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为了解决智能农业车辆对所处复杂农田环境的识别信度定量分析困难的问题,提出了基于多连片贝叶斯网(MSBN)多智能体协同推理的目标识别算法.该方法把多智能体图像采集系统的局部信息表征在MSBN模型中,在观测不完备条件下,虽然单个智能体仅拥有目标的局部观测信息,但利用重叠子域信息的更新可以进行子网间消息的传播.利用MSBN局部推理和子网间信度通信的全局推理对多源信息进行融合,以提高识别性能.实验结果表明,与传统神经网络或BN方法相比,基于MSBN目标识别算法有效地对多源信息进行了补充,可以提高农业车辆在复