La fusion de données multicapteurs est le processus d’acquisition de plusieurs ensembles de données à partir de plusieurs capteurs dans le but de créer un ensemble de données plus précis. Souvent considéré comme plus précis que les données d’un seul capteur, ce type de fusion d’informations a de nombreuses applications. Par exemple, combiner les données d’un capteur de température avec un capteur de refroidissement éolien peut aider quelqu’un à l’intérieur à comprendre à quel point il peut faire froid à l’extérieur. Outre les applications météorologiques, l’analyse de données multicapteurs peut également être appliquée à l’analyse de l’environnement, à la gestion des transports et au suivi des cibles.
Les nombreuses applications de la fusion de données multicapteurs montrent à quel point la fusion d’informations peut être utile. Lorsque les données proviennent de plusieurs sources, des ensembles de données spécifiques peuvent être révisés, remplacés ou coupés des données fusionnées. Par exemple, un biologiste marin intéressé par le suivi des baleines pourrait utiliser la fusion de données pour surveiller les facteurs qui, selon lui, pourraient affecter les habitudes des baleines. Le résultat final des processus de fusion de données multicapteurs pourrait être une carte visuelle du mouvement des baleines liée à la température de l’eau de mer ou à d’autres facteurs. Ces types d’applications reposent sur de nombreuses techniques, notamment des équipements physiques, des algorithmes et les mathématiques de fusion d’informations associées.
La technologie des capteurs, les processus mathématiques et l’application d’ensembles de données fusionnés déterminent tous l’application pratique de la fusion de données multicapteurs. La technologie et les processus utilisés pour combiner les données intégrées peuvent être considérés comme imitant la capacité humaine naturelle à percevoir un environnement et à prendre des décisions basées sur les cinq sens. Les capteurs basés sur la technologie et les techniques connexes nécessaires à la fusion de données pourraient toutefois être plus spécifiques que la perception humaine.
La combinaison de ces ensembles de données spécifiques est une caractéristique déterminante de la fusion de données multicapteurs et différencie la fusion d’informations de l’intégration de données. L’intégration des données est cependant une grande partie du processus de fusion de données multicapteurs et peut être considérée comme un élément constitutif pour la création d’ensembles de données plus avancés. Par exemple, un capteur peut enregistrer de nombreux ensembles différents de températures au cours d’une certaine période de temps et construire plus tard un ensemble plus grand sur une période de temps plus longue. Cependant, ce processus diffère de l’analyse de données multicapteurs, car il n’inclut généralement pas d’informations provenant de nombreuses sources différentes.
Dans le cadre du processus de fusion des données, l’intégration des données est indissociable. Sans les informations fournies par une forte intégration des données, il n’y aurait aucune base pour la fusion de données multicapteurs. En fait, un type courant d’analyse de données multicapteurs est la fusion de données de bas niveau. Ce processus fait référence à la combinaison de données brutes pour créer de nouveaux ensembles de données qui devraient généralement être plus spécifiques et synthétiques que les données brutes.
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