マルチセンサーデータフュージョンとは何ですか？

マルチセンサーデータ融合は、より正確なデータセットを構築する意図で、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、多くのアプリケーションがあります。たとえば、温度センサーからのデータを風の寒さセンサーと組み合わせることで、内部の誰かが屋外でどのように感じるかを理解するのに役立ちます。気象アプリケーションとは別に、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。データが複数のソースから送信されている場合、特定のデータセットを融合データから修正、交換、またはカットすることができます。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思われる要因を監視する場合があります。マルチセンサーデータ融合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的な地図であ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、物理機器、アルゴリズム、関連情報融合数学など、多くの手法に依存しています。統合データを組み合わせるために使用される技術とプロセスは、環境を知覚し、5つの感覚に基づいて決定を下す自然な人間の能力を模倣していると考えることができます。ただし、テクノロジーベースのセンサーとデータ融合に必要な関連手法は、人間の認識よりも具体的なものである可能性があります。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、一定期間内に多くの異なる温度セットを記録し、その後、より長い期間にわたってより大きなセットを構築する場合があります。ただし、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。これは、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根拠はありません。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。このプロセスとは、生データの組み合わせを指し、一般的に生データよりも具体的で合成されると予想される新しいデータセットを作成します。