多源数据融合的方法有哪些
时间：2025-01-21 02:30:17
导读：多源数据融合方法 多源数据融合方法主要分为像素级，特征级与决策级。 1. 像素级融合：直接对原始数据进行处理，识别结果基于融合后的数据获得。这类方法的优点......
多源数据融合方法
多源数据融合方法主要分为像素级，特征级与决策级。
1. 像素级融合：直接对原始数据进行处理，识别结果基于融合后的数据获得。这类方法的优点在于信息损失少，但由于原始数据量通常较大，无法满足实时性，且对不同传感器之间的标定精度要求较高。
2. 特征级融合：对多源数据的特征进行融合，需要首先提取各类原始数据的特征。这类方法在实时性上较像素级融合方法更有优势，但信息损失也更加显著，同时由于融合效果受特征提取方法影响，对特征学习更充分的深度学习方法在该层次更有优势。
3. 决策级融合：是更高层次的数据融合，融合对象是不同类型数据的识别结果。该类方法实时性好，受传感器配准误差影响小，对传感器要求不高，同时不同传感器的处理结果可互为对照。允许两类数据中的一个检测结果出错且最终结果不一致，具有较好的容错能力。
多源数据融合技术是将各种不同的数据信息进行综合，吸取不同数据源的特点，然后从中提取出统一的，比单一数据更好、更丰富的信息。
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