Grassi A, Puente León F (2007) Translation and rotation invariant histogram features for series of images. In: Koschke R, Herzog O, Rödiger K-H, Ronthaler M (Hrsg) INFORMATIK 2007, Informatik trifft Logistik, Beiträge der 37. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Bonn, Gesellschaft für Informatik (GI), Bd 1, S 38–43
Pfleger S, Gonsalves J, Vernon D (Hrsg) (1993) Data fusion applications. Springer
Puente León F, Heizmann M (2011) Image fusion. chapter Architectures for image fusion. INTECH, S 355–372
Rädle K (2010) Neuronale Netze – Eine Einführung mit Programmbeispielen. ProBUSINESS, Berlin
Rao B, Durrant-Whyte H (1991) A fully decentralized algorithm for multisensory Kalman filtering. IEE Trans Sched D 138(5):413–420
Ratchagit K (2012) Asymptotic stability: of delay-difference system of neural networks. LAMBERT Academic Publishing, SaarbrückenMATH
Ross TJ (2010) Fuzzy logic with engineering applications, 3. Aufl. Wiley
Schöneburg E (1993) Industrielle Anwendung neuronaler Netze. Addison-Wesley, Reading
Schön T, Gustafsson F, Nordlund P-J (2005) Marginalized particle filters for mixed linear/nonlinear state-space models. IEEE Tran Signal Process 53(7):2279–2289MathSciNetMATHCrossRef
Shapiro LG, Stockman GC (2001) Computer vision. Prentice Hall, Upper Saddle River
Sonnenberg GJ (1988) Radar and electronic navigation, 6. Aufl. Butterworths
Steinberg AN, Bowman CL, White FE (1999) Revisions to the JDL data fusion model. In: Sensor fusion: architectures, algorithms, and applications. Proceedings of the SPIE, Bd 3719
Thrun S, Burgard W, Fox D (2006) Probabilistic robotics. MIT Press
Vaganay J, Aldon MJ (1993) Attitude estimation for a vechicle using inertial sensors. In: Charnley D (Hrsg) Intelligent autononous vechicles. IFAC, Pergam-mon Press, aPr, S 89–94CrossRef
Vo B-N, Ma W-K (2006) The Gaussian mixture probability hypothesis density filter. IEEE Trans Signal Process 54(11):4091–4104MATHCrossRef
Walker RJ, Harris CJ (1993) A multi-sensor fusion system for a laboratory based autonomous vechicle. In: Charnley D (Hrsg) Intelligent autononous vechicles. Pergammon Press, IFAC, S 107–122
Waltz E, Llinas J (1990) Multisensor data fusion. Artech House
White FE (1988) A model for data fusion. In: Proceedings of the 1st national symposium on sensor fusion, Bd 2
Widrow B (1962) Generalization and information storage in networks of adaline „neu-rons“. In: Yovitis et al (Hrsg) Self-organizing systems – 1962, Spartan Books, Washington, S 435–461
Witold P (1989) Fuzzy control and fuzzy systems. John Wiley & Sons
Xin B, Heizmann M, Kammel S, Stiller C (2004) Bildfolgenauswertung zur Inspektion geschliffener Oberflächen. tm — Technisches Messen 71(4):218–226 CrossRef
Zarchan P, Musoff H, Lu FK (2009) Fundamentals of Kalman filtering: a practical approach, 2. Aufl. AIAA
Zimmermann H-J (1990) Fuzzy sets theory – and its applications. Kluwer-Nijhoff Publishing
Metadaten
Titel
Signalverarbeitung bei Multisensoren
verfasst von
Michael Heizmann
Marco Kruse
Fernando Puente León
Klaus Schilling
Hubert Roth
Werner Wolf
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Sensortechnik

Print ISBN: 978-3-642-29941-4

Electronic ISBN: 978-3-642-29942-1

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-29942-1_20

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