何佳洲，馬繼偉，王昱槐，安 瑾

（江蘇自動(dòng)化研究所，江蘇連云港 222061）

第19屆國際信息融合會(huì)議及獲獎(jiǎng)?wù)撐脑u(píng)述

何佳洲，馬繼偉，王昱槐，安 瑾

（江蘇自動(dòng)化研究所，江蘇連云港 222061）

總結(jié)了第19屆國際信息融合會(huì)議的總體情況和主要特點(diǎn)，通過對(duì)大會(huì)報(bào)告、分會(huì)場報(bào)告以及國際信息融合界一些著名專家團(tuán)隊(duì)發(fā)表論文情況的統(tǒng)計(jì)分析，提煉出國際信息融合界普遍關(guān)注的焦點(diǎn)和難點(diǎn)問題；通過對(duì)獲獎(jiǎng)?wù)撐牡姆治?，了解到受大?huì)評(píng)獎(jiǎng)委員會(huì)一致認(rèn)可的年度優(yōu)秀成果和技術(shù)進(jìn)步點(diǎn)；最后，面向高層信息融合中的不確定性處理，對(duì)信息融合領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行展望。

國際信息融合會(huì)議；獲獎(jiǎng)?wù)撐?；JDL模型；非線性濾波；擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤；基于上下文信息融合

第19屆國際信息融合會(huì)議［1］于2016年7月5日至8日在德國海德堡舉行。本次會(huì)議共收到投稿論文413篇，錄用312篇，錄用率75.5%。內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、非線性濾波、計(jì)算機(jī)視覺、目標(biāo)跟蹤識(shí)別等諸多研究方向，分別被安排在44個(gè)正式會(huì)場和創(chuàng)紀(jì)錄的22個(gè)特別專題會(huì)場（Special Session），應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋軍事和民用領(lǐng)域的監(jiān)視、智能、交通控制、車輛自動(dòng)化，以及生物和醫(yī)學(xué)方面的圖像、模式、行為的識(shí)別和解釋等不同的主題。

國際信息融合會(huì)議［2］自1998年以來每年舉行一次，起初該會(huì)議主要是為美國和北約等國家的工業(yè)、政府部門以及學(xué)術(shù)界的研究者提供一個(gè)交流平臺(tái)，目的是增進(jìn)國際間信息融合最新理論、研究成果以及相關(guān)工程應(yīng)用的交流。信息融合也稱數(shù)據(jù)融合，有較強(qiáng)的軍事應(yīng)用背景，一直受到諸多軍方研究者密切關(guān)注并踴躍參加該系列會(huì)議，近幾年，隨著軍民融合不斷深入，信息融合領(lǐng)域也更加開放。令人矚目的第20屆國際信息融合大會(huì)將在中國西安召開［3］，這將是信息融合的系列會(huì)議首次來到中國，或許成為信息融合領(lǐng)域開放、包容發(fā)展的一個(gè)里程碑。

本文針對(duì)大會(huì)作簡要小結(jié)，從大會(huì)的總體情況、獲獎(jiǎng)?wù)撐?、融合中不確定性處理以及信息融合未來發(fā)展等方向?qū)Ρ緦脮?huì)議進(jìn)行總結(jié)和分析。

1 會(huì)議總體情況

1.1 大會(huì)報(bào)告

本屆大會(huì)，學(xué)者Fredrik Gustafsson，Simon Godsill和Ba Tuong Vo給大家?guī)砹巳龍鼍实拇髸?huì)報(bào)告，報(bào)告內(nèi)容代表著信息融合學(xué)科當(dāng)今發(fā)展水平和未來潛在的突破性進(jìn)展；另一場大會(huì)報(bào)告發(fā)言者Oliver Pink來自贊助商保時(shí)捷公司。

第一場大會(huì)報(bào)告是來自瑞典Link?ping大學(xué)的Fredrik Gustafsson，題目是“恩格瓦尼項(xiàng)目：跟蹤犀牛、護(hù)林員和偷獵者”。介紹他們從2013年開始針對(duì)野生動(dòng)物安全，采用傳感器融合技術(shù)支持在肯尼亞的恩格瓦尼建立犀牛避難所的一個(gè)研究項(xiàng)目，恩格瓦尼項(xiàng)目是一個(gè)小規(guī)模的試驗(yàn)計(jì)劃，主要針對(duì)由肯尼亞野生動(dòng)物服務(wù)組織提出的邊境安全，項(xiàng)目由華盛頓特區(qū)斯廷森中心管理。研究的起因主要來自被偷獵者屠殺的犀牛數(shù)量不斷增加，目標(biāo)是通過技術(shù)創(chuàng)新為護(hù)林員提供數(shù)字化保護(hù)和安全技術(shù)。場景中主要跟蹤和定位的對(duì)象包括：犀牛、護(hù)林員和偷獵者，采用的傳感器包括：動(dòng)物身上的GPS標(biāo)記、雷達(dá)、監(jiān)視相機(jī)、麥克風(fēng)陣列、無線電臺(tái)以及無人機(jī)。

