基于D-S证据理论的多传感器数据融合危险预警系统的开题报告.pdf

基于D-S证据理论的多传感器数据融合危险预警系

统的开题报告

一、选题背景和意义

在现代社会中，人们对于安全已经越来越关注。而随着科技的发展，

多传感器数据融合技术被广泛地应用在各个领域，如环境监测、航空航

天、智能交通等方面，来帮助我们获取更加准确的信息，从而更好地提

高安全性。多传感器数据融合技术旨在通过将多个不同的传感器的信息

进行整合、融合，提高系统的可靠性、准确性、实时性、规律性等等，

从而提高我们在各个领域的安全性和可靠性。

在这个背景下，我们基于D-S证据理论开发多传感器数据融合危险

预警系统，旨在利用多传感器数据融合技术，通过获取、识别多种不同

类型的传感器数据，融合处理这些数据，综合评估风险情况，进而向用

户发出预警，提高用户安全性。

二、选题的研究内容和方向

本课题的研究内容主要包括：

(1)多传感器数据采集技术

选取多种类型的传感器，如温度传感器、湿度传感器、气体传感器、

声音传感器、图像传感器等等，获取多维度的信息数据。

(2)数据融合算法研究

选择D-S证据理论进行数据融合，利用D-S证据理论将多种类型、

不同精度的数据融合起来，综合分析风险状态，确定危险程度。

(3)预警系统设计

构建危险预警系统的模型，将数据处理结果与预警模型进行比对，

确定预警阈值，及时向用户发出预警。

三、预期成果和应用价值

预期研究成果：

本课题旨在通过多传感器数据融合技术，采集多种类型的传感器信

息，结合D-S证据理论，综合分析、演算系统的风险状态，最终向用户

发出预警。该系统能够有效提高用户在各种领域的安全性和信任度。

应用价值：

本系统具有广泛的应用价值，将为工业、医疗、环保、交通等领域

带来实质性改变，为提升安全性、减少人员伤亡、保证设备完整性、节

省能源等方面均有着积极的作用。