Vad är multisensor-datafusion?
Multisensor-datafusion är processen att skaffa flera datauppsättningar från flera sensorer med avsikt att bygga en mer exakt datauppsättning. Ofta anses mer exakt än data med en enda sensor, den här typen av informationssmältning har många tillämpningar. Att kombinera data från en temperatursensor med en vindkylssensor kan till exempel hjälpa någon inuti att förstå hur kallt det kan känna sig ute. Förutom meteorologiska tillämpningar kan multisensor-dataanalys också tillämpas på miljöanalys, transporthantering och målspårning.
De många applikationerna för multisensor-datafusion visar hur användbar informationssmältning kan vara. När data kommer från flera källor, kan specifika uppsättningar av data revideras, ersättas eller klippas från de smälta data. En marinbiolog som är intresserad av att spåra val kan till exempel använda datafusion för att övervaka faktorer som han eller hon tror kan påverka valvanor. Slutresultatet av fusionsprocesser med flera sensorer kan vara en visuell karta över valrörelser relaterade till havsvattentemperatur eller andra faktorer. Dessa typer av applikationer förlitar sig på många tekniker, inklusive fysisk utrustning, algoritmer och relaterad informationsfusionsmatematik.
Sensorteknologi, matematiska processer och tillämpning av smälta datasätt avgör alla den praktiska tillämpningen av multisensor-datafusion. Tekniken och processerna som används för att kombinera integrerad data kan betraktas som efterliknar den naturliga mänskliga förmågan att uppfatta en miljö och fatta beslut baserade på de fem sinnena. Teknologibaserade sensorer och relaterade tekniker som krävs för datafusion kan vara mer specifika än människans uppfattning.
Kombinationen av dessa specifika uppsättningar av data är ett definierande drag för multisensor-datafusion och skiljer informationssmältning från dataintegration. Dataintegration är emellertid en stor del av multisensor-datafusionsprocessen och kan betraktas som en byggsten för att bygga mer avancerade datauppsättningar. Till exempel kan en sensor registrera många olika temperaturuppsättningar inom en viss tidsperiod och senare bygga en större uppsättning under en längre tidsperiod. Denna process skiljer sig från multisensor-dataanalys, emellertid eftersom den generellt inte innehåller information från många olika källor.
Som en del av datafusionsprocessen är dataintegration oskiljbar. Utan information som tillhandahålls av stark dataintegration skulle det inte finnas någon grund för multisensor-datafusion. Faktum är att en vanlig typ av multisensor-dataanalys är lågnivås datafusion. Denna process hänvisar till kombinationen av rådata för att skapa nya datamängder som i allmänhet förväntas vara mer specifika och syntetiska än rådata.