第二場大會(huì)報(bào)告來自英國劍橋大學(xué)的Simon Godsill，題目是“隨機(jī)行為和意圖及多目標(biāo)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)一體化技術(shù)”。報(bào)告主要闡述了高層交互和多目標(biāo)跟蹤方法和應(yīng)用。報(bào)告對(duì)已有的多目標(biāo)跟蹤框架進(jìn)行了擴(kuò)展，通過動(dòng)態(tài)交互實(shí)現(xiàn)對(duì)跟蹤目標(biāo)的自動(dòng)學(xué)習(xí)，從而可以推理這些目標(biāo)的可能意圖。該模型的原則是基于動(dòng)物行為分析。2018年國際信息融合大會(huì)將在英國舉行，Simon將擔(dān)任大會(huì)主席，Simon教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)在非線性濾波研究方面屬國際上的一個(gè)重要分支。在非線性濾波中引入意圖信息是當(dāng)前研究熱點(diǎn)。

第三場大會(huì)報(bào)告是來自保時(shí)捷公司的Oliver Pink，題目是“通往自動(dòng)駕駛之路的挑戰(zhàn)”。該報(bào)告重點(diǎn)關(guān)注周圍環(huán)境的感知和傳感器融合。

第四場大會(huì)報(bào)告來自澳大利亞的Curtin大學(xué)的Ba Tuong Vo，題目是“PHD濾波器：隨機(jī)集方法的進(jìn)展”。作者認(rèn)為多目標(biāo)系統(tǒng)是復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，其中大量的目標(biāo)和其狀態(tài)是未知的且隨著時(shí)間隨機(jī)變化。作者首次將概率假設(shè)密度濾波器引入到隨機(jī)集框架中，推動(dòng)了隨機(jī)集方法的發(fā)展。很多專家認(rèn)為PHD距離應(yīng)用還有很長的路要走。

1.2 分會(huì)場論文

從發(fā)表的論文總體情況看，“擴(kuò)展目標(biāo)和群跟蹤”方面文章最多，參見表1，這表明信息融合發(fā)展隨著信息化的步伐加快，軍用的色彩在逐步褪去，軍民融合應(yīng)用已經(jīng)成為主流，技術(shù)更多地蘊(yùn)含在人們的日常生活當(dāng)中，比如：軌道車輛、車隊(duì)、人的姿態(tài)、機(jī)器人等跟蹤問題?？梢灶A(yù)計(jì)隨著研究工作的深入，相關(guān)的應(yīng)用問題也會(huì)更多更復(fù)雜。

其次是數(shù)據(jù)互聯(lián)、計(jì)算機(jī)視覺、PHD方法和非線性濾波等研究方向論文，這里PHD和非線性濾波很大一部分就與“擴(kuò)展目標(biāo)群跟蹤”方面的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)互聯(lián)則作為跟蹤中永恒的基礎(chǔ)性問題方面，一直是大家關(guān)注的焦點(diǎn)，這是因?yàn)闊o論采用多么巧妙的方法，實(shí)際應(yīng)用中錯(cuò)誤關(guān)聯(lián)在所難免。“計(jì)算機(jī)視覺”明顯與融合應(yīng)用中的另一類問題——“識(shí)別問題”緊密相關(guān)，美國國防部曾經(jīng)認(rèn)為戰(zhàn)場所有問題的核心都可以歸結(jié)為兩點(diǎn)：相關(guān)和識(shí)別，這也是該問題越來越重要核心所在。

文章數(shù)量排第三的方向有：傳感器管理、機(jī)器學(xué)習(xí)、蒙特卡羅方法、不確定推理、室內(nèi)目標(biāo)跟蹤、信號(hào)處理和定向估計(jì)等，這些應(yīng)用最大的特點(diǎn)是解決不確定性融合問題，環(huán)境（平臺(tái)）不確定性、目標(biāo)性狀（種類、類型）的不確定性、各種干擾的不確定性等問題，智能化、敏捷化、人因化的處理方法是解決這類問題的核心。

表1 分會(huì)場及其論文數(shù)

