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盘点数据融合管理的三大类型介绍

文章来源:飞渡公众号发布时间:2022-11-18 15:07:19

  整合是大数据的价值。大力推进大数据与产业的整合,开展数据开发与交易,充分挖掘大数据的商业价值,提高产业质量和效率。那么数据融合管理的三大类型都有哪些呢?下面就跟着飞渡科技一起来看看吧!


数据融合管理


  1、数据层融合


  它直接集成在收集到的原始数据层上,并在各种传感器的原始测量报告预处理前进行数据综合和分析。数据层集成通常采用集中集成系统进行集成处理过程。这是一个低层次的集成过程,例如通过图像处理模糊图像来确定目标属性,包含多个像素。


  2、特征层融合


  特征层集成属于中间层集成。首先提取传感器的原始信息(特征可以是目标的边缘、方向、速度等),然后对特征信息进行综合分析和处理。特征层集成的优点是实现相当大的信息压缩,有利于实时处理。由于提取的特征与决策分析直接相关,因此集成结果可以最大限度地提供决策分析所需的特征信息。特征层集成一般采用分布式或集中式集成系统。特征层集成可分为两类:一类是目标状态集成,另一类是目标特征集成。


  3、决策层融合


  决策层集成通过不同类型的传感器观察相同的目标,每个传感器完成当地的基本处理,包括预处理、特征提取、识别或判断,以建立观察目标的初步结论。然后通过相关处理对决策层进行综合判断,最终得到联合推断结果。


  目前,数据融合管理的主要应用领域有:多源图像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人机、图像分析和理解、目标检测和跟踪、自动目标识别等。


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