复杂背景下的模式识别理论方法与应用

本方向的主要研究内容包括：①机器人视觉导航、视觉识别和定位；②复杂背景下基于图像信息的目标自动搜索和跟踪技术研究；③智能监控技术。

提出了大视场立体视觉感知和全方向立体视觉感知理论和算法，建立了基于立体视觉的物体建模和三维模型简化算法，解决了机器人的视觉定位问题。

针对复杂背景和随机环境，提出了尺度自适应高斯滤波和空域多分辨分析相结合等方法实现对地面目标的检测与分割，解决了地面目标高精度快速识别问题。

采用聚类分析、多模型结构、模糊神经网络和给予D-S证据等理论，系统性地提出了针对不同波门的基于图像和图像序列的自动目标识别、景象匹配、定位的实现方法，解决了对多目标准确分类、识别、定位和跟踪。

在智能监控方面，研究了多传感器、多目标、多平台的信息融合与分发等智能信息处理与智能控制技术。