續(xù)表

1.3 重要學(xué)者論文分布

國際信息融合領(lǐng)域研究團(tuán)隊(duì)相對(duì)穩(wěn)定，主要學(xué)術(shù)團(tuán)體（代表人物）在本屆大會(huì)上發(fā)表的文章情況見表2。早期由于該領(lǐng)域的敏感性，中國只有少量的研究人員參會(huì)，近幾屆，隨著融合領(lǐng)域的擴(kuò)展，軍民融合得以更多地體現(xiàn)，大陸投稿、文章錄用和參會(huì)人數(shù)有逐年遞增趨勢(shì)，其中幾所高校如：成都電子科技大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、西安交通大學(xué)、上海交通大學(xué)、四川大學(xué)、杭州電子科大、國防科大等學(xué)者堅(jiān)持參會(huì)。工業(yè)部門參會(huì)人員較少，本屆大會(huì)江蘇自動(dòng)化研究所派出多名技術(shù)人員出席。

表2 主要學(xué)術(shù)團(tuán)體及其發(fā)表論文情況統(tǒng)計(jì)

續(xù)表

從論文分布、分會(huì)場和特別專題會(huì)場主持人、獲獎(jiǎng)?wù)撐牡染C合統(tǒng)計(jì)分析，國際信息融合會(huì)議依舊被美國和歐盟學(xué)者掌控，特別是從研究方向覆蓋的廣度、深度和對(duì)問題的闡述，在該領(lǐng)域他們依舊占據(jù)明顯的優(yōu)勢(shì)。

2 獲獎(jiǎng)?wù)撐?/h2>

本次會(huì)議評(píng)選出了一篇最佳會(huì)議論文［4］（Jean?Pierre Le Cadre Best Paper Award）和兩篇提名論文［5?6］，同時(shí)為鼓勵(lì)在信息融合領(lǐng)域的青年研究工作者和科學(xué)家，會(huì)議最后評(píng)選出了一篇最佳學(xué)生論文［7］（Tammy L. Blair Best Student Paper Award）和兩篇提名論文［8?9］。

2.1 最佳論文及提名

2.1.1 一種基于模型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)睡眠呼吸暫停探測(cè)方法

呼吸暫停分為中樞性呼吸暫停和阻塞式呼吸暫停（OSA），本文主要解決OSA探測(cè)問題。近年來，對(duì)OSA的探測(cè)主要采用純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，通過提取心電圖（EGC）、氧飽和（SpO2）等生理信號(hào)特征，可以使用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將呼吸暫停數(shù)據(jù)與非呼吸暫停數(shù)據(jù)分類然后進(jìn)行探測(cè)，這些純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的性能在很大程度上取決于傳感器數(shù)據(jù)的數(shù)量與質(zhì)量，有很大的局限性。

獎(jiǎng)勵(lì)類型作者／研究機(jī)構(gòu)題目最佳論文Sandeep Gutta／俄克拉荷馬州立大學(xué)一種基于模型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)睡眠呼吸暫停探測(cè)方法（Model?based Data?driven Approach for Sleep Apnea Detection）提名Roslyn A.Lau／澳大利亞國防科技集團(tuán)一種基于存在模型的多目標(biāo)跟蹤結(jié)構(gòu)化平均場方法（A Structured Mean Field Approach for Existence?based Multiple Target Tracking）提名Branko Risti／墨爾本皇家理工大學(xué)流行病爆發(fā)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)：2014／2015埃博拉案例研究（Real?time Forecasting of an Epidemic Outbreak：Ebola 2014／2015 Case Study）

文獻(xiàn)［4］提出了一種新的阻塞性呼吸暫停（OSA）探測(cè)方法，將傳感器量測(cè)數(shù)據(jù)和心肺系統(tǒng)模型參數(shù)結(jié)合起來，提升了探測(cè)的效果。文章在心肺系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上引入了多元高斯過程（GP），以獲取不同個(gè)體間的生理變化。同時(shí)，將可分離核函數(shù)的和作為多元GP協(xié)方差函數(shù)，并通過使GP邊緣似然函數(shù)最大化來估計(jì)超參數(shù)。通過使用偽輸入點(diǎn)構(gòu)造近似GP邊緣似然函數(shù)，進(jìn)而估計(jì)模型超參數(shù)，可以有效地降低計(jì)算復(fù)雜度。本文將心率量測(cè)信號(hào)劃分為連續(xù)不相交的等長區(qū)域，利用如下似然比檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)OSA探測(cè)

其中γ是似然比檢驗(yàn)的門限，信號(hào)檢驗(yàn)區(qū)域長度為L，Zt＝｛z1，z2，…，zt｝是直到時(shí)間t的量測(cè)集合。仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)均顯示出新型OSA融合框架要優(yōu)于純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)方法。

