数据融合技术,数据融合技术需要融合哪些技术?

传感器融合技术也可能被称为“信息融合技术”，这也是原数据融合研究组对“信息融合”中“信息”一词的扩展解释，因为这种技术可以实现对所有数据的综合分析。传感器融合技术:创造最佳态势感知_态势感知传感器融合技术的起源来自数据融合技术，云计算数据中心建设需要整合哪些技术。

要搞清楚5G、人工智能、大数据等哪些技术会成为未来的主要趋势，首先要对这些技术有一个比较全面的了解。首先，随着5G标准的实施，物联网将迎来更多的发展机遇，物联网和云计算的发展是大数据的主要原因。随着大数据的发展，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人等人工智能领域也迎来了新的发展机遇。从这个角度来说，5G、人工智能、物联网、大数据、云计算技术是密切相关的。

由于云计算的诸多优势，传统企业管理软件的云化是一个明显的趋势。物联网在架构上可以分为六个组成部分，分别是设备、网络、平台、分析、应用和安全，其中安全涵盖了另外五个部分。物联网是工业互联网建设的关键，也是人工智能产品(代理)的重要应用环境。目前，AIoT在科技领域受到广泛关注。

传感器融合技术的起源传感器融合技术起源于数据融合技术。1985年，美国国防部(JDL)实验室联合委员会下的数据融合研究组(后来的数据与信息融合研究组)首次提出了数据融合模型。经过多次改进，该模型已被广泛用作数据功能分类的参考标准，有效增强了各级作战单元的态势感知能力。传感器融合技术也可能被称为“信息融合技术”，这也是原数据融合研究组对“信息融合”中“信息”一词的扩展解释，因为这种技术可以实现对所有数据的综合分析。

简述数据级、特征级和决策级信息融合的优缺点如下:根据数据抽象程度的不同，融合可分为三个层次，即像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是指在原始数据层上的融合，即各种传感器对信息的综合分析，然后对原始信息进行大量的预处理，这是最低级的融合。特征级融合是一个中间层次，从传感器的原始信息中提取特征，然后对特征信息进行综合分析和处理。

特征级目标状态信息融合主要应用于多传感器目标跟踪领域。融合系统首先对传感器数据进行预处理，完成数据校准，然后主要实现参数关联和状态向量估计。特征级目标特征融合是特征层的联合识别，具体的融合方法仍然是模式识别的相应技术，但在融合之前，目标特征必须是相关的，特征向量必须分类成有意义的组合。决策级融合是高层融合，其结果为指挥控制决策提供依据。