멀티 센서 데이터 퓨전이란 무엇입니까?

multisensor data fusion은보다 정확한 데이터 세트를 구축하려는 의도로 여러 센서에서 여러 데이터 세트를 획득하는 프로세스입니다. 단일 센서 데이터보다 더 정확한 것으로 간주되는이 유형의 정보 퓨전에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어, 온도 센서의 데이터를 Wind Chill 센서와 결합하면 내부의 누군가가 외부의 차가운 느낌을 이해하는 데 도움이됩니다. 기상 응용 프로그램 외에도 멀티 센서 데이터 분석은 환경 분석, 운송 관리 및 대상 추적에도 적용 할 수 있습니다.

다중 센서 데이터 융합의 많은 응용은 정보 융합이 얼마나 유용한지를 보여줍니다. 여러 소스에서 데이터가 나오면 특정 데이터 세트를 수정, 교체 또는 융합 데이터에서 절단 할 수 있습니다. 예를 들어, 고래 추적에 관심이있는 해양 생물 학자는 데이터 퓨전을 사용하여 고래 습관에 영향을 줄 수 있다고 생각하는 요소를 모니터링 할 수 있습니다. 다중 센서 데이터 융합 프로세스의 최종 결과는 Coul입니다d 해수 온도 또는 기타 요인과 관련된 고래 운동의 시각적지도입니다. 이러한 유형의 응용 프로그램은 물리 장비, 알고리즘 및 관련 정보 퓨전 수학을 포함한 많은 기술에 의존합니다.

센서 기술, 수학적 프로세스 및 융합 데이터 세트의 적용은 모두 다중 센서 데이터 퓨전의 실제 적용을 결정합니다. 통합 데이터를 결합하는 데 사용되는 기술과 프로세스는 환경을 인식하고 5 가지 감각을 기반으로 결정을 내릴 수있는 자연스러운 인간 능력을 모방하는 것으로 생각할 수 있습니다. 그러나 데이터 융합에 필요한 기술 기반 센서와 관련 기술은 인간의 인식보다 더 구체적 일 수 있습니다.

이러한 특정 데이터 세트의 조합은 다중 센서 데이터 융합의 정의 기능이며 정보 융합을 데이터 통합과 구별합니다. 데이터 통합은 멀티의 큰 부분입니다그러나 iSensor 데이터 융합 프로세스는 고급 데이터 세트를 구축하기위한 빌딩 블록으로 간주 될 수 있습니다. 예를 들어, 센서는 특정 기간 내에 다양한 온도 세트를 기록하고 나중에 더 긴 기간 동안 더 큰 세트를 구축 할 수 있습니다. 이 프로세스는 다중 센서 데이터 분석과 다릅니다. 일반적으로 많은 다른 소스의 정보가 포함되지 않기 때문입니다.

데이터 퓨전 프로세스의 일부로 데이터 통합은 분리 할 수 ​​없습니다. 강력한 데이터 통합으로 제공된 정보가 없으면 다중 센서 데이터 융합에 대한 근거가 없습니다. 실제로, 일반적인 유형의 멀티 센서 데이터 분석은 낮은 수준의 데이터 융합입니다. 이 프로세스는 원시 데이터의 조합을 의미합니다. 일반적으로 원시 데이터보다 더 구체적이고 합성이 될 것으로 예상되는 새로운 데이터 세트를 생성합니다.