La fusione di dati multisensore è il processo di acquisizione di più set di dati da più sensori con l’intento di creare un set di dati più preciso. Spesso considerato più accurato dei dati a sensore singolo, questo tipo di fusione di informazioni ha molte applicazioni. Ad esempio, combinare i dati di un sensore di temperatura con un sensore di raffreddamento del vento può aiutare qualcuno dentro a capire quanto freddo possa sentire all’esterno. Oltre alle applicazioni meteorologiche, l’analisi dei dati multisensore può essere applicata anche all’analisi ambientale, alla gestione dei trasporti e al tracciamento dei target.
Le numerose applicazioni della fusione di dati multisensore mostrano quanto possa essere utile la fusione di informazioni. Quando i dati provengono da più origini, è possibile rivedere, sostituire o tagliare specifici set di dati dai dati fusi. Ad esempio, un biologo marino interessato a rintracciare le balene potrebbe utilizzare la fusione dei dati per monitorare i fattori che ritiene possano influenzare le abitudini delle balene. Il risultato finale dei processi di fusione dei dati multisensore potrebbe essere una mappa visiva del movimento delle balene correlata alla temperatura dell’acqua di mare o ad altri fattori. Questi tipi di applicazioni si basano su molte tecniche, tra cui attrezzature fisiche, algoritmi e la matematica relativa alla fusione delle informazioni.
La tecnologia dei sensori, i processi matematici e l’applicazione di set di dati fusi determinano l’applicazione pratica della fusione di dati multisensore. La tecnologia e i processi utilizzati per combinare i dati integrati possono essere pensati come imitare la naturale capacità umana di percepire un ambiente e prendere decisioni basate sui cinque sensi. I sensori basati sulla tecnologia e le relative tecniche necessarie per la fusione dei dati potrebbero tuttavia essere più specifici della percezione umana.
La combinazione di questi insiemi di dati specifici è una caratteristica distintiva della fusione dei dati multisensore e differenzia la fusione delle informazioni dall’integrazione dei dati. L’integrazione dei dati è una grande parte del processo di fusione dei dati multisensore, tuttavia, e potrebbe essere considerata un elemento costitutivo per la creazione di set di dati più avanzati. Ad esempio, un sensore può registrare diversi set di temperature in un determinato periodo di tempo e successivamente creare un set più grande per un periodo di tempo più lungo. Questo processo differisce dall’analisi dei dati multisensore, tuttavia, poiché generalmente non include informazioni provenienti da molte fonti diverse.
Come parte del processo di fusione dei dati, l’integrazione dei dati è inseparabile. Senza le informazioni fornite da una forte integrazione dei dati, non vi sarebbe alcuna base per la fusione dei dati multisensore. In effetti, un tipo comune di analisi dei dati multisensore è la fusione di dati di basso livello. Questo processo fa riferimento alla combinazione di dati non elaborati per creare nuovi set di dati che generalmente dovrebbero essere più specifici e sintetici dei dati non elaborati.