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数据融合
将来自多个来源的数据整合的过程，以产生比每个单独来源提供的信息更一致、准确和有用的信息。
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像素级融合
一种多传感器融合技术，其中原始数据在特征提取或分类之前在最基本级别直接组合。
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特征级融合
一种融合方法，其中从每个传感器提取的特征在最终决策过程之前被组合，允许降维和更好的可解释性。
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决策级融合
一种融合方法，其中每个传感器执行自己的处理，然后将各个决策组合以产生最终共识。
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异构传感器
具有不同技术、分辨率、采样率和测量范围的传感器集合，需要协调以实现有效融合。
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贝叶斯融合
一种概率方法，使用贝叶斯定理结合多个来源的信息，基于新观察更新信念。
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深度学习多模态
深度神经网络架构，设计用于同时处理和融合多种不同类型的传感器数据。
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传感器冗余
使用多个测量相同物理量的传感器来提高鲁棒性、检测故障并增加测量置信度。
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传感器互补性
结合测量不同物理量的传感器策略，以获得被监测环境更全面的视图。
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实时融合
能够在严格时间约束下处理和组合传感器数据的融合系统，适用于关键应用。
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分布式架构
在从传感器到中央系统的不同层级执行数据融合的系统结构。
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状态推断
从多个传感器的噪声观测中估计系统隐藏状态变量的过程。
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多模态交叉验证
使用来自不同传感模态的验证数据来测试融合模型鲁棒性的评估技术。
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预测性融合
集成预测模型以预测系统未来状态，并将这些预测与当前测量相结合的融合方法。
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