マルチセンサーデータフュージョンとは

マルチセンサーデータフュージョンは、より正確なデータセットを構築する目的で、複数のセンサーから複数のデータセットを取得するプロセスです。 多くの場合、単一センサーデータよりも正確であると考えられているこのタイプの情報融合には、多くの用途があります。 たとえば、温度センサーからのデータと風冷センサーを組み合わせることで、屋外の寒さを内部の誰かが理解するのに役立ちます。 気象アプリケーションの他に、マルチセンサーデータ分析は環境分析、輸送管理、ターゲット追跡にも適用できます。

マルチセンサーデータフュージョンの多くのアプリケーションは、情報フュージョンの有用性を示しています。 データが複数のソースから来ている場合、特定のデータセットを修正、置換、または融合データから切り取ることができます。 たとえば、クジラの追跡に関心のある海洋生物学者は、データ融合を使用して、クジラの習慣に影響を与える可能性があると考える要因を監視できます。 マルチセンサーデータフュージョンプロセスの最終結果は、海水温度またはその他の要因に関連するクジラの動きの視覚マップになる可能性があります。 これらのタイプのアプリケーションは、物理的な機器、アルゴリズム、関連する情報融合数学など、多くの技術に依存しています。

センサーテクノロジー、数学的プロセス、および融合データセットのアプリケーションはすべて、マルチセンサーデータ融合の実用的なアプリケーションを決定します。 統合されたデータを結合するために使用されるテクノロジーとプロセスは、環境を知覚し、五感に基づいて意思決定を行う自然な人間の能力を模倣するものと考えることができます。 ただし、データフュージョンに必要な技術ベースのセンサーと関連技術は、人間の知覚よりも具体的です。

これらの特定のデータセットの組み合わせは、マルチセンサーデータ融合の特徴であり、情報融合とデータ統合を区別します。 ただし、データ統合はマルチセンサーデータ融合プロセスの大部分であり、より高度なデータセットを構築するためのビルディングブロックと見なされる場合があります。 たとえば、センサーは特定の期間内に多くの異なる温度のセットを記録し、後でより長い期間にわたってより大きなセットを構築できます。 ただし、一般に多くの異なるソースからの情報が含まれていないため、このプロセスはマルチセンサーデータ分析とは異なります。

データ融合プロセスの一部として、データ統合は不可分です。 強力なデータ統合によって提供される情報がなければ、マルチセンサーデータ融合の基盤はありません。 実際、一般的なタイプのマルチセンサーデータ分析は、低レベルのデータ融合です。 このプロセスは、一般に生データよりも具体的かつ合成的であると予想される新しいデータセットを作成するための生データの組み合わせを指します。