CN115457351B - 一种多源信息融合不确定性判别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多源信息融合不确定性判别方法，包括在分析目标跟踪过程中目标距离不断变化，研究可见光传感器、红外传感器及激光雷达三个独传感器的灰度和熵特征、颜色、形状四维的独立特征，并通过建立低空目标动态识别问题描述基础上，分析传感器探测距离适应性；基于分类器识别特性及特征空间分布规律提出BPA基本构造方法；基于SVM的多源分类器融入D‑S证据理论实现了多传感器融合识别框架；运用回归方法将离散距离BPA结果拟合出了连续距离信度分配策略；提出了广域目标搜索系统搜索状态及跟踪状态切换问题。解决了野外环境大范围飞行目标识别，存在单一传感器随距离大范围变化适应性问题，以及多个传感器在不同距离条件下识别不确定问题。

Description

一种多源信息融合不确定性判别方法
技术领域
本发明涉及一种信息融合判别方法，具体为一种多源信息融合不确定性判别方法，属于信息融合处理技术领域。
背景技术
广域目标搜索及多传感器融合识别过程中，不同传感器探测范围有差异，表现出在不同探测范围下各传感器识别的有效性不同；同时，目标距离连续变化，不同成像机理传感器及其成像特性具有目标探测的距离适应性。因此，低空空域目标多传感器融合应用时，需考虑各个传感器识别信任度及其随目标距离变化规律；不同探测距离下信任度分配亦受外界干扰，且不同传感器信任度边界重叠，从而导致在多传感器融合判别时具有模糊性。
广域目标搜索系统的机器人子系统(空中无人机群及地面无人车等)具有搜索和跟踪两种工作状态，对应目标识别及目标跟踪过程；由于目标识别过程具有模糊性，从而导致两种工作状态的判别过程具有不确定性；这是一个基于较强不确定数据的系统工况判断问题，需要系统工作状态在搜寻、捕获、跟踪之间切换；为了更好引导系统在搜索态和跟踪态切换，需要设计一种状态判别及切换机制；由于目标识别过程的不确定性，状态判别机制应综合考虑在搜索范围内(信息粒度内)目标捕获概率和信息熵等多种不确定联合评价最优为原则。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述至少一个技术问题而提供一种多源信息融合不确定性判别方法，首先建立低空目标动态识别问题描述，分析传感器探测距离适应性问题，进而基于分类器识别特性及特征空间分布规律提出BPA基本构造方法；依据典型距离条件下识别实验构造BPA动态分配方法及回归评价机制，实现低空空域目标距离连续变化条件下多传感器信任度分配；提出识别及跟踪联合评价指标信息粒度，以及基于粒计算的目标搜索及跟踪状态切换机制。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的：一种多源信息融合不确定性判别方法，包括以下步骤
步骤一、独立特征分析，采集不同光照条件下目标典型离散距离下图像样本，依据目标先验知识进行图像预处理，并自动标识疑似目标，提取样本疑似目标的灰度、熵、颜色以及形状的四维独立特征，并进行分析；
步骤二、多源信息采集及目标信息提取，对于红外和可见光系统的灰度值，采用灰度均值对比度衡量目标窗口内的平均灰度和相邻背景区域的差别，以此区分远距离微小目标；
步骤三、构造基于信度回归的多源信息融合识别框架，识别框架下的证据；
步骤四、构造BPA函数，采用识别算法构造分类器，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值，进而定义分类器的可信度向量，依据分类器可信度评价方法，给出分类器的分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA函数；
步骤五、建立BBR模型,不同距离下目标的显著性特征不同，远距离条件下局部灰度均值对比度和局部熵是目标的显著性特征；近距离条件下色度矩和形状度是目标的显著性特征；
