数据融合(Data Fusion)学习
定义及原理
数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。（百度百科）
Data fusion is the process of integrating multiple data sources to produce more consistent, accurate, and useful information than that provided by any individual data source. Data fusion processes are often categorized as low, intermediate, or high, depending on the processing stage at which fusion takes place. Data fusion is a subset of Information integration.（维基百科）
A multi-level process dealing with the association, correlation, combination of data and information from single and multiple sources to achieve refined position, identify estimates and complete and timely assessments of situations, threats and their significance.（JDL）
多传感器信息融合技术的基本原理也就像人脑综合处理信息一样充分利用多个传感器资源, 通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用, 把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合, 以获获取被观测对象的一致性解释或描述。数据融合的基本目标是通过数据优化组合导出更多有效信息。它的最终目的是利用多个传感器共同或联合操作的优势, 来提高多个传感器系统的有效性。
应用
现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等。
- 苏小玉,徐奎奎.网络安全态势感知中数据融合算法应用综述[J].河北省科学院学报,2020,37(02):37-44.
- 宋茜,周清波,吴文斌,胡琼,余强毅,唐华俊.农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展[J].中国农业科学,2015,48(06):1122-1135.
- 穆化鑫. 基于Storm引擎的物联网异构数据融合系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2015.
- 史学文. 高速公路多源交通数据融合方法研究及系统开发[D].北京交通大学,2017.
https://www.jianshu.com/p/d5a39b2af5e0
https://www.jianshu.com/p/c7d1a2f56e86
方法
数据融合是一种数据综合和处理技术, 是许多传统学科和新技术的集成和应用, 如通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能和神经网络、遗传算法、小波分析技术、虚拟技术等。
以"Castanedo F. A review of data fusion techniques[J]. The Scientific World Journal, 2013, 2013."所述，数据融合技术可分为三类：数据关联（data association）、状态估计（state estimation）、决策融合（decision fusion）。
数据关联使用的方法有：近邻（Nearest Neighbors）、K-Means、概率数据关联（PDA）、联合概率数据关联（JPDA）、多重假设检验（MHT）、分布式联合概率数据关联（DJPDA）、分布式多重假设检验（DMHT）、图形化模型等
状态估计使用的方法有：最大似然、最大后验、卡尔曼滤波、粒子滤波、分布式卡尔曼滤波、分布式粒子滤波、协方差一致性法等
决策融合使用的方法有：贝叶斯方法、Dempster-Shafer证据推理法、溯因推理、语义方法等
其他方法有：图像回归法（Image Regression）、主成分变换（PCT）、Kauth-Thomas变换、小波变换、IHS变换等
相关资料
祁友杰,王琦.多源数据融合算法综述[J].航天电子对抗,2017,33(06):37-41.
Castanedo F. A review of data fusion techniques[J]. The Scientific World Journal, 2013, 2013.
高翔,王勇.数据融合技术综述[J].计算机自动测量与控制,2002(11):706-709.
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26982832
https://blog.csdn.net/houmou/article/details/51260199
数据融合(Data Fusion)学习相关推荐
- 数据融合(data fusion)原理与方法
数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域. 现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机. ...
- 数据融合 - Data Fusion
这里我们以一个事例来举证如何来进行基础的数据融合问题? 案例 我们对同一件小物品,用了两个不同电子称来进行称重,两个称重设备的精度误差不一 具体的数据如下( measur value和standard ...
- 数据中心Data Center——学习与理解
数据中心 大型数据中心示意图 数据中心相关概念 对数据中心发展及现有理解 传统数据中心概述 现代数据中心概述 为什么需要大二层? 那么又为什么非要实现虚拟机的热迁移呢? 传统网络的二层为什么大不起来? ...
- 卡尔曼滤波器2——数据融合（笔记篇 + 代码实现）
前言 本文是观看DR_CAN老师的视频后,简单总结了一下的笔记,并根据思路写了示例代码:这里主要讲使用卡尔曼滤波器进行数据融合. 视频地址:[卡尔曼滤波器]2_数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间 ...
- 基于联邦学习的多源异构数据融合算法 Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Based on Federated Learning
5.基于联邦学习的多源异构数据融合算法 Multi-Source Heterogeneous Data Fusion Based on Federated Learning 摘要:随着科技的迅猛发展, ...
- 工业4.0、中国制造2025，最终的走向还是数据融合（data fusion），实现以大数据为驱动的智能工业
经济全球化浪潮席卷全球,信息产业日益成为现代经济的主导,并正在向数字经济时代过渡,让数字参与决策是企业信息化建设的价值所在.随着国际市场一体化.信息技术集成化与信息资源网络化的不断发展,企业要适应全球 ...
- 在SAR-Opt数据融合领域针对深度学习的SEN1-2数据集
The SEN1-2 Dataset for Deep Learning in SAR-Optical Data Fusion Jul 2018 by M. Schmitt & L. H. H ...
- 自动驾驶算法学习：多传感器信息融合(标定, 数据融合, 任务融合)
版权声明:本文为博主转载文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:https://blog.csdn.net/orange_littlegirl/ar ...
- 深度学习阅读导航 | 05 基于光照感知深度神经网络的多光谱数据融合行人检测
文章目录 摘要 一.引言 二.相关研究 2.1 可见光和热感行人检测 2.2 多光谱行人检测 三.我们的方法 3.1 建议模型概述 3.2 光照全连接神经网络(IFCNN) 3.3 光照感知双流深度卷 ...
最新文章
- 关于上拉电阻的使用总结
- LeetCode Insertion Sort List(单链表插入排序)
- 奇怪的.strip(alir) #()里面有东西 待问老师........
- ARM和NEON指令 very nice
- centos卸载不必要的程序_在RHEL / CentOS 7上禁用和删除不需要的服务最小安装
- [PyTorch] jit.script 与 jit.trace
- TensorFlow精进之路（九）：TensorFlow编程基础
- 帝国CMS浅浅滴谈一下——博客园老牛大讲堂
- eclipse中文语言包在线安装方法
- VMPlayer安装
- 简约却不简单的科学原理闲谈(A Talk:Principles with simplicity but complicacy)
- Equitrac智能打印管理软件中文版
- 切割视频——将视频截取python实现
- QT 虚拟键盘使用问题
- hutool生成二维码
- 商会管理系统_沈阳写字间丨商会总部大厦
- TCP和UDP的区别有哪些
- Qt之QImage类
- 【招聘(南京)】 慧咨环球南京研发中心 .NET和Blazor 前端
- 如何创建一个好看且简约的网页