Hva er multisensor-datafusjon?

Multisensor-datafusjon er prosessen med å anskaffe flere datasett fra flere sensorer med den hensikt å bygge et mer presist datasett. Ofte ansett som mer nøyaktig enn enkelt-sensordata, har denne typen informasjonsfusjon mange applikasjoner. For eksempel kan det å kombinere data fra en temperatursensor med en vindkjølingssensor hjelpe noen inni deg å forstå hvor kaldt det kan føles ute. Bortsett fra meteorologiske applikasjoner, kan multisensor-dataanalyse også brukes til miljøanalyse, transportstyring og målsporing.

De mange bruksområdene for multisensor-datafusjon viser hvor nyttig informasjonsfusjon kan være. Når data kommer fra flere kilder, kan spesifikke datasett bli revidert, erstattet eller kuttet fra de smeltede dataene. For eksempel kan en marinbiolog som er interessert i å spore hvaler, bruke datafusjon for å overvåke faktorer som han eller hun tror kan påvirke hvalvanene. Sluttresultatet av fusjonsprosesser med flere sensorer kan være et visuelt kart over hvalbevegelse relatert til sjøvannstemperatur eller andre faktorer. Disse typer applikasjoner er avhengige av mange teknikker, inkludert fysisk utstyr, algoritmer og den relaterte informasjonsfusjonsmatematikken.

Sensorteknologi, matematiske prosesser og anvendelse av smeltede datasett avgjør alle den praktiske anvendelsen av multisensor-datafusjon. Teknologien og prosessene som brukes for å kombinere integrerte data, kan tenkes å etterligne den naturlige menneskelige evnen til å oppfatte et miljø og ta beslutninger basert på de fem sansene. Teknologibaserte sensorer og relaterte teknikker som er nødvendige for fusjon av data, kan imidlertid være mer spesifikke enn menneskets oppfatning.

Kombinasjonen av disse spesifikke datasettene er en definerende funksjon ved multisensor-datafusjon og skiller informasjonsfusjon fra dataintegrasjon. Dataintegrasjon er imidlertid en stor del av multisensor-datafusjonsprosessen, og kan betraktes som en byggestein for å bygge mer avanserte datasett. For eksempel kan en sensor registrere mange forskjellige sett med temperaturer i løpet av en viss tidsperiode og senere bygge et større sett over en lengre periode. Denne prosessen skiller seg fra dataanalyse med flere sensorer, fordi den vanligvis ikke inneholder informasjon fra mange forskjellige kilder.

Som en del av datafusjonsprosessen er dataintegrasjon uadskillelig. Uten informasjonen gitt av sterk dataintegrasjon, ville det ikke være noe grunnlag for multisensor-datafusjon. En vanlig type multisensor-dataanalyse er faktisk datafusjon på lavt nivå. Denne prosessen viser til kombinasjonen av rå data for å lage nye datasett som generelt forventes å være mer spesifikke og syntetiske enn rå data.