所谓多传感器数据融合（Multi-sensor Data Fusion），就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策而进行的信息处理过程。
借助物联网中的数据融合，智慧城市管理人员可以整合来自多个来源的数据以提升城市管理能力。
麦肯锡认为，使城市变得智能的前提是“技术基础”。
他们将技术基础定义为通过高速通信网络连接的大量类似智能手机的设备及传感器。
物联网技术使智能手机和传感器之间的这种连接可以收集数据。
智慧城市管理当局使用这些数据来了解不同的流程，然后采取适当的措施来优化或重新设计这些流程。
最终，通过采取适当的行动，政府可以提高城市运行的效率。
由于
IoT
技术收集的数据来自多个设备，因此需要在
IoT
设备中进行数据融合以便从中提取更多有用的信息。
因此，数据融合指的是整合来自多个来源的数据以实现特定目标的过程。
为什么数据融合很重要？
目前，我们有多种数据融合技术可用于融合数据。
但是，这些技术在智慧城市中的部署要取决于其应用的目标。
解决数据的可靠性问题是使用数据融合的目标之一。
在低控制、高噪声的环境中，物联网设备收集的数据可能会遇到可靠性问题。
例如，烟雾传感器收集有关环境中烟雾和气体的数据，并在烟雾水平升高时触发警报。
但是，如果建筑物周围环境的烟雾水平很高，导致建筑物内的传感器检测到烟雾，它们也会触发警报。
在这种情况下，需要融合来自多个相关来源的数据，例如来自附近建筑物的传感器或检测天气和温度的传感器，以增强数据的可靠性。
同样，物联网设备中的数据融合还有许多其他好处。
另外，传感器可能会发生故障。
因此，数据融合可以帮助提升数据的质量。
在同样情景下，融合来自多个传感器的数据将有助于检测建筑物中烟雾和气体的准确水平。
数据融合还可以通过汇总来自单个目标上不同视角的多个来源的数据来帮助获取更完整的数据。
例如，在通过不同角度的摄像机，将有助于获得目标物体
360°
视图以采集更加完整的信息。
物联网设备中的数据融合如何助力智慧城市
大量物联网设备的数据融合在智慧城市中有着广泛的应用。
例如，下图展示了智慧城市中数据融合的两个典型应用：
IoT
设备中的数融合在智慧城市中的应
远程医疗
对于智慧城市中的远程医疗应用，医生可使用多种
IoT
设备和传感器（例如智能手机，生命体征传感器和其它传感器设备）来收集有关患者的医疗信息。
所有这些物联网设备的数据融合可以帮助医生在检查病人时获得非常详细的诊疗信息，例如病人的生命体征，以便给出更加正确的治疗或康复建议。
智能建筑能源管理
智慧城市中的智能建筑为建筑物的所有者和管理人员提供了一个监视其能源消耗的平台。
为了有效地管理智能建筑中的水和电等能源使用，管理人员可以整合从天气，用户反馈到建筑基础设施收集的数据，以优化和管理能源使用。
在改善使用体验的同时，还可以带来可观的经济利益。
由于越来越多
IoT
设备的采用，从而使得大数据的采集和使用变得越来越容易。
而且，对数据访问的便利性也使得在智慧城市应用中使用数据融合更加有益。
但是，在物联网设备中使用数据融合也会面临许多挑战。
例如，如何选择最适合智慧城市应用的最佳技术也是一个问题，因为不同的技术具有不同的优劣势。
例如在视觉传感器的互补技术或协作技术之间进行选择，如果不需要背景声音，那么最好在同一目标上从不同角度提供数据的互补技术。
但是，如果需要音频，则最好使用一种融合不同类型信息的协作技术来采集新的信息。
如果克服了数据融合的此类挑战，那么物联网设备中的数据融合可以帮助智慧城市当局更加轻松地管理其城市。
（
文
/
蒙光伟
）
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