Det är svårt att rekonstruera det kompletta ljusfältet, och det rekonstruerade ljusfältet kan bara känna igen specifika fasta mål. Dessa har begränsat tillämpningen av ljusfältet i praktiken. För att lösa problemen ovan introducerar denna artikel den multi-perspektiva distribuerade informationsfusionen till ljusfältsrekonstruktion för att övervaka och känna igen de manövrerande målen. För det första representeras ljusfältet som delljusfält i olika perspektiv (dvs. Det distribuerade multisensornätverket) och den sparsamma representationen och återuppbyggnaden utförs sedan. För det andra fastställer vi den multiperspektiva distribuerade informationsfusionen under förutsättning att det finns regionala begränsningar för fullständig täckning. Slutligen sammansmältes ljusfältsdata från flera perspektiv och manövreringsmålens tillstånd uppskattas. Experimentella resultat visar att tiden för ljusfältsrekonstruktion av den föreslagna metoden är mindre än 583 s, och återuppbyggnadsnoggrannheten överstiger 92,447% jämfört med den befintliga rumsligt variabla dubbelriktade reflektansfördelningsfunktionen, mikrolinsmatrisen och andra. I aspekten av manövrering måligenkänning, är igenkänningstiden för algoritmen i den här artikeln inte mer än 3,5 s. Erkännande noggrannhet algoritmen i den här artikeln är upp till 86,739%. Dessutom, ju fler tittarvinklar används, desto högre noggrannhet.
Cai m.fl. I REF föreslogs en metod för erkännande av mål som bygger på multiperspektiv rekonstruktion, genom vilken ljusfältsdata från flera olika perspektiv sammanställs och samstämmigheten i genomsnittet av alla observationer erhålls.
Maneuvering target recognition method based on multi-perspective light field reconstruction
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}