Hvad er multisensor-datafusion?
Multisensor-datafusion er processen med at erhverve flere datasæt fra flere sensorer med det formål at opbygge et mere præcist datasæt. Ofte betragtet som mere nøjagtige end data med en enkelt sensor, denne type informationsfusion har mange applikationer. For eksempel kan en kombination af dataene fra en temperatursensor med en vindkølingssensor hjælpe nogen indenfor med at forstå, hvor koldt det kan føles udenfor. Bortset fra meteorologiske applikationer, kan multisensor-dataanalyse også anvendes til miljøanalyse, transportstyring og målsporing.
De mange anvendelser af multisensor-datafusion viser, hvor nyttig informationssmeltning kan være. Når data kommer fra flere kilder, kan specifikke datasæt ændres, udskiftes eller klippes fra de fusionerede data. For eksempel kan en marinbiolog, der er interesseret i at spore hvaler, bruge datafusion til at overvåge faktorer, som han eller hun mener kan have indflydelse på hvalvaner. Slutresultatet af multisensor-datafusionsprocesser kan være et visuelt kort over hvalbevægelse relateret til havvandstemperatur eller andre faktorer. Disse typer applikationer er afhængige af mange teknikker, herunder fysisk udstyr, algoritmer og den relaterede informationsfusionsmatematik.
Sensorteknologi, matematiske processer og anvendelse af fusionerede datasæt bestemmer alle den praktiske anvendelse af multisensor-datafusion. Teknologien og processerne, der bruges til at kombinere integrerede data, kan betragtes som efterligne den naturlige menneskelige evne til at opfatte et miljø og træffe beslutninger baseret på de fem sanser. Teknologibaserede sensorer og de relaterede teknikker, der er nødvendige til datafusion, kan dog være mere specifikke end menneskelig opfattelse.
Kombinationen af disse specifikke datasæt er et definerende træk ved multisensor-datafusion og adskiller informationsfusion fra dataintegration. Dataintegration er imidlertid en stor del af multisensor-datafusionsprocessen og kan betragtes som en byggesten til opbygning af mere avancerede datasæt. For eksempel kan en sensor registrere mange forskellige sæt temperaturer inden for et bestemt tidsrum og senere opbygge et større sæt over en længere periode. Denne proces adskiller sig dog fra multisensor-dataanalyse, fordi den generelt ikke indeholder information fra mange forskellige kilder.
Som en del af datafusionsprocessen er dataintegration uadskillelig. Uden de oplysninger, der leveres af stærk dataintegration, ville der ikke være noget grundlag for multisensor-datafusion. Faktisk er en almindelig type multisensor-dataanalyse analyse af fusionsniveau på lavt niveau. Denne proces henviser til kombinationen af rå data for at oprette nye datasæt, der generelt forventes at være mere specifikke og syntetiske end rå data.