步骤六、联合评价粒度广域目标搜索判别，首先，其值与目标搜索范围有关，当搜索区域靠近或涵盖目标落点先验概率高区域，其搜索信息粒度升高；同时，其值与传感器分辨率及捕获概率有关，当传感器分辨率高、区域条件下捕获概率高时，其搜索信息粒度值升高；最后，其值与分类器识别的目标相似度有关，当识别目标相似度高，其信息粒度将升高。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤一中，对于样本疑似目标四维独立特征的提取，选用可见光传感器、红外传感器及激光雷达三个独立传感器分别测量。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤二中，灰度值的定义为：
其中，和/>分别为当前像素g(x,y)所在内窗口和外窗口中所有像素的平均灰度；Nin和Nout为待处理像素g(x,y)的内窗口Win(x,y)和外窗口Wout(x,y)中的像素数；g(k,l)为图像中第k行第l列像素的灰度值；
对于红外和可见光系统的局部熵，刻画图像中局部区域灰度变化的剧烈程度，其定义为：
式中，为对于可见光系统测量的色度矩，目标颜色信息主要分布在低阶色度矩，其中，一阶色度矩描述平均颜色，二阶色度矩描述颜色方差，三阶色度矩描述颜色的偏移性。其定义如下：
式中：M1、M2、M3为一、二、三阶色度矩；对于激光雷达测量的形状度，形状特征主要包括形状度、长宽比和复杂度，其定义如下：
式中E、I和S分别为目标形状度、长宽比和复杂度；A、P、Lmax和Lmin分别为待识别目标的面积、外轮廓周长及长轴、短轴长，单位为像素。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤三中，具体包括：
识别框架Θ下证据E1,…,En，其基本信任分配BBA为Bel(Ei)＝mi，其BPA为Pl(Ei)＝pli，且有如果/>存在(/>表示正交和)且其BBA为mi，则对于/>有：
式中：Aj(j＝1,…,k)为Θ的焦元；m(A)为子集A合成信任度。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤四中，具体包括：
假设对于N类的模式分类问题，采用识别算法构造分类器C，表示第i类模式被分类器C判断成第j类模式的数据占i类模式样本总数的百分率，则可得到维混淆矩阵：
其中，元素的行下标为目标的真实属性，列下标为分类器产生的识别属性，对角线元素为各模式能够被分类器C正确识别的百分率，非对角线元素为发生错误判断的百分率；混淆矩阵的行向量βi＝[cmi1 … cmin]为模式i的对象在进行分类时对各模式的倾向性；不同分类器的混淆矩阵代表了该分类器对模式的分类能力；因此，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值；假设两个分类器C1和C2，通过训练样本得到其混淆矩阵CM1和CM2，定义距离l12为CM1-CM2的L2测度，其元素值为：(tij)M×N＝CM1-CM2，对于c个分类器，可以得到分类器距离矩阵：
式中：lij为任意两个分类器之间的距离，对于第i个分类器，其可信度过渡值式中/>定义分类器的可信度向量wi，并进行归一化通过Sigmoid函数实现SVM判据硬输出的后验概率输出，依据分类器可信度评价方法，给出SVM分类器分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA，SVM判据硬输出的后验概率输出是一种分类器识别率，设：
式中：ψ(x)为标准的SVM输出结果；P(y＝1/ψ(x))为在输出值ψ(x)条件下分类正确的概率；κ为目标相识度，由分类器识别概率体现；a和b为参数值，通过求解参数集的最小负对数似然值求得，然后根据混淆矩阵获得的该分类器局部可信度wi，加权融合到后验概率中，有：/>对SVMi(i＝1,2,…,c)训练样本集进行测试，得到第i个分类器的分类精度为ri，则可定义该分类器的BPA函数为：
式中：mi(+),mi(-),mi(Θ)分别对应二分类问题中的正类、负类和全集BPA。每个BPA函数对应的焦元均为4个，分别为{Φ,+,-,Θ}。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤五中，基于各特征分类器的BPA也依据目标距离变化规律而设计；通过试验获取典型离散距离下的各分类器BPA，采用三次多项式最小二乘法拟合离散BPA与目标距离D，实验验证函数关系的有效性，从而实现D-S证据理论的BBR；
