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 편집

알고리즘 편집

같이 보기 편집

외부 링크 편집

각주 편집

↑ 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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