Phản ứng tổng hợp dữ liệu multisensor là gì?

Fusion Fusion Data Data là quá trình thu được nhiều bộ dữ liệu từ nhiều cảm biến với mục đích xây dựng một tập dữ liệu chính xác hơn.Thường được coi là chính xác hơn dữ liệu cảm biến đơn, loại phản ứng tổng hợp thông tin này có nhiều ứng dụng.Ví dụ, kết hợp dữ liệu từ cảm biến nhiệt độ với cảm biến làm lạnh gió có thể giúp ai đó bên trong hiểu cảm giác lạnh bên ngoài như thế nào.Bên cạnh các ứng dụng khí tượng, phân tích dữ liệu multisensor cũng có thể được áp dụng để phân tích môi trường, quản lý vận chuyển và theo dõi mục tiêu. Nhiều ứng dụng của phản ứng tổng hợp dữ liệu đa bộ cho thấy mức độ hợp nhất thông tin hữu ích có thể.Khi dữ liệu đến từ nhiều nguồn, các bộ dữ liệu cụ thể có thể được sửa đổi, thay thế hoặc cắt từ dữ liệu hợp nhất.Ví dụ, một nhà sinh học biển quan tâm đến việc theo dõi cá voi có thể sử dụng phản ứng tổng hợp dữ liệu để theo dõi các yếu tố mà người đó nghĩ rằng có thể ảnh hưởng đến thói quen của cá voi.Kết quả cuối cùng của các quá trình hợp nhất dữ liệu đa bộ có thể là bản đồ trực quan của chuyển động của cá voi liên quan đến nhiệt độ nước biển hoặc các yếu tố khác.Các loại ứng dụng này dựa vào nhiều kỹ thuật, bao gồm thiết bị vật lý, thuật toán và toán học hợp nhất thông tin liên quan. Công nghệ cảm biến, quy trình toán học và ứng dụng dữ liệu hợp nhất đều quyết định ứng dụng thực tế của phản ứng tổng hợp dữ liệu đa bộ.Công nghệ và quy trình được sử dụng để kết hợp dữ liệu tích hợp có thể được coi là bắt chước khả năng tự nhiên của con người để nhận thức một môi trường và đưa ra quyết định dựa trên năm giác quan.Tuy nhiên, các cảm biến dựa trên công nghệ và các kỹ thuật liên quan cần thiết cho phản ứng tổng hợp dữ liệu có thể cụ thể hơn so với nhận thức của con người. Sự kết hợp của các bộ dữ liệu cụ thể này là một tính năng xác định của phản ứng tổng hợp dữ liệu đa bộ và phân biệt sự hợp nhất thông tin với tích hợp dữ liệu.Tuy nhiên, tích hợp dữ liệu là một phần lớn của quy trình hợp nhất dữ liệu đa bộ, và có thể được coi là một khối xây dựng để xây dựng các bộ dữ liệu tiên tiến hơn.Ví dụ, một cảm biến có thể ghi lại nhiều bộ nhiệt độ khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định và sau đó xây dựng một tập hợp lớn hơn trong một khoảng thời gian dài hơn.Tuy nhiên, quá trình này khác với phân tích dữ liệu đa năng, vì nó thường không bao gồm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Là một phần của quy trình hợp nhất dữ liệu, tích hợp dữ liệu không thể tách rời.Nếu không có thông tin được cung cấp bởi tích hợp dữ liệu mạnh mẽ, sẽ không có cơ sở cho phản ứng tổng hợp dữ liệu đa bộ.Trên thực tế, một loại phân tích dữ liệu đa dạng phổ biến là phản ứng tổng hợp dữ liệu cấp thấp.Quá trình này đề cập đến sự kết hợp của dữ liệu thô để tạo các bộ dữ liệu mới thường được dự kiến sẽ cụ thể và tổng hợp hơn dữ liệu thô.