Active Sensor Planning for Multiview Vision Tasks 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chen, Shengyong/ Li, Youfu/ Zhang, Jianwei/ Wang, Wanliang

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:

价格:139

装帧:

isbn号码:9783540770718

丛书系列:

图书标签:

• Active Vision
• Multiview Geometry
• Sensor Planning
• Computer Vision
• Robotics
• 3D Reconstruction
• Information Theory
• Optimization
• View Planning
• Scene Understanding

《跨学科前沿：复杂系统中的信息融合与决策优化》 图书简介 本书深入探讨了在复杂、动态环境中，如何实现多源异构信息的高效融合，并以此为基础进行鲁棒且最优的决策制定。全书内容横跨信息论、控制理论、统计学习以及系统工程学等多个学科领域，旨在为研究人员和工程师提供一套系统化、前瞻性的理论框架和实用工具集。 第一部分：复杂系统建模与信息表征 本部分首先聚焦于复杂系统的定义、特征及其内在的非线性和时变性。我们详细分析了现实世界系统中信息流的结构，包括数据的采集、传输、噪声引入和潜在的丢失机制。 第一章：复杂系统的多尺度描述 本章建立了一套描述复杂系统的数学框架，强调从微观到宏观不同尺度下系统行为的涌现特性。我们引入了张量网络和拓扑数据分析（TDA）的初步概念，用以捕捉系统中潜藏的非线性依赖关系和结构稳定性。重点讨论了系统状态空间的不完备性问题，以及如何通过先验知识来约束和简化高维状态空间的表征。 第二章：异构信息源的统一表征 在现代工程和科学实践中，数据往往以时间序列、空间图像、网络结构或符号逻辑等多种形式存在。本章的核心在于构建一个统一的信息度量空间。我们详细阐述了基于信息几何学的方法，如何将不同模态的数据映射到黎曼流形上，从而在保持数据内在结构的同时，实现不同类型信息之间的可比性和可聚合性。特别是针对高斯过程（GP）和深度概率模型在不确定性量化方面的局限性，我们引入了基于核方法的密度估计技术。 第二章的延伸：不确定性的量化与传播 本章深入剖析了系统中的不确定性来源，包括模型误差、测量噪声和固有的随机性。我们超越传统的贝叶斯框架，引入了 Dempster-Shafer 证据理论和模糊集理论，用于处理那些无法明确量化的模糊信息和冲突证据。重点演示了如何利用信息瓶颈原理（Information Bottleneck Principle）来提取最具区分度的特征，同时最小化信息损失。 第二部分：跨模态信息融合的理论基础 信息融合并非简单的数据加权平均，而是一个涉及信息压缩、对齐和推理的复杂过程。本部分构建了实现鲁棒融合的理论基石。 第三章：动态系统的信息融合框架 本章以卡尔曼滤波（KF）的演进为主线，从扩展卡尔曼滤波（EKF）到无迹卡尔曼滤波（UKF），再到粒子滤波（PF），系统地介绍了处理非线性动态系统的工具。我们将重点放在容错融合上，即当部分传感器或信息源发生故障或输出异常数据时，系统如何自动识别并调整融合权重。我们提出了一种基于信息增益的自适应权重分配机制，确保系统在部分信息受损的情况下仍能维持最优估计。 第四章：深度学习在多视图对齐中的应用 本部分将深度学习技术引入信息融合领域，专注于解决多视角数据之间的几何和语义对齐问题。我们探索了对比学习（Contrastive Learning）范式在构建跨模态共享嵌入空间中的潜力。具体而言，我们设计了一种新的损失函数，它不仅鼓励同一语义实体在不同视图中距离相近，还惩罚不同实体之间的混淆，从而有效解决了“异构视图下的共同表征学习”难题。 第五章：因果推理与融合的可靠性 在复杂的决策系统中，区分“相关性”和“因果性”至关重要。本章引入 Judea Pearl 的结构因果模型（SCM）框架，用于评估不同信息源对最终决策的独立因果贡献。我们提出了干预式信息评估的方法，通过模拟对特定传感器数据的“干预”（即强制改变其观测值），来量化该信息源在决策链路中的关键性，从而指导资源分配和冗余设计。 第三部分：面向决策优化的实时实施 最终目标是将融合后的精确状态估计转化为高效、实时的最优决策。本部分侧重于将理论框架转化为可部署的算法。 第六章：基于模型的决策理论 本章回顾了马尔可夫决策过程（MDP）及其在连续状态空间中的扩展——随机最优控制。我们详细分析了动态规划（DP）和基于采样的强化学习（RL）方法在应对大规模状态-动作空间时的计算挑战。核心内容在于模型预测控制（MPC），我们提出了一种结合高斯过程回归（GPR）进行模型不确定性估计的鲁棒MPC方案（Robust MPC with Uncertainty Quantification），确保控制指令在考虑模型预测误差的前提下依然保持可行性和最优性。 第七章：计算效率与实时性保障 在实际应用中，决策周期往往极为严格。本章探讨了加速高维信息融合和优化计算的工程技术。我们详细讨论了： 1. 稀疏化技术：如何利用低秩近似和特征投影来降低高斯过程回归的计算复杂度。 2. 异构计算架构：利用FPGA和GPU并行化处理张量运算和概率积分。 3. 在线参数估计：在系统运行中实时调整融合算法中的超参数（如噪声协方差矩阵），以适应环境变化。 第八章：系统验证与性能评估 本章提出了一个多维度的系统性能评估体系，超越了传统的均方误差（MSE）指标。我们引入了决策满意度指标（DSI），它结合了控制精度、鲁棒性和计算效率。我们设计了一套模拟环境，用于对所提出的融合与决策框架在极端条件下的表现进行严格的压力测试，包括传感器完全失效、数据注入恶意干扰以及系统动态的剧烈突变等场景。 总结 本书为致力于构建高度自主、信息驱动的复杂系统（如高级机器人、智能电网或大规模监测网络）的研究人员和从业者，提供了一个融合先进理论与实用工程方法的综合指南。它强调在不确定性和高维度约束下，实现可靠信息整合与最优控制的桥梁。

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