Что такое сенсорный синтез?

Слияние сенсоров - это смешивание сенсорных данных из разных источников, чтобы создать более полное изображение, чем было бы возможно, если бы они рассматривали независимые источники сами по себе. В процессе слияния датчиков повышенная полнота изображения относится к информации, которая становится все более полной, точной или надежной, чем независимые источники должны гарантировать. Другими словами, сенсорный синтез - пример двух плюс два, равных пяти; Сочетание источников данных предоставляет дополнительную сенсорную информацию, которая в противном случае была бы недоступна. Слияние датчиков обычно используется в операциях наблюдения, в том числе с телевизионными камерами, сонаром, радаром и геологическим наблюдением с использованием сейсмических или магнитных датчиков. Процесс происходит через централизованный или децентрализованный подход, в зависимости от того, какая сторона отвечает за объединение изображений в одно целое.

Возможно, самый простой способ подумать о слиянии датчиков - это представить систему домашней безопасности, состоящую из нескольких камер наблюдения, установленных в разных комнатах дома. Если все камеры подключены к одной центральной комнате, содержащей по одному телевизионному монитору для каждой камеры, будет стена изображений, представляющая совокупные данные наблюдения для всего дома. Эта совокупная комбинация изображений иллюстрирует дополнительные преимущества объединения изображений в одно целое; благодаря передаче всей информации с камеры в центральное место становится намного проще отслеживать движения и действия людей в доме.

Это можно противопоставить ситуации, когда существует только один телевизионный экран, и наблюдатель должен переключаться между различными камерами, чтобы получить желаемое изображение. Наблюдатель по-прежнему получает те же самые данные, но тот факт, что информация получена в виде разрозненных частей - в отличие от единого целого - делает процесс наблюдения гораздо более трудным для выполнения. Сбор данных о злоумышленнике в сенсорной среде предоставляет дополнительную информацию; в некоторых случаях перекрывающиеся зоны покрытия камеры обеспечивают злоумышленнику многоугольный обзор, что значительно упрощает идентификацию и наблюдение. В среде без сенсорного слияния необходимость циклического перемещения по изображениям на одном экране лишит наблюдателя этих многоугольных преимуществ. Хотя он обеспечивает точно такие же виды, наблюдатель получает больше пользы от слияния изображений.

Это децентрализованный пример сенсорного синтеза; наблюдатель должен собрать воедино данные с камеры, используя свое собственное суждение и знания. Это можно сравнить с централизованной средой объединения датчиков, где какая-то сторона в центральном местоположении объединяет источники данных перед отправкой конечного результата клиенту. При выборе одного или другого, опыт является важным определяющим фактором. В среде, где у клиента есть опыт в разборе и объединении разнородных фрагментов данных, децентрализованный подход может позволить клиенту использовать свое профессиональное суждение с необработанными данными. Когда у клиента меньше опыта, централизованный подход может позволить более опытным людям сортировать необработанные данные, передавая клиенту только самую важную информацию.