2.1.2 一種基于存在模型的多目標(biāo)跟蹤結(jié)構(gòu)化平均場方法

多目標(biāo)跟蹤問題由于目標(biāo)數(shù)目、空間距離和傳感器量測(cè)的不確定性，使其成為一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的聯(lián)合估計(jì)問題。目前，該問題比較成熟的算法是基于存在模型的聯(lián)合集成概率數(shù)據(jù)互聯(lián)算法（JIPDA），該算法的最大問題是：當(dāng)目標(biāo)數(shù)和量測(cè)數(shù)增加時(shí)，聯(lián)合假設(shè)數(shù)的枚舉為指數(shù)增長，為此研究人員提出了基于存在和關(guān)聯(lián)條件概率的聯(lián)合假設(shè)枚舉方法、基于可視模型的概率多假設(shè)跟蹤（PMHT?v）、概率假設(shè)密度濾波器、變分貝葉斯跟蹤器（The Variational Bayes Tracker）等多種方法，但效果并不理想。

為解決這一難題，文獻(xiàn)［5］提出了一種基于存在模型的多目標(biāo)跟蹤結(jié)構(gòu)化平均場跟蹤器（Structured Mean Field Existence?based Tracker，SMFET），SMFET是一種將概率模型表述為最優(yōu)化問題的方法，旨在從一列不易處理的分布中得出誘導(dǎo)分布q，然后從q出發(fā)盡量逼近真實(shí)的后驗(yàn)分布p，用公式表示即為：

在多目標(biāo)跟蹤問題存在模型中，t時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)Xt、存在變量Et、關(guān)聯(lián)變量At和量測(cè)Zt的聯(lián)合分布為p（Xt，Et，At，Zt），文章使用結(jié)構(gòu)化平均場方法將上述聯(lián)合分布表示為：

其中誘導(dǎo)分布為：

接著將上述最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為求解幾個(gè)子問題，可以分別計(jì)算出已存在的目標(biāo)狀態(tài)目標(biāo)存在概率和目標(biāo)邊緣關(guān)聯(lián)概率。

該文的最大貢獻(xiàn)是：提出了將存在模型和變分法相結(jié)合的結(jié)構(gòu)化平均場多目標(biāo)跟蹤算法（SMFET），相對(duì)于傳統(tǒng)多目標(biāo)跟蹤中將狀態(tài)估計(jì)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤保持分開考慮的方法，該算法將這三者同時(shí)解決，不僅可以估計(jì)出下一時(shí)刻的目標(biāo)狀態(tài)，而且可以判斷目標(biāo)存在與否，解決了目標(biāo)跟蹤過程中目標(biāo)突然出現(xiàn)或者消失的判斷問題。同時(shí)，該算法解決了聯(lián)合集成概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中聯(lián)合假設(shè)枚舉的復(fù)雜度問題，是解決多目標(biāo)跟蹤方法的一大進(jìn)步，為多目標(biāo)跟蹤和群目標(biāo)跟蹤的研究，提供了新的解決方案和思路。

2.1.3 流行病爆發(fā)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)：2014／2015埃博拉案例研究

預(yù)測(cè)流行病期間的病例數(shù)量對(duì)于相關(guān)部門的規(guī)劃和干預(yù)至關(guān)重要。一種方法是使用大規(guī)模的基于代理的仿真模型來模擬一個(gè)國家或地區(qū)的全部人口的日?；顒?dòng)。另一種方法是使用一種合適的結(jié)構(gòu)化人口模型隨機(jī)非線性濾波框架，然后再應(yīng)用一個(gè)連續(xù)貝葉斯估計(jì)預(yù)測(cè)的泰勒方法，例如擴(kuò)展卡爾曼濾波、集合卡爾曼濾波、粒子濾波。

文獻(xiàn)［6］研究了一個(gè)隨機(jī)非線性濾波框架用于估計(jì)并預(yù)測(cè)在2014／2015埃博拉病毒流行期間非洲西部Sierra Leone的病例數(shù)量。該框架提供了一種比基于代理的大規(guī)模仿真模型更簡單可靠的方法。本文提出的方法基于隨機(jī)SEIR（Susceptible，Exposed，Infected，Removed Compartmental Model）動(dòng)態(tài)模型和由負(fù)二項(xiàng)分布模擬的似然函數(shù)進(jìn)行粒子濾波。對(duì)粒子濾波進(jìn)行逐漸修正以防止少數(shù)不規(guī)則數(shù)據(jù)引起的粒子損耗。為便于進(jìn)行性能比較，本文提出將報(bào)告的病例數(shù)與估計(jì)病例數(shù)的如下巴氏距離作為性能指標(biāo)。

其中p（κn｜z1：n）可以用核估計(jì)來近似，使用高斯核可得

實(shí)驗(yàn)證明，僅使用報(bào)告中的累積病例數(shù)，并不能估計(jì)出潛伏期與感染期，但是，基于這兩個(gè)參數(shù)的先驗(yàn)，則可能提供一個(gè)可靠的未來病例數(shù)的短期預(yù)測(cè)。

