센서 융합

센서 융합, 센서 결합, 센서 퓨전(Sensor fusion)은 센서 데이터 또는 서로 다른 소스에서 파생된 데이터를 결합하여 결과 정보가 이러한 소스를 개별적으로 사용할 때 가능한 것보다 불확실성이 적도록 하는 프로세스이다. 예를 들어, 비디오 카메라 및 와이파이 위치 측정 신호와 같은 여러 데이터 소스를 결합하여 실내 물체의 보다 정확한 위치 추정을 잠재적으로 얻을 수 있다. 이 경우 불확실성 감소라는 용어는 더 정확하고, 더 완전하거나, 더 신뢰할 수 있음을 의미할 수도 있고, 입체 시각(약간 다른 두 카메라의 2차원 이미지를 결합하여 깊이 정보 계산)과 같은 새로운 관점의 결과를 나타낼 수도 있다.

융합 프로세스의 데이터 소스는 동일한 센서에서 생성되도록 지정되지 않았다. 직접 융합, 간접 융합, 전자 두 가지의 출력 융합을 구분할 수 있다. 직접 융합은 이종 또는 동종 센서, 소프트 센서, 센서 데이터의 이력 값 집합에서 얻은 센서 데이터를 융합하는 반면, 간접 융합은 환경 및 인간 입력에 대한 사전 지식과 같은 정보 소스를 사용한다.

센서 융합은 (다중 센서) 데이터 융합이라고도 하며 정보 융합의 하위 집합이다.

센서 예시

알고리즘

같이 보기

외부 링크

각주

↑ Haghighat, Mohammad; Abdel-Mottaleb, Mohamed; Alhalabi, Wadee (2016). “Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition”. 《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》 11 (9): 1984–1996. doi:10.1109/TIFS.2016.2569061. S2CID 15624506.

[dca-1] Haghighat, Mohammad; Abdel-Mottaleb, Mohamed; Alhalabi, Wadee (2016). “Discriminant Correlation Analysis: Real-Time Feature Level Fusion for Multimodal Biometric Recognition”. 《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》 11 (9): 1984–1996. doi:10.1109/TIFS.2016.2569061. S2CID 15624506.

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