采用Gauss消去法解线性方程组，得c个分类器BBR曲线：
fk(d)＝ak0+ak1d+ak2d2+ak3d3(k＝1,2,…c)。
作为本发明再进一步的方案：所述步骤六中，联合信息粒度定义为：
1/Γ＝Π(pp(a,ti),h0,pd,κ(ti))＝pp(a,ti)×h0×pd×κ(ti)
式中：ti(i＝0,1,2……)，pp(a,ti)为ti时刻目标出现在先验区域概率；h0为传感器在某视场下分辨率，其取值与传感器高度有关；pd是某环境条件下传感器检测概率，即是传感器检测目标的条件概率；κ(ti)为ti时刻目标相识度。
本发明的有益效果是：解决了野外环境大范围飞行目标识别，存在单一传感器随距离大范围变化适应性问题，以及多个传感器在不同距离条件下识别不确定问题；其判别设计与实现方法是在分析目标跟踪过程中目标距离不断变化，研究可见光传感器、红外传感器及激光雷达三个独传感器的灰度和熵特征、颜色、形状四维的独立特征，兼顾了不同距离下目标的可分性，并通过建立低空目标动态识别问题描述基础上，重点分析传感器探测距离适应性；基于分类器识别特性及特征空间分布规律提出BPA基本构造方法；基于SVM的多源分类器融入D-S证据理论实现了多传感器融合识别框架；运用回归方法将离散距离BPA结果拟合出了连续距离信度分配策略；同时，提出了广域目标搜索系统搜索状态及跟踪状态切换问题，基于联合评价指标粒度定义了搜索系统状态不确定度及其切换判别方法。
附图说明
图1为本发明信度回归D-S推理的多特征融合识别框架图；
图2为本发明广域目标搜索与跟踪状态切换示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1至图2所示，一种多源信息融合不确定性判别方法，包括以下步骤
步骤一、独立特征分析，采集不同光照条件下目标典型离散距离下图像样本，依据目标先验知识进行图像预处理，并自动标识疑似目标，提取样本疑似目标的灰度、熵、颜色以及形状的四维独立特征，并进行分析；
步骤二、多源信息采集及目标信息提取，对于红外和可见光系统的灰度值，采用灰度均值对比度衡量目标窗口内的平均灰度和相邻背景区域的差别，以此区分远距离微小目标；
步骤三、构造基于信度回归的多源信息融合识别框架，识别框架下的证据；
步骤四、构造BPA函数，采用识别算法构造分类器，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值，进而定义分类器的可信度向量，依据分类器可信度评价方法，给出分类器的分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA函数；
步骤五、建立BBR模型,不同距离下目标的显著性特征不同，远距离条件下局部灰度均值对比度和局部熵是目标的显著性特征；近距离条件下色度矩和形状度是目标的显著性特征；
步骤六、联合评价粒度广域目标搜索判别，首先，其值与目标搜索范围有关，当搜索区域靠近或涵盖目标落点先验概率高区域，其搜索信息粒度升高；同时，其值与传感器分辨率及捕获概率有关，当传感器分辨率高、区域条件下捕获概率高时，其搜索信息粒度值升高；最后，其值与分类器识别的目标相似度有关，当识别目标相似度高，其信息粒度将升高。
在本发明实施例中，所述步骤一中，对于样本疑似目标四维独立特征的提取，选用可见光传感器、红外传感器及激光雷达三个独立传感器分别测量。
在本发明实施例中，所述步骤二中，灰度值的定义为：
其中，和/>分别为当前像素g(x,y)所在内窗口和外窗口中所有像素的平均灰度；Nin和Nout为待处理像素g(x,y)的内窗口Win(x,y)和外窗口Wout(x,y)中的像素数；g(k,l)为图像中第k行第l列像素的灰度值；
对于红外和可见光系统的局部熵，刻画图像中局部区域灰度变化的剧烈程度，其定义为：
式中，为对于可见光系统测量的色度矩，目标颜色信息主要分布在低阶色度矩，其中，一阶色度矩描述平均颜色，二阶色度矩描述颜色方差，三阶色度矩描述颜色的偏移性。其定义如下：
式中：M1、M2、M3为一、二、三阶色度矩；对于激光雷达测量的形状度，形状特征主要包括形状度、长宽比和复杂度，其定义如下：