2.2 最佳學(xué)生論文及提名

獎(jiǎng)勵(lì)類型作者／大學(xué)題目最佳學(xué)生論文Lingyi Zhang／康涅狄格大學(xué)求解大m情形m-最優(yōu)三維動(dòng)態(tài)調(diào)度問題的方法（Approaches for Solving m?Best 3?Dimen?sional Dynamic Scheduling Problems for Large m）提名Filip Tronarp／芬蘭阿爾托大學(xué)帶非附加重尾噪聲的非線性系統(tǒng)σ點(diǎn)濾波（Sigma?Point Filtering for Nonlinear Systems with Non?additive Heavy?tailed Noise）提名Gang Yao／康涅狄格大學(xué)基于迭代EMD的陀螺儀輔助視覺跟蹤（Gyro?aided Visual Tracking Using Iterative Earth Mover's Distance）

2.2.1 求解大m情形m?最優(yōu)三維動(dòng)態(tài)調(diào)度問題方法

文獻(xiàn)［7］提出了一種新的m-最優(yōu)三維調(diào)度問題的有效解法，其中m可以很大（到104）。作者首先給出了一個(gè)通用的三維調(diào)度問題的嚴(yán)格數(shù)學(xué)描述，接著提出了一種兩階段解決方案：第一階段，使用由Murty提出的m-最優(yōu)搜索空間分解方法，將原問題空間分解為一系列子問題；第二階段，通過放松三維規(guī)劃問題的一個(gè)限制條件，同時(shí)使用拉格朗日松弛法將一個(gè)三維分配問題放松為二維分配問題，通過JVC（Jonker?Volgenant?Castanon）算法得出二維分配問題解的一個(gè)上界，之后重新加入約束條件將所得二維分配問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)單一交通規(guī)劃問題或者拍賣問題，求出該問題的一個(gè)可行解和解下界，通過重復(fù)更新拉格朗日乘子，當(dāng)問題可行解的上下界間隙很小時(shí)，則得到原問題的一個(gè)接近最優(yōu)解的次優(yōu)解。

與傳統(tǒng)算法相比，新的兩階段方法，由于使用了Murty提出的m-最優(yōu)搜索空間分解方法，可以在相對(duì)較短的時(shí)間得到原問題的大量解，擁有數(shù)量眾多的可行解，在實(shí)際問題中無疑給決策者提供了巨大的便利；由此，拉格朗日松弛法的使用不僅精簡了解空間，而且也加快了問題的求解過程。

總體上說，該文提出的新方法提高了求解該類問題的效率，同時(shí)為解決更為復(fù)雜的多維動(dòng)態(tài)調(diào)度問題提供了新思路。

2.2.2 帶非附加重尾噪聲的非線性系統(tǒng)σ點(diǎn)濾波

狀態(tài)估計(jì)在航空航天、智能手機(jī)、行人車輛位置推算以及室內(nèi)導(dǎo)航等的傳感器融合中有非常廣泛的應(yīng)用。學(xué)生氏t濾波器是為線性系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的，但是這種架構(gòu)也可以擴(kuò)展到非線性系統(tǒng)。比如：有學(xué)者研究采用變分貝葉斯方法，解決非線性系統(tǒng)帶加性噪聲、高斯?fàn)顟B(tài)轉(zhuǎn)換以及學(xué)生氏t觀測(cè)問題。

文獻(xiàn)［8］提出了一種非線性系統(tǒng)σ點(diǎn)濾波方法，其中符合學(xué)生氏t分布過程噪聲和量測(cè)噪聲，使系統(tǒng)具有非加性。文章使用仿真數(shù)據(jù)和行人航位推算試驗(yàn)的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了評(píng)估，并且同無跡卡爾曼濾波（UKF）與擴(kuò)展學(xué)生氏t濾波（ESTF）進(jìn)行比較，結(jié)果表明：在仿真試驗(yàn)中，非線性學(xué)生氏t濾波器能夠更快修正狀態(tài)估計(jì)誤差，在行人航位推算試驗(yàn)中，σ點(diǎn)學(xué)生氏t濾波器的軌跡長度與真實(shí)距離最接近，同時(shí)其環(huán)路閉合偏差最小，說明σ點(diǎn)學(xué)生氏t濾波器有更好的濾波效果。

