傳感器融合技術也可能被稱為“信息融合技術”，這也是原數(shù)據(jù)融合研究組對“信息融合”中“信息”一詞的擴展解釋，因為這種技術可以實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)的綜合分析。傳感器融合技術:創(chuàng)造最佳態(tài)勢感知_態(tài)勢感知傳感器融合技術的起源來自數(shù)據(jù)融合技術，云計算數(shù)據(jù)中心建設需要整合哪些技術。

要搞清楚5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等哪些技術會成為未來的主要趨勢，首先要對這些技術有一個比較全面的了解。首先，隨著5G標準的實施，物聯(lián)網(wǎng)將迎來更多的發(fā)展機遇，物聯(lián)網(wǎng)和云計算的發(fā)展是大數(shù)據(jù)的主要原因。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人等人工智能領域也迎來了新的發(fā)展機遇。從這個角度來說，5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算技術是密切相關的。

由于云計算的諸多優(yōu)勢，傳統(tǒng)企業(yè)管理軟件的云化是一個明顯的趨勢。物聯(lián)網(wǎng)在架構(gòu)上可以分為六個組成部分，分別是設備、網(wǎng)絡、平臺、分析、應用和安全，其中安全涵蓋了另外五個部分。物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設的關鍵，也是人工智能產(chǎn)品(代理)的重要應用環(huán)境。目前，AIoT在科技領域受到廣泛關注。

傳感器融合技術的起源傳感器融合技術起源于數(shù)據(jù)融合技術。1985年，美國國防部(JDL)實驗室聯(lián)合委員會下的數(shù)據(jù)融合研究組(后來的數(shù)據(jù)與信息融合研究組)首次提出了數(shù)據(jù)融合模型。經(jīng)過多次改進，該模型已被廣泛用作數(shù)據(jù)功能分類的參考標準，有效增強了各級作戰(zhàn)單元的態(tài)勢感知能力。傳感器融合技術也可能被稱為“信息融合技術”，這也是原數(shù)據(jù)融合研究組對“信息融合”中“信息”一詞的擴展解釋，因為這種技術可以實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)的綜合分析。

簡述數(shù)據(jù)級、特征級和決策級信息融合的優(yōu)缺點如下:根據(jù)數(shù)據(jù)抽象程度的不同，融合可分為三個層次，即像素級融合、特征級融合和決策級融合。像素級融合是指在原始數(shù)據(jù)層上的融合，即各種傳感器對信息的綜合分析，然后對原始信息進行大量的預處理，這是最低級的融合。特征級融合是一個中間層次，從傳感器的原始信息中提取特征，然后對特征信息進行綜合分析和處理。

特征級目標狀態(tài)信息融合主要應用于多傳感器目標跟蹤領域。融合系統(tǒng)首先對傳感器數(shù)據(jù)進行預處理，完成數(shù)據(jù)校準，然后主要實現(xiàn)參數(shù)關聯(lián)和狀態(tài)向量估計。特征級目標特征融合是特征層的聯(lián)合識別，具體的融合方法仍然是模式識別的相應技術，但在融合之前，目標特征必須是相關的，特征向量必須分類成有意義的組合。決策級融合是高層融合，其結(jié)果為指揮控制決策提供依據(jù)。