式中：E、I和S分别为目标形状度、长宽比和复杂度；A、P、Lmax和Lmin分别为待识别目标的面积、外轮廓周长及长轴、短轴长，单位为像素。
在本发明实施例中，所述步骤三中，具体包括：
识别框架Θ下证据E1,…,En，其基本信任分配BBA为Bel(Ei)＝mi，其BPA为Pl(Ei)＝pli，且有如果/>存在(/>表示正交和)且其BBA为mi，则对于/>有：
式中：Aj(j＝1,…,k)为Θ的焦元；m(A)为子集A合成信任度。
在本发明实施例中，所述步骤四中，具体包括：
假设对于N类的模式分类问题，采用识别算法构造分类器C，表示第i类模式被分类器C判断成第j类模式的数据占i类模式样本总数的百分率，则可得到维混淆矩阵：
其中，元素的行下标为目标的真实属性，列下标为分类器产生的识别属性，对角线元素为各模式能够被分类器C正确识别的百分率，非对角线元素为发生错误判断的百分率；混淆矩阵的行向量βi＝[cmi1 … cmin]为模式i的对象在进行分类时对各模式的倾向性；不同分类器的混淆矩阵代表了该分类器对模式的分类能力；因此，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值；假设两个分类器C1和C2，通过训练样本得到其混淆矩阵CM1和CM2，定义距离l12为CM1-CM2的L2测度，其元素值为：(tij)M×N＝CM1-CM2，对于c个分类器，可以得到分类器距离矩阵：
式中：lij为任意两个分类器之间的距离，对于第i个分类器，其可信度过渡值式中/>定义分类器的可信度向量wi，并进行归一化通过Sigmoid函数实现SVM判据硬输出的后验概率输出，依据分类器可信度评价方法，给出SVM分类器分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA，SVM判据硬输出的后验概率输出是一种分类器识别率，设：
式中：ψ(x)为标准的SVM输出结果；P(y＝1/ψ(x))为在输出值ψ(x)条件下分类正确的概率；κ为目标相识度，由分类器识别概率体现；a和b为参数值，通过求解参数集的最小负对数似然值求得，然后根据混淆矩阵获得的该分类器局部可信度wi，加权融合到后验概率中，有：/>对SVMi(i＝1,2,…,c)训练样本集进行测试，得到第i个分类器的分类精度为ri，则可定义该分类器的BPA函数为：
式中：mi(+),mi(-),mi(Θ)分别对应二分类问题中的正类、负类和全集BPA。每个BPA函数对应的焦元均为4个，分别为{Φ,+,-,Θ}。
实施例二
如图1至图2所示，一种多源信息融合不确定性判别方法，包括以下步骤
步骤一、独立特征分析，采集不同光照条件下目标典型离散距离下图像样本，依据目标先验知识进行图像预处理，并自动标识疑似目标，提取样本疑似目标的灰度、熵、颜色以及形状的四维独立特征，并进行分析；
步骤二、多源信息采集及目标信息提取，对于红外和可见光系统的灰度值，采用灰度均值对比度衡量目标窗口内的平均灰度和相邻背景区域的差别，以此区分远距离微小目标；
步骤三、构造基于信度回归的多源信息融合识别框架，识别框架下的证据；
步骤四、构造BPA函数，采用识别算法构造分类器，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值，进而定义分类器的可信度向量，依据分类器可信度评价方法，给出分类器的分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA函数；
步骤五、建立BBR模型,不同距离下目标的显著性特征不同，远距离条件下局部灰度均值对比度和局部熵是目标的显著性特征；近距离条件下色度矩和形状度是目标的显著性特征；
步骤六、联合评价粒度广域目标搜索判别，首先，其值与目标搜索范围有关，当搜索区域靠近或涵盖目标落点先验概率高区域，其搜索信息粒度升高；同时，其值与传感器分辨率及捕获概率有关，当传感器分辨率高、区域条件下捕获概率高时，其搜索信息粒度值升高；最后，其值与分类器识别的目标相似度有关，当识别目标相似度高，其信息粒度将升高。
在本发明实施例中，所述步骤五中，基于各特征分类器的BPA也依据目标距离变化规律而设计；通过试验获取典型离散距离下的各分类器BPA，采用三次多项式最小二乘法拟合离散BPA与目标距离D，实验验证函数关系的有效性，从而实现D-S证据理论的BBR；
