Veri füzyonu, tek tek kaynaklardan elde edilebilecek bilgilerden daha doğru, eksiksiz ve uygulanabilir bilgiler üretmek için birden fazla kaynaktan gelen bilgileri birleştirme sürecidir. Veri birleştirmenin üç düzeyi şunlardır:
- Düşük seviyeli veri füzyonu: Bu seviye, verileri yorumlamadan veya önemli ölçüde değiştirmeden, birden fazla kaynaktan gelen ham sensör verilerinin entegre edilmesini içerir. Amaç, gürültüyü azaltarak, çözünürlüğü iyileştirerek ve sensör hatalarını telafi ederek veri kalitesini ve güvenilirliğini artırmaktır. Düşük seviyeli veri füzyonunda kullanılan teknikler arasında tutarlı ve senkronize sensör çıktıları sağlamak için zaman senkronizasyonu, veri hizalaması ve sensör kalibrasyonu yer alır.
- Orta seviye veri füzyonu: Bu seviyede, bireysel sensörlerden gelen işlenmiş veriler, ortamın veya durumun daha eksiksiz anlaşılmasını sağlayan daha yüksek seviyeli bilgi veya özellikler oluşturmak için birleştirilir. Orta düzey veri füzyonu, daha anlamlı ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için tespit edilen hedefler, nesne izleri veya durum değerlendirmeleri gibi önceden işlenmiş sensör verilerini entegre eder. Bu seviye genellikle hedef belirleme, yörünge tahmini, farklı sensörlerden gelen izleri ilişkilendirme ve ilişkileri ve kalıpları çıkarmak için bağlamsal analiz gibi görevleri içerir.
- Yüksek Düzeyde Veri Füzyonu: Bu en üst düzey, ortamın veya durumun tutarlı, eksiksiz ve eyleme geçirilebilir bir temsilini oluşturmak için birden fazla kaynaktan gelen yorumlanmış bilgilerin entegre edilmesini içerir. Üst düzey veri füzyonu, karar almayı, durumsal farkındalığı ve görev planlamayı desteklemek için bağlamsal bilgileri, bilgileri ve akıl yürütme yeteneklerini birleştirir. Komutanlara veya operatörlere operasyonel ortama ilişkin bütünsel bir anlayış sağlamak ve zamanında ve bilinçli karar almayı kolaylaştırmak için belirlenen tehditler, durum değerlendirmeleri ve görev hedefleri gibi işlenmiş verileri entegre eder.
Sensör füzyonu, genel sistem performansını, güvenilirliğini ve doğruluğunu iyileştirmek için birden fazla sensörden gelen veri veya bilgilerin entegre edilmesi sürecini ifade eder. Sensör birleştirme seviyeleri genel olarak yukarıda açıklanan veri birleştirme seviyelerine karşılık gelir. Bu seviyeler, navigasyon, gözetleme, robotik ve otonom sistemler de dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için daha karmaşık ve kullanışlı bilgiler elde etmek amacıyla sensör çıktılarının giderek daha yüksek derecelerde işlenmesini ve entegrasyonunu içerir.
Veri birleştirme süreçleri, çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre etmek ve analiz etmek için kullanılan bir dizi teknik ve metodolojiyi kapsar. Temel süreçler şunları içerir:
- Veri Hizalama ve Senkronizasyon: Anlamlı entegrasyonu kolaylaştırmak için farklı sensörlerden gelen verilerin geçici ve mekansal olarak hizalanmasını sağlamak.
- Özellik çıkarma ve temsil: Ortamın anlaşılmasına veya belirli olayların tespit edilmesine katkıda bulunan sensör verilerinden ilgili özellikleri veya modelleri belirleyin.
- İlişkilendirme ve korelasyon: Tutarlı izler oluşturmak için sensör algılamalarını eşleştirmek gibi ilişkiler ve ilişkilendirmeler oluşturmak için veri öğelerini birden fazla kaynak arasında bağlayın.
- Karar Füzyonu: Bir hedefin varlığını belirlemek veya tehdit düzeyini değerlendirmek gibi karar verme süreçlerini desteklemek için birden fazla kaynaktan gelen bilgileri entegre edin ve sentezleyin.
- Belirsizlik yönetimi: Birleştirilmiş bilgilerin güvenilirliğini ve sağlamlığını artırmak için olasılıksal modelleme, füzyon kuralları ve doğrulama teknikleri yoluyla sensör verilerinin doğasında bulunan belirsizlikleri ele almak.
Bu süreçler toplu olarak veri birleştirme sistemlerinin farklı veri akışlarını eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürmesine olanak tanır, çeşitli alanlar ve uygulamalar genelinde operasyonel verimliliği, durumsal farkındalığı ve karar desteğini artırır.