RGB Fusion版本 这是一个简单的Python脚本，每天作为GitHub工作流运行，并将当前的技嘉RGB Fusion版本添加到。 技嘉的版本代码也遵循格式mb_utility_rgb_fusion_B [YY]。[MM] [Patch]。[Patch]（其中YY = 2位数字年份和MM = 2位数字月份）

《Kinect for Windows SDK v2 0 开发笔记 十八 Fusion 基本2D显示》所附带资源

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国外多传感器数据融合手册，包括26章，几乎攘括了数据融合中所有问题，关联，跟踪，识别，以及预处理。

A Late Fusion CNN for Digital Matting.pdf

Fusion-Aware_Point_Convolution_for_Online_Semantic_3D_Scene_Segmentation.pdf

我们想知道你是谁 MDSplus开发人员想知道您是谁。 如果您或您的站点正在使用MDSplus，请填写以下调查。 我们保证不分享您的联系信息。 不要以为您机构中的其他人也填写了该表，我们将结合结果。 。 建立MDSplus 要在unix系统上构建和安装MDSplus，您将需要从github获得MDSplus发行版，作为git存储库或压缩的tar文件。 克隆存储库： git clone 这将在您当前的默认目录下创建一个目录mdsplus。 要下载tarball wget 然后解压缩（确切的文件名取决于发行版本）： 焦油-xzf MDSplus-mdsplus-alpha_re

作为不确定性条件下知识表示和决策的重要工具，Dempster-Shafer证据理论（DS理论）已在许多领域中使用。 DS理论的应用严重依赖于基本概率分配（BPA）的可用性。 BPA的确定仍然是一个悬而未决的问题。 提出了一种获取BPA的非参数方法。 该方法可以处理分类问题中的多属性数据集。 数据集样本的每个属性值都被视为随机量。 使用训练数据计算其非参数概率密度函数（PDF），可以将其视为对应属性的概率模型。 然后，基于测试样本和概率模型之间的关系来构造BPA函数。 在证据理论的框架内，数据集中缺少的属性值被视为无知。 此方法没有任何特定分布的假设。 因此，它可以在许多工程应用中灵活使用。 所获得的BPA可以避免证据之间的高度冲突，而这是数据融合所希望的。 使用几个基准分类问题来演示所提出的方法并与现有方法进行比较。 基于所提出的方法构造的分类器与现有技术的算法具有很好的比较性。

本文将一种基于平移不变小波分解的新方法引入到像素级多传感器图像融合中。 提出的融合体系结构与“ shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。 首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。 移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。 其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。 最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。 实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。

Fusion of synthetic aperture radar (SAR) and forward looking infrared (FLIR) images is an important subject for aerospace and sensor surveillance. This paper presents a scheme to achieve a natural color image based on the contours feature of SAR and the target region feature of FLIR so that the overall scene recognition and situational awareness can be improved. The SAR and FLIR images are first decomposed into steerable pyramids, and the contour maps in the SAR image and the region maps in the