行業(yè)資訊
2023年08月02日
隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展以及行業(yè)間數據節點(diǎn)的融合，車(chē)載GPS定位器的數據融合是將來(lái)自多個(gè)傳感器的數據和相關(guān)信息結合起來(lái)的過(guò)程，以實(shí)現比使用單個(gè)獨立傳感器所能實(shí)現的更具體的推斷。
融合過(guò)程通常被分為三種模式--低級、中級和高級融合：數據層面結合了幾個(gè)相同類(lèi)型的原始預處理數據的來(lái)源，產(chǎn)生一個(gè)新的數據集，預計比輸入的信息量更大，更有用。
特征級將諸如邊緣、線(xiàn)條、角落、紋理或位置等特征結合成一個(gè)特征圖，用于圖像的分割、物體的檢測等等。決策融合的方法有投票、模糊邏輯和統計方法。
多傳感器數據融合的各種方法包括加權平均、貝葉斯估計器、自適應觀(guān)測器、代數函數、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、軟計算、非線(xiàn)性系統融合和卡爾曼算法。
轉自：互聯(lián)網(wǎng)
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