センサー融合とは何ですか？

センサー融合とは、さまざまなソースからの感覚データの混乱であり、独立したソースを自分で検討する場合に可能になるよりも、より完全な画像を作成することです。センサー融合の過程で、画像の完全性は、独立したソースが保証すべきよりもますます完全、正確、または信頼性がある情報を指します。言い換えれば、感覚融合は、2つのプラス2に等しい5の例です。データソースの組み合わせは、それ以外の場合は利用できない余分な感覚情報を提供します。センサー融合は、通常、テレビカメラ、ソナー、レーダー、地震または磁気センサーを含む地質監視など、監視操作で使用されます。このプロセスは、どの当事者が画像を単一の全体に結合する責任があるかに応じて、集中または分散化されたアプローチを通じて行われます。家のさまざまな部屋にカメラが設置されています。すべてのカメラが各カメラに単一のテレビモニターを含む1つの中央部屋にリンクされている場合、家全体の総監視データを表す画像の壁があります。画像のこの集合的な組み合わせは、画像を単一の全体に融合することの追加の利点を示しています。すべてのカメラ情報を中央の場所に放送することにより、家の中の個人の動きと活動を追跡する方がはるかに簡単になります。これは、1つのテレビ画面しかなく、観察者がさまざまなカメラを循環して欲望イメージを取得する必要がある状況とは対照的です。オブザーバーはまだまったく同じデータを取得していますが、情報が異なるピースで取得されているという事実＆mdash;シームレスな全体とは対照的に＆mdash;監視プロセスの実行がはるかに困難になります。感覚融合環境で侵入者に関するデータを収集すると、追加の情報が提供されます。特定の場合、カメラカバレッジゾーンが重複すると、侵入者のマルチアングルビューが提供され、識別と観察がはるかに簡単になります。非感覚融合環境では、単一の画面で画像を循環しなければならないと、これらのマルチアングルの利点が奪われます。まったく同じ見解を提供しますが、オブザーバーは画像を融合させることからより多くの利益を得ます。オブザーバーは、自分の判断と知識を使用して、カメラフィードデータをつなぎ合わせなければなりません。これは、中央の場所にある一部の当事者がデータソースを組み合わせてからクライアントに転送する前に、集中センサー融合環境と比較できます。どちらか一方を選択するとき、経験は重要な決定要因です。クライアントが異種のデータを並べ替えて結合する専門知識を持っている環境では、分散型アプローチにより、クライアントは生データで専門的な判断を使用することができます。クライアントの経験が少ない場合、集中化されたアプローチにより、より熟練した個人が生データを整理し、最も関連性の高い情報のみをクライアントに転送できます。