2.2.3 基于迭代EMD的陀螺儀輔助視覺跟蹤

文獻(xiàn)［9］提出了一種基于迭代EMD的陀螺儀輔助視覺跟蹤算法。陸地移動(dòng)距離（EMD，Earth Mover′s Distance）作為一種分布相似度測(cè)量指標(biāo)，本身對(duì)目標(biāo)外形的改變和光照情況的變化具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，這種性質(zhì)決定了其在圖像跟蹤領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，在視覺跟蹤領(lǐng)域，EMD可以被用作在連續(xù)的視頻序列中搜尋目標(biāo)最優(yōu)候選模板時(shí)的相似度度量。文章提出了一種單調(diào)收斂的迭代最優(yōu)化算法，即在當(dāng)前目標(biāo)模板位置的基礎(chǔ)上，計(jì)算出候選目標(biāo)模板的EMD，并將其作為目標(biāo)候選模板權(quán)重的函數(shù)，接著通過重復(fù)計(jì)算目標(biāo)模板EMD的導(dǎo)數(shù)來搜尋目標(biāo)新的位置，從而達(dá)到持續(xù)跟蹤目標(biāo)的目的。此外，成像設(shè)備放置在一個(gè)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上，可能遭受到突然且較大的運(yùn)動(dòng)，使視頻序列產(chǎn)生較大的幀間移動(dòng)，為了保證跟蹤算法持續(xù)收斂，文章使用一個(gè)與成像設(shè)備同步的陀螺儀信息來補(bǔ)償成像設(shè)備發(fā)生的旋轉(zhuǎn)和移動(dòng)，完成了目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。

相對(duì)于傳統(tǒng)陀螺儀輔助跟蹤方法，本文提出的方法主要有以下優(yōu)勢(shì)：

1）將EMD作為視覺跟蹤中目標(biāo)和候選目標(biāo)相似度測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)，并給出了具體使用方法，該相似度測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)由于光照條件、目標(biāo)姿勢(shì)和部分遮擋引起的改變具有很好的魯棒性。文章將該算法與互信息跟蹤器和基于核函數(shù)的均值漂移跟蹤器（kernel?based Mean?shift tracker）相比較，驗(yàn)證了該方法在光照變化時(shí)跟蹤目標(biāo)的準(zhǔn)確性。

2）使用陀螺儀測(cè)量數(shù)據(jù)補(bǔ)償成像設(shè)備產(chǎn)生的鏡頭抖動(dòng)、傾斜和旋轉(zhuǎn)。即在補(bǔ)償計(jì)算了成像設(shè)備自身運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)上，再利用iEMD（iterative Earth Mover's Dis?tance）算法進(jìn)行目標(biāo)視覺跟蹤，確保了iEMD算法收斂性，同時(shí)也提供了一種在實(shí)際情況下更有效運(yùn)行的跟蹤器。

3 數(shù)據(jù)融合中的不確定性

1961年卡爾曼提出了一種新的濾波估計(jì)方法，之后被命名為卡爾曼濾波器，該方法在航空、航天、船舶及其相關(guān)的信號(hào)處理、信息處理、自動(dòng)控制等領(lǐng)域的推動(dòng)作用幾乎超越其它任何方法。同時(shí)，卡爾曼濾波器對(duì)于信息融合領(lǐng)域的工作者無疑是經(jīng)典和基礎(chǔ)，其影響力足以與德國科學(xué)家高斯提出最小二乘估計(jì)并列。

國際著名信息融合專家David L.Hall以著述多而聞名，他撰寫的論文和專著對(duì)數(shù)據(jù)融合問題、理論和方法闡述深入淺出，幾乎成為這個(gè)時(shí)代數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的代言人，絕大部分初學(xué)者都是在他的文章引導(dǎo)下進(jìn)入該領(lǐng)域。為此，本屆會(huì)議上，美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室Erik Blasch等撰寫文章［10］，回顧Hall主要貢獻(xiàn)和觀點(diǎn)（這也說明Hall對(duì)美國軍方的影響力），從最早參加創(chuàng)建JDL模型，底層信息融合（Low?Level Information Fusion，LLIF）包含濾波、估計(jì)和目標(biāo)跟蹤和分類的控制，高層信息融合（High?level Information Fusion，HLIF）目標(biāo)是管理傳感器、用戶和任務(wù)；最新JDL模型中增加了一個(gè)第五層——用戶精煉，強(qiáng)調(diào)達(dá)成用戶的需求。這些模型演化進(jìn)程中，Hall起到了非常關(guān)鍵的作用。圖1是最新的JDL模型［10］。

