什么是多传感器数据融合(Multisensor Data Fusion)？

多传感器数据融合是从多个传感器获取多个数据集的过程，目的是建立一个更精确的数据集。这种信息融合通常被认为比单个传感器数据更精确，有许多应用。例如，将温度传感器的数据与风寒传感器的数据结合起来，可以帮助内部人员...

多传感器数据融合是从多个传感器获取多个数据集的过程，目的是建立一个更精确的数据集。这种信息融合通常被认为比单个传感器数据更精确，有许多应用。例如，将温度传感器的数据与风寒传感器的数据结合起来，可以帮助内部人员了解外面的寒冷程度。除了气象应用外，多传感器数据分析还可以应用于环境分析，交通管理和目标跟踪。在手机上交谈多传感器数据融合的许多应用表明信息融合是多么有用。当数据来自多个来源时，可以对融合后的数据进行修改、替换或剪切。例如，对追踪鲸鱼感兴趣的海洋生物学家可能会使用数据融合来监测他或她认为可能会影响鲸鱼习性的因素。多传感器数据融合过程的最终结果可能是一张与海水温度或其他因素有关的鲸鱼运动的可视图。这些类型的应用依赖于许多技术，包括物理设备，算法和相关的信息融合数学，传感器技术，数学过程和融合数据集的应用都决定了多传感器数据融合的实际应用，将综合数据组合起来的技术和过程可以看作是模仿人类自然感知环境和基于五感做出决策的能力然而，数据融合所需的相关技术可能比人类的感知更为具体，这些特定数据集的组合是多传感器数据融合的一个重要特征，它将信息融合与数据集成区分开来然而，数据集成是多传感器数据融合过程的一个重要组成部分，可以被视为构建更高级数据集的一个组成部分，一个传感器可以在一段时间内记录许多不同的温度，然后在更长的时间内建立一个更大的温度集。但是，这个过程不同于多传感器数据分析，因为它通常不包括来自许多不同来源的信息。作为数据融合过程的一部分，数据集成是不可分割。没有强大的数据集成所提供的信息，就没有多传感器数据融合的基础。事实上，多传感器数据分析的一种常见类型是低层数据融合。这个过程指的是将原始数据组合起来，以创建新的数据集，这些数据集通常被认为是更具体和更合成的而不是原始数据。

发表于 2020-09-15 20:59
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分类：业务办理

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