Sensor fusion
http://dbpedia.org/resource/Sensor_fusion an entity of type: WikicatSensors
感測器整合是為了降低由單一來源所產生之資訊的不確定性而將感測器數據資料或與不同來源的數據資料整合在一起的過程。例如，通過結合多個資料來源（如攝影機和信號），可以儘可能地獲得更準確的室內物體位置估算。 在這種情況下，不確定性降低一詞意味著更準確、更完整或更可靠，或者指的是新視角的結果，例如視覺（經由整合來自視角稍微不同的兩個相機之二維影像來計算影像深度資訊）。 感測器整合的資料來源並不侷限來自於同一種感測器。可以區分為直接整合、間接整合和前兩者輸出的整合。直接整合是整合來自同一組同質或異質感測器、的感測器數據資料和感測器數據的歷史資料。然而間接整融合所使用的資訊來源，如相關於環境和人類輸入的先驗知識。
rdf:langString
Als Sensordatenfusion wird allgemein die Verknüpfung der Ausgabedaten mehrerer Sensoren bezeichnet. Ziel ist fast immer die Gewinnung von Informationen besserer Qualität. Die Bedeutung von „bessere Qualität“ hängt dabei immer von der Applikation ab: So können beispielsweise die Daten zweier Radaranlagen zur Erfassung eines größeren Detektionsbereiches zusammengefasst (fusioniert) werden. Eine andere Anwendung der Sensordatenfusion besteht beispielsweise in der Fusion von Kamera- und Radardaten, um Objekte zu klassifizieren und die Detektionsleistung des Sensorsystems zu erhöhen.
rdf:langString
La fusión de datos o fusión de sensores (multi-sensor) hace referencia al uso sinérgico de la información proveniente de diferentes sensores para lograr una tarea requerida por el sistema.La fusión de datos es de especial importancia en cualquier aplicación donde una gran cantidad de datos deben ser combinados, fusionados y agrupados para obtener la apropiada calidad e integridad de las decisiones a tomar.Estas son algunas de las limitaciones fundamentales de un sistema basado en una única fuente de sensado respecto a los sistemas multi-sensores:
rdf:langString
Sensor fusion is the process of combining sensor data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individually. For instance, one could potentially obtain a more accurate location estimate of an indoor object by combining multiple data sources such as video cameras and WiFi localization signals. The term uncertainty reduction in this case can mean more accurate, more complete, or more dependable, or refer to the result of an emerging view, such as stereoscopic vision (calculation of depth information by combining two-dimensional images from two cameras at slightly different viewpoints).
rdf:langString
Злиття (або синтез) даних датчиків — це процес об'єднання даних датчиків або даних, отриманих з різних джерел, таким чином, що отримана інформація має меншу невизначеність, ніж як би ці джерела використовуються окремо. Наприклад, потенційно можна отримати більш точну оцінку місцезнаходження об'єкта, об'єднавши кілька джерел даних, таких як відеокамери та сигнали . Термін зменшення невизначеності в цьому випадку може означати більш точний, більш повний або більш надійний або вказувати на результат виниклого погляду, наприклад стереоскопічний зір (розрахунок інформації про глибину шляхом комбінування двовимірних зображень з двох камер з дещо відмінними точками зору).
rdf:langString
rdf:langString
Sensordatenfusion
rdf:langString
Fusión de datos
rdf:langString
Sensor fusion
rdf:langString
感測器整合
rdf:langString
Злиття даних датчиків
xsd:integer
1461077
xsd:integer
1115352853
rdf:langString
Als Sensordatenfusion wird allgemein die Verknüpfung der Ausgabedaten mehrerer Sensoren bezeichnet. Ziel ist fast immer die Gewinnung von Informationen besserer Qualität. Die Bedeutung von „bessere Qualität“ hängt dabei immer von der Applikation ab: So können beispielsweise die Daten zweier Radaranlagen zur Erfassung eines größeren Detektionsbereiches zusammengefasst (fusioniert) werden. Eine andere Anwendung der Sensordatenfusion besteht beispielsweise in der Fusion von Kamera- und Radardaten, um Objekte zu klassifizieren und die Detektionsleistung des Sensorsystems zu erhöhen. Die Informationsfusion umfasst auch Methoden, andere Informationsquellen als Sensoren zu verknüpfen mit dem Ziel, neues und präziseres Wissen über Messwerte und Ereignisse zu gewinnen. Die Multi-Sensor-Datenfusion (engl. multi-sensor data fusion, kurz oft auch nur Data Fusion genannt) bezeichnet die Zusammenführung und Aufbereitung von bruchstückhaften und teilweise widersprüchlichen Sensordaten in ein homogenes, für den Menschen verständliches Gesamtbild der aktuellen Situation.
rdf:langString
La fusión de datos o fusión de sensores (multi-sensor) hace referencia al uso sinérgico de la información proveniente de diferentes sensores para lograr una tarea requerida por el sistema.La fusión de datos es de especial importancia en cualquier aplicación donde una gran cantidad de datos deben ser combinados, fusionados y agrupados para obtener la apropiada calidad e integridad de las decisiones a tomar.Estas son algunas de las limitaciones fundamentales de un sistema basado en una única fuente de sensado respecto a los sistemas multi-sensores:
* Las observaciones realizadas por cada uno de los sensores son inciertas y ocasionalmente incorrectas, un sistema mono-sensor no tiene la posibilidad de reducir la incertidumbre.
