13、数据融合与安全感知：构建智能系统的基石

数据融合与安全感知：构建智能系统的基石

1 数据融合：从碎片到整体

在现代智能系统中，数据融合是将来自多个传感器或数据源的信息整合在一起的过程，以形成更加准确、完整和有价值的决策依据。数据融合不仅仅是简单的数据叠加，而是通过一系列复杂的技术手段，如统计分析、机器学习和模式识别等，将不同来源的数据进行有效处理和融合。

1.1 数据融合的意义

数据融合的核心在于提高信息的质量和可靠性。例如，在智能交通系统中，通过融合来自摄像头、雷达和GPS等多种传感器的数据，可以更精确地跟踪车辆位置，预测交通流量变化，从而优化交通管理和出行体验。

1.2 数据融合的技术方法

为了实现高效的数据融合，通常采用以下几种关键技术：

• 传感器校准 ：确保不同传感器之间的测量结果一致，减少误差。
• 数据预处理 ：去除噪声、填补缺失值，使数据更加干净。
• 特征提取 ：从原始数据中提取出有用的特征，便于后续处理。
• 模型训练 ：使用机器学习算法对数据进行建模，预测未知情况。

传感器校准实例

传感器类型	校准方法
摄像头	内参标定（内部参数）和外参标定（外部参数