采用Gauss消去法解线性方程组，得c个分类器BBR曲线：
fk(d)＝ak0+ak1d+ak2d2+ak3d3(k＝1,2,…c)。
搜索环境信息描述，令pC(a)表示事件“栅格a中是否存在目标”，则有两种状态：
Z(i,a,t)表示事件“t时刻传感器检测到栅格中是否存在目标”，则有两种状态：
则有pC(a)＝pp(a,t)；
检测概率pd和虚警概率pf描述了传感器性能，而探测传感器对于目标检测概率pd和虚警概率pf受环境复杂度影响而发生变化；令pCj(a)表示事件“第j种环境中的栅格中是否存在目标”，则有两种状态：
Zj(i,a,t)表示事件“t时刻传感器检测到在第j种环境中栅格a中是否存在目标”，则有两种状态：
为“在第j种环境栅格a内存在目标的条件下，可以检测到存在目标”概率。
在本发明实施例中，所述步骤六中，联合信息粒度定义为：
1/Γ＝Π(pp(a,ti),h0,pd,κ(ti))＝pp(a,ti)×h0×pd×κ(ti)
式中：ti(i＝0,1,2……)，pp(a,ti)为ti时刻目标出现在先验区域概率；h0为传感器在某视场下分辨率，其取值与传感器高度有关；pd是某环境条件下传感器检测概率，即是传感器检测目标的条件概率；κ(ti)为ti时刻目标相识度。
在本发明实施例中，进行广域目标搜索及跟踪判别机制分析；多机协同系统的目标搜索态与跟踪态切换是一种不确定度判别问题；首先，状态切换与目标出现先验区域有关，搜索系统在目标出现概率先验区域，目标出现概率高，搜索系统从搜索态切换到跟踪态的概率大；其次，工作状态判断与目标识别有关，当目标识别相识度达到门限，多机协同系统将由搜索态转换成跟踪状态。
工作原理：采集随机距离下动态图像样本；依据目标先验知识进行图像预处理，并自动标识疑似目标；提取样本疑似目标的四维特征，并估算其距离；依据BBR模型，选取该距离下各证据推理的BPA；计算各疑似目标融合推理信度，并依据目标判别规则判别其真伪；
其中，目标判别规则为：
m(Atarget)＝max{m(Ai)},即目标具有最大信度；
m(Atarget)-m(Ai)＞ε1(ε1＞0),即目标与疑似目标信度差值大于指定门限；
m(Atarget)-m(Θ)＞ε2(ε2＞0)，即目标与不确定信度差值大于指定门限；
m(Θ)＜θ(θ＞0),即不确定信度小于指定门限。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (3)

1.一种多源信息融合不确定性判别方法，其特征在于：包括以下步骤
步骤一、独立特征分析，采集不同光照条件下目标典型离散距离下图像样本，依据目标先验知识进行图像预处理，并自动标识疑似目标，提取样本疑似目标的灰度、熵、颜色以及形状的四维独立特征，并进行分析；
步骤二、多源信息采集及目标信息提取，对于红外和可见光系统的灰度值，采用灰度均值对比度衡量目标窗口内的平均灰度和相邻背景区域的差别，以此区分远距离微小目标；
步骤三、构造基于信度回归的多源信息融合识别框架，识别框架下的证据；
所述步骤三中，具体包括：
识别框架Θ下证据E1,…,En：基本信任分配BBA为Bel(Ei)＝mi，基本信任分配BPA为Pl(Ei)＝pli，且有 是指证据E1,…,En的平均值；
如果存在，/>表示正交和，且其BBA为mi，则对于/>有：
式中：Aj，j＝1,…,k，为Θ的焦元；m(A)为子集A合成信任度；
步骤四、构造BPA函数，采用识别算法构造分类器，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值，进而定义分类器的可信度向量，依据分类器可信度评价方法，给出分类器的分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA函数；
所述步骤四中，具体包括：
对于N类的模式分类问题，采用识别算法构造分类器C，cmij表示第i类模式被分类器C判断成第j类模式的数据占i类模式样本总数的百分率，则得到N*N维混淆矩阵：
其中，元素的行下标为目标的真实属性，列下标为分类器产生的识别属性；
对角线元素为各模式能够被分类器C正确识别的百分率，非对角线元素为发生错误判断的百分率；