* Diferentes tipos de sensores pueden proveer diferente información, pero un único sensor no puede cubrir todas las tareas.
* La falla de un único sensor resulta en la falla completa del sistema.
* Un único sensor puede proveer únicamente información parcial de su entorno de operación. Las ventajas de la fusión de datos de múltiples sensores son:
* La información redundante puede reducir la incertidumbre e incrementa la precisión con la cual las características son percibidas por el sistema
* Varios sensores entregando información redundante aumentan la confiabilidad en caso de errores de un sensor o falla.
* Información complementaria de varios sensores permite caracterizar el entorno percibido de una manera que sería imposible percibir usando únicamente la información de cada sensor por separado. La fusión de datos o fusión de sensores e integración está presente en áreas de robótica, sistemas biomédicos, sistemas militares, equipo de monitoreo, sensado remoto, sistemas de transporte, control de procesos y sistemas de información.La fusión de datos es de particular importancia en la conducción a través de sistemas autónomos en todas sus aplicaciones. En principio, el proceso de fusión de datos autónomo permite a las mediciones e información ser combinadas para entregar conocimiento lo suficientemente completo e íntegro para tomar las decisiones que han sido planteadas.
rdf:langString
Sensor fusion is the process of combining sensor data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individually. For instance, one could potentially obtain a more accurate location estimate of an indoor object by combining multiple data sources such as video cameras and WiFi localization signals. The term uncertainty reduction in this case can mean more accurate, more complete, or more dependable, or refer to the result of an emerging view, such as stereoscopic vision (calculation of depth information by combining two-dimensional images from two cameras at slightly different viewpoints). The data sources for a fusion process are not specified to originate from identical sensors. One can distinguish direct fusion, indirect fusion and fusion of the outputs of the former two. Direct fusion is the fusion of sensor data from a set of heterogeneous or homogeneous sensors, soft sensors, and history values of sensor data, while indirect fusion uses information sources like a priori knowledge about the environment and human input. Sensor fusion is also known as (multi-sensor) data fusion and is a subset of information fusion.
rdf:langString
Злиття (або синтез) даних датчиків — це процес об'єднання даних датчиків або даних, отриманих з різних джерел, таким чином, що отримана інформація має меншу невизначеність, ніж як би ці джерела використовуються окремо. Наприклад, потенційно можна отримати більш точну оцінку місцезнаходження об'єкта, об'єднавши кілька джерел даних, таких як відеокамери та сигнали . Термін зменшення невизначеності в цьому випадку може означати більш точний, більш повний або більш надійний або вказувати на результат виниклого погляду, наприклад стереоскопічний зір (розрахунок інформації про глибину шляхом комбінування двовимірних зображень з двох камер з дещо відмінними точками зору). Не вимагається, щоб джерела даних для процесу злиття походили від ідентичних датчиків. Можна розрізнити пряме злиття, непряме злиття та злиття вихідних даних з цих двох типів. Прямий синтез — це об'єднання даних датчиків із набору датчиків, обчислювальних датчиків та історичних даних датчиків, тоді як непряме об'єднання використовує такі джерела інформації, як апріорні знання про навколишнє середовище та данні, створені людиною. Злиття даних датчиків також відоме як (багатосенсорне) злиття даних є частиною .
rdf:langString
感測器整合是為了降低由單一來源所產生之資訊的不確定性而將感測器數據資料或與不同來源的數據資料整合在一起的過程。例如，通過結合多個資料來源（如攝影機和信號），可以儘可能地獲得更準確的室內物體位置估算。 在這種情況下，不確定性降低一詞意味著更準確、更完整或更可靠，或者指的是新視角的結果，例如視覺（經由整合來自視角稍微不同的兩個相機之二維影像來計算影像深度資訊）。 感測器整合的資料來源並不侷限來自於同一種感測器。可以區分為直接整合、間接整合和前兩者輸出的整合。直接整合是整合來自同一組同質或異質感測器、的感測器數據資料和感測器數據的歷史資料。然而間接整融合所使用的資訊來源，如相關於環境和人類輸入的先驗知識。
xsd:nonNegativeInteger
25127