圖1 包含用戶精煉層的JDL模型［10］

上下文信息包括地理空間情報(bào)（比如：道路網(wǎng)路、有益的位置）、目標(biāo)類型（例如：車輛、船隊(duì)）、文化因素（比如：多媒體、社交網(wǎng)絡(luò)），以及任務(wù)的目標(biāo)等，在其中任何一種情況，上下文均能為目標(biāo)跟蹤和分類實(shí)時(shí)收集信息提供指導(dǎo)，同時(shí)，來自文本報(bào)告的目標(biāo)意圖分類信息也可以與來自多個(gè)觀測(cè)源的目標(biāo)跟蹤和識(shí)別結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)。圖2中突出強(qiáng)調(diào)了上下文對(duì)于融合的作用。

Hall的重要貢獻(xiàn)包括：1）對(duì)JDL層級(jí)的透徹理解和分析；2）數(shù)據(jù)融合軟件和工具調(diào)查和綜述；3）數(shù)據(jù)融合的組織應(yīng)用；4）信息融合培訓(xùn)和教學(xué)；5）數(shù)據(jù)融合的設(shè)計(jì)和前程中的實(shí)際問題；6）聚焦用戶（認(rèn)知）難題，5級(jí)融合；7）探索硬?軟數(shù)據(jù)融合方法；8）近期在不確定性表示工作組評(píng)估技術(shù)（Evaluation of Technologies for Uncertainty Representation Working Group，ETURWG）有關(guān)不確定性融合方面的討論。

Hall總結(jié)出了數(shù)據(jù)融合的幾個(gè)所謂不足（圈套）：1）融合永遠(yuǎn)不能取代好傳感器；2）下層的處理無法彌補(bǔ)上層處理的差錯(cuò)（失效）；3）如果不同性能傳感器獲取的信息運(yùn)用不正確，傳感器融合將導(dǎo)致性能下降；4）不存在所謂的數(shù)據(jù)融合的魔術(shù)般／黃金算法；5）永遠(yuǎn)不會(huì)有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；6）數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)價(jià)值的量化非常困難；7）融合不是一個(gè)靜態(tài)的處理。

數(shù)據(jù)融合的不足類似于ETURWG工作組對(duì)傳感器融合的評(píng)估準(zhǔn)則的討論，圖3給出了一個(gè)不確定性表示和推理的評(píng)價(jià)框架（Uncertainty Representation and Reasoning Evaluation Framework，URREF）概念。很多觀點(diǎn)Hall在10多年前就已經(jīng)提出。

圖2 信息融合的層級(jí)［10］

圖3 URREF本體，版本2［10］

Hall給出了避免數(shù)據(jù)融合不足的方法：1）通過對(duì)傳感器技術(shù)透徹分析，建立觀測(cè)現(xiàn)象與需求推斷之間的映射關(guān)系；2）檢查傳感器數(shù)據(jù)的上下文為傳感器處理智能化選擇算法；3）通過系統(tǒng)性算法選擇和快速原型工具實(shí)現(xiàn)實(shí)際數(shù)據(jù)集的均衡；4）采用混合模式識(shí)別的方法克服訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的局限性；5）性能指標(biāo)和效能指標(biāo)必須能定義和估計(jì)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的可用性；6）智能化4級(jí)處理必須能夠監(jiān)控和改善整體的數(shù)據(jù)融合處理過程。

圖4描述了基于效果的行動(dòng)（effects?based opera?tions，EBO）架構(gòu)中的多智能數(shù)據(jù)信息融合，左邊給出數(shù)據(jù)融合信息組（Data Fusion Information Group，DFIG）過程模型中的層級(jí)，涉及認(rèn)知域、信息域和物理域。物理域包括數(shù)據(jù)刻畫（L0）和目標(biāo)評(píng)價(jià)（L1），信息域通過傳感器管理（L4）在物理域數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)態(tài)勢(shì)（L2）和影響（L3）進(jìn)行估計(jì)，認(rèn)知域包括用戶（L5）和任務(wù)（L6）的精煉過程。

圖4 采用基于效果推理的信息融合［10］

4 未來展望

Hall在1997年著名的綜述［11］中，將數(shù)據(jù)融合定位為一類特定的工程應(yīng)用問題。近年來，隨著傳感器、互聯(lián)網(wǎng)、無線通信等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)融合的研究更多關(guān)注的是人們的日常應(yīng)用，如公共安全、野生動(dòng)物保護(hù)、無人駕駛汽車、機(jī)器人控制、金融行情分析、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)等實(shí)際日常問題。而“與國防相關(guān)的信息融合技術(shù)研究和開發(fā)將越來越呈現(xiàn)‘附帶性’研究的特性［12］，…，”但領(lǐng)域的擴(kuò)展必然帶來更多不確定性。

由此，數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域一些基礎(chǔ)性難點(diǎn)問題解決，也顯得尤為迫切，比如：非線性濾波、擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤、基于上下文的信息融合等。