混淆矩阵的行向量βi＝[cmi1 … cmin]为模式i的对象在进行分类时对各模式的倾向性；
不同分类器的混淆矩阵代表了该分类器对模式的分类能力，通过对分类器同一模式的分类倾向求差值来得到分类器分类能力的差异度量值；
若两个分类器为C1和C2，通过训练样本得到其混淆矩阵CM1和CM2；
定义距离l12为CM1-CM2的L2测度，其元素值为：(tij)M×N＝CM1-CM2，
对于c个分类器，得到分类器距离矩阵：
式中：lij为任意两个分类器之间的距离，对于第i个分类器，其可信度过渡值
式中，定义分类器的可信度向量wi，并进行归一化通过Sigmoid函数实现SVM判据硬输出的后验概率输出，依据分类器可信度评价方法，给出SVM分类器分布规律，并结合各分类器识别精度构造BPA，SVM判据硬输出的后验概率输出是一种分类器识别率，设：
式中：ψ(x)为标准的SVM输出结果；
P(y＝1/ψ(x))为在输出值ψ(x)条件下分类正确的概率；
κ为目标相识度，由分类器识别概率体现；
a和b为参数值，通过求解参数集的最小负对数似然值求得；
根据混淆矩阵获得的该分类器局部可信度wi，加权融合到后验概率中，有：
对SVMi，i＝1,2,…,c，训练样本集进行测试，得到第i个分类器的分类精度为ri，则定义该分类器的BPA函数为：
式中：mi(+),mi(-),mi(Θ)分别对应二分类问题中的正类、负类和全集BPA，每个BPA函数对应的焦元均为4个，分别为{Φ,+,-,Θ}；
步骤五、建立BBR模型,不同距离下目标的显著性特征不同，远距离条件下局部灰度均值对比度和局部熵是目标的显著性特征；近距离条件下色度矩和形状度是目标的显著性特征；
所述步骤五中，基于各特征分类器的BPA也依据目标距离变化规律而设计；通过试验获取典型离散距离下的各分类器BPA，采用三次多项式最小二乘法拟合离散BPA与目标距离D，实验验证函数关系的有效性，从而实现D-S证据理论的BBR；
采用Gauss消去法解线性方程组，得c个分类器BBR曲线：
fk(d)＝ak0+ak1d+ak2d2+ak3d3，k＝1,2,…c
步骤六、联合评价粒度广域目标搜索判别：
首先，其值与目标搜索范围有关，当搜索区域靠近或涵盖目标落点先验概率高区域，其搜索信息粒度升高；
同时，其值与传感器分辨率及捕获概率有关，当传感器分辨率高、区域条件下捕获概率高时，其搜索信息粒度值升高；
最后，其值与分类器识别的目标相似度有关，当识别目标相似度高，其信息粒度将升高；
所述步骤六中，联合信息粒度定义为：
1/Γ＝Π(pp(a,ti),h0,pd,κ(ti))＝pp(a,ti)×h0×pd×κ(ti)
式中：ti，i＝0,1,2……，pp(a,ti)为ti时刻目标出现在先验区域概率；
h0为传感器在某视场下分辨率，其取值与传感器高度有关；
pd是某环境条件下传感器检测概率，即是传感器检测目标的条件概率；
κ(ti)为ti时刻目标相识度。
2.根据权利要求1所述的一种多源信息融合不确定性判别方法，其特征在于：所述步骤一中，对于样本疑似目标四维独立特征的提取，选用可见光传感器、红外传感器及激光雷达三个独立传感器分别测量。
3.根据权利要求1所述的一种多源信息融合不确定性判别方法，其特征在于：所述步骤二中，灰度值的定义为：
其中，和/>分别为当前像素g(x,y)所在内窗口和外窗口中所有像素的平均灰度；
Nin和Nout为待处理像素g(x,y)的内窗口Win(x,y)和外窗口Wout(x,y)中的像素数；
g(k,l)为图像中第k行第l列像素的灰度值；
对于红外和可见光系统的局部熵，刻画图像中局部区域灰度变化的剧烈程度，其定义为：
式中，为对于可见光系统测量的色度矩，目标颜色信息分布在低阶色度矩，其中，一阶色度矩描述平均颜色，二阶色度矩描述颜色方差，三阶色度矩描述颜色的偏移性，其定义如下：
式中：M1、M2、M3为一、二、三阶色度矩；
对于激光雷达测量的形状度，形状特征主要包括形状度、长宽比和复杂度，其定义如下：
式中，E、I和S分别为目标形状度、长宽比和复杂度；
A、P、Lmax和Lmin分别为待识别目标的面积、外轮廓周长及长轴、短轴长，单位为像素。
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