【摘 要】
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为了解决单传感器在道路监测中存在的局限性，交通环境多样化等问题，本文给出了基于模糊集理论的一种目标决策标准对传统的数据融合算法进行改进。该方法利用决策层模糊集理论的多传感器融合算法对交通目标进行跟踪，进一步地，采用Z型隶属函数用于决策分支的优化。与传统的算法相比，改进后的数据融合算法对雷达航迹冗余问题、视频干扰问题和目标分割问题都有所改善，并且进一步提高了跟踪精度。通过收集大量的实际交通数据，验证
【机 构】
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西安电子科技大学空间科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（62071363）； 山东省机器人与智能技术重点实验室开放课题研究项目资助课题（2021001）；
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为了解决单传感器在道路监测中存在的局限性，交通环境多样化等问题，本文给出了基于模糊集理论的一种目标决策标准对传统的数据融合算法进行改进。该方法利用决策层模糊集理论的多传感器融合算法对交通目标进行跟踪，进一步地，采用Z型隶属函数用于决策分支的优化。与传统的算法相比，改进后的数据融合算法对雷达航迹冗余问题、视频干扰问题和目标分割问题都有所改善，并且进一步提高了跟踪精度。通过收集大量的实际交通数据，验证雷达和视频跟踪算法的有效性，实验结果表明，多传感器融合算法优于单传感器的目标跟踪算法。
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