1）非線性濾波：Simon教授解決思路是，在目標(biāo)動(dòng)態(tài)模型中加入行為交互和未觀測(cè)意圖，采用數(shù)字化貝葉斯濾波策略，運(yùn)用粒子濾波和馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法加以實(shí)現(xiàn)。

2）擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤：隨著雷達(dá)分辨率的提高，目標(biāo)回波的不是一個(gè)點(diǎn)而是“云團(tuán)”，此時(shí)，傳統(tǒng)意義下單個(gè)檢測(cè)對(duì)應(yīng)一個(gè)目標(biāo)的假設(shè)不再成立，這就是所謂擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤（Extended Target Tracking，ETT）。Koch［13］提出了一種解決擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤問題常用可計(jì)算的框架，通過將目標(biāo)假設(shè)成一個(gè)橢圓擴(kuò)展，從而采用隨機(jī)矩陣建立目標(biāo)橢圓擴(kuò)展模型，作為附加狀態(tài)變量進(jìn)行估計(jì)和跟蹤。這里，目標(biāo)的動(dòng)態(tài)狀態(tài)采用高斯分布建模，而目標(biāo)橢圓擴(kuò)展采用逆Wishart分布模型。實(shí)際上，回波的大小與傳感器的分辨率精度和目標(biāo)尺寸有關(guān)，即使是一般的傳感器，在跟蹤群目標(biāo)時(shí)，也會(huì)遇到類似問題。在該領(lǐng)域傳感器分辨率建模、多傳感器擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤等問題是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

3）基于上下文的信息融合：在地面目標(biāo)跟蹤、海上監(jiān)視和基于位置的服務(wù)（Location?Based Services，LBS）等應(yīng)用中，目標(biāo)的行為和數(shù)據(jù)源的特征以環(huán)境（如：地形類型和天氣條件）作為先決條件，甚至決定他們的邏輯過程及其與其它實(shí)體交互的方式。因此，上下文被認(rèn)為是改善跟蹤性能的關(guān)鍵組成部分。一種方法是將上下文知識(shí)表示為靜態(tài)或動(dòng)態(tài)變量，從而與非線性擴(kuò)展卡爾曼濾波或粒子濾波集成。文獻(xiàn)［14］認(rèn)為上下文信息是描述實(shí)體行為的決定性要素；外部和內(nèi)在（Ex?ternal and Internal）上下文差異之于描述實(shí)體行為的重要性。

本屆Fusion2016的會(huì)議地點(diǎn)位于內(nèi)可河畔的海德堡會(huì)議中心，是一座19世紀(jì)晚期建筑，外表古樸與古鎮(zhèn)融為一體；內(nèi)部雖經(jīng)裝修，墻壁和內(nèi)飾奢華亮麗，閃耀著哥特式建筑特有的藝術(shù)光輝。海德堡古城融合了千年風(fēng)雨，依然彌久芬芳，信息融合的未來亦如此。

［1］ http：∥www.fusion2016.org［EB／OL］.

［2］ http：∥www.inforfusion.org［EB／OL］.

［3］ http：∥www.fusion2017.org［EB／OL］.

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［13］Koch JW.Bayesian approach to extended object and cluster tracking using random matrices［J］.IEEE Transac?tions on Aerospace and Electronic Systems，2008，44（3）：1042?1059.

［14］Snidaro L，Garciaj，Linasj.Context?based information fu?sion：a survey and discussion［J］.Information Fusion，2015，25：16?31.

Review of 19thInternational Conference on Information Fusion and its Awarded Papers

HE Jia?zhou，MA Ji?wei，WANG Yu?huai，An Jin
（Jiangsu Automation Research Institute，Lianyungang 222061，China）

This paper summarizes the plenary talks and the regular reports given in Fusion2016（the 19thInternational Con?ference on Information Fusion）.Through the statistical analysis of the papers presented by the several famous fusion teams，some focus areas and issues are put up and investigated.Then，we review the Best Student Award papers together with their Runners?up，which recognize excellences among researchers and scientists in information fusion in the last year，and general?ly accepted by the conference award committee.Finally，we consider the uncertainty of the high level information fusion，and we also discuss some developments and trends of several prosperous areas.

fusion2016；awarded papers；JDL model；nonlinear filtering；extended object tracking；context?based informa?tion fusion

E911；TP273

A

10.3969／j.issn.1673?3819.2016.06.028

1673?3819（2016）06?0135?10

2016?11?03

2016?11?17

何佳洲（1966?），男，江蘇丹徒人，博士，研究員，研究方向?yàn)樾畔⑷诤稀?/p>

馬繼偉（1992?），男，碩士研究生。

王昱槐（1989?），男，碩士研究生。

安 瑾（1981?），男，碩士，高級(jí)工程師。