傳感器融合技術(shù)也可能被稱為“信息融合技術(shù)”，這也是原數(shù)據(jù)融合研究組對(duì)“信息融合”中“信息”一詞的擴(kuò)展解釋，因?yàn)檫@種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)所有數(shù)據(jù)的綜合分析。傳感器融合技術(shù):創(chuàng)造最佳態(tài)勢(shì)感知_態(tài)勢(shì)感知傳感器融合技術(shù)的起源來(lái)自數(shù)據(jù)融合技術(shù)，云計(jì)算數(shù)據(jù)中心建設(shè)需要整合哪些技術(shù)。

要搞清楚5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等哪些技術(shù)會(huì)成為未來(lái)的主要趨勢(shì)，首先要對(duì)這些技術(shù)有一個(gè)比較全面的了解。首先，隨著5G標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施，物聯(lián)網(wǎng)將迎來(lái)更多的發(fā)展機(jī)遇，物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器人等人工智能領(lǐng)域也迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)是密切相關(guān)的。

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

傳感器融合技術(shù)的起源傳感器融合技術(shù)起源于數(shù)據(jù)融合技術(shù)。1985年，美國(guó)國(guó)防部(JDL)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合委員會(huì)下的數(shù)據(jù)融合研究組(后來(lái)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(guò)多次改進(jìn)，該模型已被廣泛用作數(shù)據(jù)功能分類的參考標(biāo)準(zhǔn)，有效增強(qiáng)了各級(jí)作戰(zhàn)單元的態(tài)勢(shì)感知能力。傳感器融合技術(shù)也可能被稱為“信息融合技術(shù)”，這也是原數(shù)據(jù)融合研究組對(duì)“信息融合”中“信息”一詞的擴(kuò)展解釋，因?yàn)檫@種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)所有數(shù)據(jù)的綜合分析。

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

特征級(jí)目標(biāo)狀態(tài)信息融合主要應(yīng)用于多傳感器目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域。融合系統(tǒng)首先對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，完成數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，然后主要實(shí)現(xiàn)參數(shù)關(guān)聯(lián)和狀態(tài)向量估計(jì)。特征級(jí)目標(biāo)特征融合是特征層的聯(lián)合識(shí)別，具體的融合方法仍然是模式識(shí)別的相應(yīng)技術(shù)，但在融合之前，目標(biāo)特征必須是相關(guān)的，特征向量必須分類成有意義的組合。決策級(jí)融合是高層融合，其結(jié)果為指揮控制決策提供依據(jù)。