Verinin doğasına ve birleştirme sürecinin hedeflerine bağlı olarak her biri belirli amaçlara hizmet eden çeşitli veri birleştirme türleri vardır. Sensör düzeyinde füzyon, hava durumu tahminlerini iyileştirmek için farklı hava durumu sensörlerinden gelen okumaların birleştirilmesi gibi doğruluğu ve güvenilirliği artırmak için birden fazla sensörden gelen ham verilerin entegre edilmesini içerir. Özellik düzeyinde füzyon, tanımlamanın doğruluğunu artırmak için farklı güvenlik kameralarından gelen yüz tanıma verilerinin birleştirilmesi gibi, bilgi içeriğini zenginleştirmek için çeşitli veri kaynaklarından çıkarılan özelliklerin veya niteliklerin birleştirilmesine odaklanır. Karar düzeyinde füzyon, teşhis doğruluğunu artırmak için farklı tıbbi teşhis testlerinden elde edilen sonuçların bir araya getirilmesi gibi genel karar almayı iyileştirmek için birden fazla kaynaktan elde edilen sonuçları veya kararları entegre eder.
Veri füzyonu, bilgi entegrasyonunun düzeyine ve kullanılan işleme tekniklerine bağlı olarak farklı kategorilerde sınıflandırılabilir. Birleşik bir mekansal temsil oluşturmak için farklı mekansal konumlardan gelen verileri birleştiren mekansal füzyonu, zaman içindeki eğilimleri veya değişiklikleri analiz etmek için farklı zaman aralıklarında toplanan verileri birleştiren zamansal füzyonu ve çeşitli spektral bantlardan veya dalga boylarından gelen verileri birleştiren spektral füzyonu içerir. Spektral çözünürlüğü ve bilgi çıkarma yeteneklerini geliştirmek.
Kameralardan, lidardan, radardan ve GPS sistemlerinden gelen sensör verilerinin, aracın çevresinin kapsamlı bir görünümünü sağlamak üzere entegre edildiği otonom araçlarda veri füzyonunun bir örneği bulunur. Araç, bu sensörlerden gelen bilgileri birleştirerek çevresini doğru bir şekilde algılayabiliyor, engelleri tespit edebiliyor ve navigasyon ve aksiyon alma konusunda bilinçli kararlar alabiliyor.
Veri füzyonu, bir olgunun, sistemin veya olayın daha eksiksiz ve doğru bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için birden fazla kaynaktan veya sensörden gelen verilerin entegre edilmesi sürecini ifade eder. Yeni içgörüler elde etmek veya karar verme ve analiz amacıyla bilginin güvenilirliğini artırmak için mekansal, zamansal veya spektral çözünürlük gibi farklı özelliklere sahip verileri birleştirmeyi içerir.
Nesnelerin İnterneti (IoT) bağlamında veri füzyonu, çeşitli konum ve ortamlarda konuşlandırılan heterojen IoT cihazlarından ve sensörlerden gelen veri akışlarının entegre edilmesini içerir. IoT dağıtımlarından toplanan bilgilerin kalitesini ve alaka düzeyini artırmak için verileri birleştirmeyi amaçlamaktadır. Örneğin, akıllı şehir uygulamalarında IoT veri füzyonu, trafik akışını optimize etmek ve çevresel izleme ve yönetimi geliştirmek için trafik sensörlerinden, hava durumu istasyonlarından ve hava kalitesi monitörlerinden gelen verilerin entegre edilmesini içerebilir. IoT’de veri füzyonu, daha kapsamlı içgörüler sağlar ve akıllı ortamlardaki gerçek zamanlı olaylara ve koşullara daha etkili yanıtlar verilmesini kolaylaştırır.