文中针对现代化楼宇等公共场所可能出现的火灾险情的监测，设计了一款基于Arduino云的火灾报警系统。该系统利用了温湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器多传感器对火灾环境进行了检测，利用多传感器信息融合技术提高了火灾探测的精度及响应速度，同时利用Arduino云自带的云模块实现了报警信号的无线传输。通过实验测试，该系统能够实现火灾的实时、连续、可靠检测，测试结果证明系统具有实用性和有效性。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

数据融合matlab代码LiDAR_Camera_Calibration_Preprocess 该存储库包含MATLAB和Python工具，可从rosbag中提取和同步点云和图像以进行外部校准。 1.数据提取 1.1点云 使用pcl_ros从pcl_ros中提取点云： rosrun pcl_ros bag_to_pcd < bag_path > < pointcloud_topic > < folder_path > 1.2图片 更改extract_image.py的以下行： # Change image destination folder path here. output_path = '' # Change rosbag path here. bag_path = '' # Change image topic here. image_topic = '' 关于您使用的消息类型，在extract_image.py选择以下两行之一： #

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【目标融合】基于拓展卡尔曼滤波实现车载激光雷达和雷达的数据融合matlab源码.md

基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking

数据融合matlab代码流形学习 嗨，伙计们， 我的大多数是机器学习和模式识别。 我的博士学位论文题目为“流形学习与稀疏表示的组合，用于波斯手写数字和字符识别”。 为了减少高维数据的维数，我在使用流形学习（ML）方法方面有一些经验。 流形学习方法是一种降维方法，它强调在低维表示空间中保留流形的结构特征。 在该存储库中，已表达了常用ML方法的Matlab代码和我提出的ML方法（已发布）。 已实施的多种学习方法的列表： 局部线性嵌入（LLE）， 拉普拉斯特征图（LEM）， 本地保护投影（LPP）， 基于互邻的LLE（MN-LLE）， 基于互邻的LEM（MN-LEM）， 基于对角载荷的LLE（DL-LLE）， 随机LEM（SLEM）， SLEM和LLE（FSLL）的融合

为减少交通事故，采用基于数据融合的疲劳检测技术以提高疲劳检测精度．通过驾驶行为与车辆 跟踪技术研究现状分析，选择眼睑遮住瞳孔的面积超过80％的P舯和眨眼次数指标作为眼部特征参数、车 辆越线指标作为驾驶行为特征参数．

针对共口径红外/毫米波复合制导应用需求,提出一种基于自回归(AR)谱估计和扩展卡尔曼滤波的信息融合处理新方法,基于此方法构建了实现红外/毫米波复合制导信息处理的多处理器片上系统(multiprocessor SoC,MPSoC),该系统采用主/从流水线结构,解决了基于此系统框架的多核通信、系统同步等问题.所提多处理器片上系统在单片FPGA上实现,FPGA实测结果表明,目标融合预测轨迹和真实轨迹基本重合,误差不超过10-2 rad,航向角融合精度远高于毫米波雷达和红外的精度,取得了比较好的融合效果;在100MHz的时钟下,整个红外/毫米波复合制导的信号处理的处理时间不超过2ms,满足复合制导对系统的实时性要求.

为满足煤矿智能化开采对高精度地质模型的需求，提出透明工作面多属性动态建模方法，探讨了工作面综合探测多源异构数据特征、多属性数据融合算法、动态可视化建模技术，并进行实例应用。利用综合探测技术对工作面进行逐级综合探测，可在不同阶段获得多属性、多维度和多精度的多源异构探测数据，按照数据产生的阶段和频度，将多源异构探测数据划分为静态、动态和实时数据;通过数据配准实现多源异构探测数据量纲和尺度统一;通过交叉验证实现多源异构探测数据相互验证和补充;通过井震、震电和多参数联合反演，实现煤层厚度、地层波速、电阻率及其他属性参数预测;利用局部搜索、内插和网格化等动态可视化建模技术，实现模型的局部快速更新;采用局部渲染和CUDA实时绘制技术，实现模型高效渲染和实时呈现。结果表明:多属性融合能够将多源异构探测数据统一到同一地质空间中，交叉验证可提高探测数据解释精度，联合反演可实现多源异构探测数据多属性融合，提高探测数据空间分辨率并丰富属性信息;动态可视化建模以静态数据和工作面精细探测动态数据构建的初始工作面地质模型为基础，融合回采过程中获取的动态探测数据和实时数据，可实现回采工作面前方煤层顶底板和构造等信息