멀티 센서 데이터 퓨전이란 무엇입니까?

multiSensor Data Fusion은보다 정확한 데이터 세트를 구축하려는 의도로 여러 센서에서 여러 데이터 세트를 획득하는 프로세스입니다.단일 센서 데이터보다 더 정확한 것으로 간주되는이 유형의 정보 퓨전에는 많은 응용 프로그램이 있습니다.예를 들어, 온도 센서의 데이터를 Wind Chill 센서와 결합하면 내부의 누군가가 외부의 차가운 느낌을 이해하는 데 도움이됩니다.기상 응용 프로그램 외에도 멀티 센서 데이터 분석은 환경 분석, 운송 관리 및 대상 추적에도 적용 할 수 있습니다.

다중 센서 데이터 퓨전의 많은 응용은 정보 융합이 얼마나 유용한지를 보여줍니다.여러 소스에서 데이터가 나오면 특정 데이터 세트를 수정, 교체 또는 융합 데이터에서 절단 할 수 있습니다.예를 들어, 고래 추적에 관심이있는 해양 생물 학자는 데이터 퓨전을 사용하여 고래 습관에 영향을 줄 수 있다고 생각하는 요소를 모니터링 할 수 있습니다.다중 센서 데이터 융합 프로세스의 최종 결과는 해수 온도 또는 기타 요인과 관련된 고래 움직임의 시각적 맵일 수 있습니다.이러한 유형의 애플리케이션은 물리 장비, 알고리즘 및 관련 정보 퓨전 수학을 포함한 많은 기술에 의존합니다.

센서 기술, 수학적 프로세스 및 퓨즈 데이터 세트의 적용은 모두 다중 센서 데이터 융합의 실제 적용을 결정합니다.통합 데이터를 결합하는 데 사용되는 기술과 프로세스는 환경을 인식하고 5 가지 감각을 기반으로 결정을 내릴 수있는 자연스러운 인간 능력을 모방하는 것으로 생각할 수 있습니다.그러나 기술 기반 센서와 데이터 융합에 필요한 관련 기술은 인간의 인식보다 더 구체적 일 수 있습니다.그러나 데이터 통합은 멀티 센서 데이터 퓨전 프로세스의 상당 부분이지만 고급 데이터 세트를 구축하기위한 빌딩 블록으로 간주 될 수 있습니다.예를 들어, 센서는 특정 기간 내에 다양한 온도 세트를 기록하고 나중에 더 긴 기간 동안 더 큰 세트를 구축 할 수 있습니다.그러나이 프로세스는 다중 센서 데이터 분석과 다릅니다. 그러나 일반적으로 여러 다른 소스의 정보를 포함하지 않기 때문에

데이터 융합 프로세스의 일부로 데이터 통합은 분리 할 수 없습니다.강력한 데이터 통합으로 제공된 정보가 없으면 다중 센서 데이터 융합에 대한 근거가 없습니다.실제로, 일반적인 유형의 멀티 센서 데이터 분석은 낮은 수준의 데이터 융합입니다.이 프로세스는 원시 데이터의 조합을 의미합니다. 일반적으로 원시 데이터보다 더 구체적이고 합성이 될 것으로 예상되는 새로운 데이터 세트를 생성합니다.