Discounted Belief Fusion

新方法通过不确定性感知传感器融合增强反无人机检测能力

研究人员开发了一种新颖的方法，通过将不确定性感知纳入多模态传感器融合，来提高反无人机检测系统的可靠性。所提出的方法利用证据深度学习（EDL）来量化来自RGB和热成像摄像机流的预测不确定性。通过采用折扣信念融合（DBF），该系统可以在传感器数据冲突时表达怀疑，将这种分歧转化为不确定性质量，然后再聚合意见。虽然多模态融合在Anti-UAV基准测试中显示出比单流方法更高的准确性，但由于基准测试的固有特性，DBF的冲突折扣机制的影响不如预期。