Es gibt verschiedene Arten der Datenfusion, die je nach Art der Daten und den Zielen des Fusionsprozesses jeweils einem bestimmten Zweck dienen. Bei der Fusion auf Sensorebene werden Rohdaten mehrerer Sensoren integriert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern. Beispielsweise werden Messwerte verschiedener Wettersensoren kombiniert, um Wettervorhersagen zu verbessern. Die Fusion auf Merkmalsebene konzentriert sich auf die Kombination von Merkmalen oder Attributen, die aus verschiedenen Datenquellen extrahiert wurden, um den Informationsinhalt anzureichern, beispielsweise durch die Zusammenführung von Gesichtserkennungsdaten verschiedener Überwachungskameras, um die Genauigkeit der Identifizierung zu verbessern. Bei der Fusion auf Entscheidungsebene werden aus mehreren Quellen abgeleitete Schlussfolgerungen oder Entscheidungen integriert, um die allgemeine Entscheidungsfindung zu verbessern, z. B. die Aggregation von Ergebnissen verschiedener medizinischer Diagnosetests zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit.
Abhängig vom Grad der Informationsintegration und den verwendeten Verarbeitungstechniken kann die Datenfusion in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Es umfasst die räumliche Fusion, die Daten von verschiedenen räumlichen Standorten kombiniert, um eine einheitliche räumliche Darstellung zu erstellen, die zeitliche Fusion, die in verschiedenen Zeitintervallen gesammelte Daten integriert, um Trends oder Veränderungen im Laufe der Zeit zu analysieren, und die spektrale Fusion, die Daten aus verschiedenen Spektralbändern oder Wellenlängen fusioniert um die spektrale Auflösung und die Möglichkeiten zur Informationsextraktion zu verbessern.
Ein Beispiel für Datenfusion sind autonome Fahrzeuge, bei denen Sensordaten von Kameras, Lidar-, Radar- und GPS-Systemen integriert werden, um einen umfassenden Überblick über die Fahrzeugumgebung zu erhalten. Durch die Kombination der Informationen dieser Sensoren kann das Fahrzeug seine Umgebung genau wahrnehmen, Hindernisse erkennen und fundierte Entscheidungen über die Navigation und das Ergreifen von Maßnahmen treffen.
Unter Datenfusion versteht man den Prozess der Integration von Daten aus mehreren Quellen oder Sensoren, um ein umfassenderes und genaueres Verständnis eines Phänomens, Systems oder Ereignisses zu generieren. Dabei werden Daten mit unterschiedlichen Eigenschaften wie räumlicher, zeitlicher oder spektraler Auflösung kombiniert, um neue Erkenntnisse abzuleiten oder die Verlässlichkeit von Informationen für Entscheidungs- und Analysezwecke zu verbessern.
Im Kontext des Internets der Dinge (IoT) umfasst die Datenfusion die Integration von Datenströmen von heterogenen IoT-Geräten und Sensoren, die an verschiedenen Standorten und in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden. Ziel ist es, Daten zu kombinieren, um die Qualität und Relevanz der im IoT-Einsatz gesammelten Informationen zu verbessern. In Smart-City-Anwendungen kann die IoT-Datenfusion beispielsweise die Integration von Daten von Verkehrssensoren, Wetterstationen und Luftqualitätsmonitoren umfassen, um den Verkehrsfluss zu optimieren und die Bemühungen zur Umweltüberwachung und -verwaltung zu verbessern. Die Datenfusion im IoT ermöglicht umfassendere Einblicke und erleichtert effektivere Reaktionen auf Echtzeitereignisse und -bedingungen in intelligenten Umgebungen.