Sensor fusion
سینسر فیوژن سینسر ڈیٹا یا مختلف ذرائع سے حاصل کردہ ڈیٹا کو یکجا کرنے کا عمل ہے جس کے نتیجے میں معلومات میں اس سے کم غیر یقینی صورتحال ہوتی ہے جب ان ذرائع کو انفرادی طور پر استعمال کیا جاتا تھا۔ مثال کے طور پر، ویڈیو کیمروں اور وائی فائی لوکلائزیشن سگنلز جیسے متعدد ڈیٹا ذرائع کو ملا کر ممکنہ طور پر کسی اندرونی شے کے زیادہ درست محل وقوع کا تخمینہ حاصل کیا جا سکتا ہے۔ اس معاملے میں غیر یقینی صورتحال میں کمی کی اصطلاح کا مطلب زیادہ درست، زیادہ مکمل، یا زیادہ قابل اعتماد ہو سکتا ہے، یا ابھرتے ہوئے نقطہ نظر کے نتیجے کا حوالہ دے سکتا ہے، جیسے کہ سٹیریوسکوپک وژن (قدرے مختلف نقطہ نظر پر دو کیمروں سے دو جہتی تصاویر کو ملا کر گہرائی کی معلومات کا حساب)۔ فیوژن کے عمل کے لیے ڈیٹا کے ذرائع کی وضاحت نہیں کی گئی ہے کہ وہ ایک جیسے سینسرز سے پیدا ہوتے ہیں۔ کوئی بھی سابقہ دونوں کے آؤٹ پٹ کے براہ راست فیوژن، بالواسطہ فیوژن اور فیوژن میں فرق کر سکتا ہے۔ براہ راست فیوژن متنوع یا یکساں سینسرز، سافٹ سینسرز، اور سینسر ڈیٹا کی تاریخ کی اقدار کے ایک سیٹ سے سینسر ڈیٹا کا فیوژن ہے، جبکہ بالواسطہ فیوژن ماحولیاتی اور انسانی ان پٹ کے بارے میں ترجیحی علم جیسے معلومات کے ذرائع کا استعمال کرتا ہے۔ سینسر فیوژن کو (ملٹی سینسر) ڈیٹا فیوژن کے نام سے بھی جانا جاتا ہے اور یہ انفارمیشن فیوژن کا ایک ذیلی مجموعہ ہے۔ سینسرز کی مثالیں ایکسلرومیٹر الیکٹرانک سپورٹ میزرز (ای ایس ایم) فلیش لیڈار گلوبل پوزیشننگ سسٹم (جی پی ایس) انفراریڈ/تھرمل امیجنگ کیمرا مقناطیسی سینسر ایم ای ایم ایس فیزڈ ایرے ریڈار ریڈیو ٹیلسکوپس، جیسے مجوزہ اسکوائر کلومیٹر ایرے، اب تک کا سب سے بڑا سینسر بنایا گیا ہے اسکیننگ لیڈار سیسمک سینسرز سونار اور دیگر صوتی سونو بوائے ٹی وی کیمرے۔ سینسرز کی اضافی فہرست الگورتھم سینسر فیوژن ایک اصطلاح ہے جو متعدد طریقوں اور الگورتھم کا احاطہ کرتی ہے، بشمول: کالمین فلٹر بیسیئن نیٹ ورک ڈیمپسٹر-شیفر کنولوشنل نیورل نیٹ ورک گاؤسیئن نمونے کے حسابات سینسر فیوژن کی دو مثالیں ذیل میں بیان کی گئی ہیں۔ شور کے تغیرات کے ساتھ دو سینسر پیمائشوں کو ظاہر کریں اور، بالترتیب۔ مشترکہ پیمائش حاصل کرنے کا ایک طریقہ الٹا متغیر وزن کا اطلاق کرنا ہے، جو فریزر پوٹر فکسڈ وقفہ کے اندر بھی استعمال ہوتا ہے، یعنی مشترکہ تخمینہ کا تغیر کہاں ہے۔ یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ مربوط نتیجہ محض دونوں پیمائشوں کا ایک لکیری مجموعہ ہے جس کا وزن ان کے متعلقہ شور کے تغیرات سے ہوتا ہے۔ دو پیمائشوں کو جوڑنے کا ایک اور طریقہ بہترین کالمان فلٹر کا استعمال کرنا ہے۔ فرض کریں کہ ڈیٹا فرسٹ آرڈر سسٹم کے ذریعہ تیار کیا گیا ہے اور فلٹر کے ریکاٹی مساوات کے حل کی نشاندہی کرتے ہیں۔ فائدہ کے حساب کے اندر کریمر کے اصول کو لاگو کرنے سے یہ پایا جا سکتا ہے کہ فلٹر کا فائدہ اس طرح دیا جاتا ہے: معائنہ کے ذریعے، جب پہلی پیمائش شور سے پاک ہوتی ہے، تو فلٹر دوسری پیمائش کو نظر انداز کر دیتا ہے اور اس کے برعکس۔ یعنی مشترکہ تخمینے کا وزن پیمائش کے معیار سے ہوتا ہے۔ سنٹرلائزڈ بمقابلہ وکندریقرت سینسر فیوژن میں، سنٹرلائزڈ بمقابلہ وکندریقرت سے مراد وہ جگہ ہے جہاں ڈیٹا کا فیوژن ہوتا ہے۔ سنٹرلائزڈ فیوژن میں، کلائنٹ صرف تمام ڈیٹا کو مرکزی مقام پر بھیج دیتے ہیں، اور مرکزی مقام پر کچھ ادارہ ڈیٹا کو مربوط کرنے اور فیوز کرنے کا ذمہ دار ہوتا ہے۔ وکندریقرت میں، کلائنٹ ڈیٹا کو فیوز کرنے کی مکمل ذمہ داری لیتے ہیں۔ "اس معاملے میں، ہر سینسر یا پلیٹ فارم کو ایک ذہین اثاثہ کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے جس میں فیصلہ سازی میں کچھ حد تک خود مختاری ہو۔" مرکزی اور وکندریقرت نظاموں کے متعدد امتزاج موجود ہیں۔ سینسر کی ترتیب کی ایک اور درجہ بندی سینسر کے درمیان معلومات کے بہاؤ کی ہم آہنگی سے مراد ہے۔ یہ میکانزم تنازعات یا اختلافات کو حل کرنے اور متحرک سینسنگ حکمت عملیوں کی ترقی کی اجازت دینے کا ایک طریقہ فراہم کرتے ہیں۔ سینسر بے کار (یا مسابقتی) ترتیب میں ہوتے ہیں اگر ہر نوڈ ایک ہی خصوصیات کے آزاد اقدامات فراہم کرتا ہے۔ متعدد نوڈس سے معلومات کا موازنہ کرتے وقت اس ترتیب کو غلطی کی اصلاح میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ کم کرنے والی حکمت عملی اکثر ووٹنگ کے طریقہ کار میں اعلی سطح کے فیوژن کے ساتھ استعمال کی جاتی ہیں۔ تکمیلی ترتیب اس وقت ہوتی ہے جب متعدد معلومات کے ذرائع ایک ہی خصوصیات کے بارے میں مختلف معلومات فراہم کرتے ہیں۔ یہ حکمت عملی فیصلہ سازی کے الگورتھم کے اندر خام ڈیٹا کی سطح پر معلومات کو فیوز کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ تکمیلی خصوصیات کا اطلاق عام طور پر حرکت کی شناخت کے کاموں میں نیورل نیٹ ورک، ہڈن مارکوف ماڈل، سپورٹ ویکٹر مشین، کلسٹرنگ کے طریقوں اور دیگر تکنیکوں کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ کوآپریٹو سینسر فیوژن ایسی معلومات فراہم کرنے کے لیے متعدد آزاد سینسرز کے ذریعے نکالی گئی معلومات کا استعمال کرتا ہے جو واحد سینسرز سے دستیاب نہیں ہوں گی۔ مثال کے طور پر، جسم کے حصوں سے منسلک سینسر ان کے درمیان کے زاویے کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔ کوآپریٹو سینسر کی حکمت عملی ایسی معلومات فراہم کرتی ہے جو سنگل نوڈس سے حاصل کرنا ناممکن ہے۔ کوآپریٹو انفارمیشن فیوژن کو حرکت کی شناخت، چال کے تجزیے، حرکت کے تجزیے، وغیرہ میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سینسر فیوژن کی کئی قسمیں یا سطحیں ہیں جو عام طور پر استعمال ہوتی ہیں۔ سطح 0-ڈیٹا کی صف بندی کی سطح 1-ہستی کی تشخیص (مثال کے طور پر۔ سگنل/فیچر/آبجیکٹ)۔ ٹریکنگ اور آبجیکٹ کا پتہ لگانے/شناخت/شناخت کی سطح 2-صورتحال کی تشخیص کی سطح 3-امپیکٹ اسسمنٹ کی سطح 4-عمل کی اصلاح (یعنی۔ سینسر مینجمنٹ) لیول 5-یوزر ریفائنمنٹ سینسر فیوژن لیول کی تعریف فیوژن الگورتھم کو فراہم کرنے کے لیے استعمال ہونے والی معلومات کی بنیاد پر بھی کی جا سکتی ہے۔ مزید واضح طور پر، سینسر فیوژن کو مختلف ذرائع سے آنے والے خام ڈیٹا، ایکسٹراپولیٹڈ خصوصیات یا یہاں تک کہ سنگل نوڈس کے ذریعے کیے گئے فیصلے کو فیوز کرتے ہوئے انجام دیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا لیول-ڈیٹا لیول (یا ابتدائی) فیوژن کا مقصد متعدد ذرائع سے خام ڈیٹا کو فیوز کرنا اور تجریدی کی سب سے نچلی سطح پر فیوژن تکنیک کی نمائندگی کرنا ہے۔ یہ اطلاق کے بہت سے شعبوں میں سینسر فیوژن کی سب سے عام تکنیک ہے۔ ڈیٹا لیول فیوژن الگورتھم کا مقصد عام طور پر زیادہ درست اور مصنوعی ریڈنگ حاصل کرنے کے لیے حسی ڈیٹا کے متعدد یکساں ذرائع کو یکجا کرنا ہوتا ہے۔ جب پورٹیبل ڈیوائسز کو استعمال کیا جاتا ہے تو ڈیٹا کمپریشن ایک اہم عنصر کی نمائندگی کرتا ہے، کیونکہ متعدد ذرائع سے خام معلومات اکٹھا کرنے سے معلومات کی بہت بڑی جگہیں پیدا ہوتی ہیں جو پورٹیبل سسٹمز کے لیے میموری یا مواصلاتی بینڈوتھ کے لحاظ سے کسی مسئلے کی وضاحت کر سکتی ہیں۔ ڈیٹا لیول انفارمیشن فیوژن بڑی ان پٹ خالی جگہیں پیدا کرتا ہے، جو فیصلہ سازی کے طریقہ کار کو سست کرتا ہے۔ نیز، ڈیٹا لیول فیوژن اکثر نامکمل پیمائش کو سنبھال نہیں سکتا۔ اگر ایک سینسر کا طریقہ کار خرابی، خرابی یا دیگر وجوہات کی وجہ سے بیکار ہو جاتا ہے تو پورا نظام مبہم نتائج میں ہو سکتا ہے۔ خصوصیت کی سطح-خصوصیات ہر سینسنگ نوڈ کے ذریعہ بورڈ پر مرتب کردہ معلومات کی نمائندگی کرتی ہیں۔ اس کے بعد ان خصوصیات کو فیوژن الگورتھم کو فراہم کرنے کے لیے فیوژن نوڈ میں بھیجا جاتا ہے۔ یہ طریقہ کار ڈیٹا لیول فیوژن کے حوالے سے چھوٹی معلومات کی جگہیں پیدا کرتا ہے، اور یہ کمپیوٹیشنل لوڈ کے لحاظ سے بہتر ہے۔ ظاہر ہے، ان خصوصیات کو صحیح طریقے سے منتخب کرنا ضروری ہے جن پر درجہ بندی کے طریقہ کار کی وضاحت کی جائے: طریقہ کار کے ڈیزائن میں سب سے زیادہ موثر خصوصیات کا انتخاب ایک اہم پہلو ہونا چاہیے۔ خصوصیات کے انتخاب کے الگورتھم کا استعمال کرنا جو متعلقہ خصوصیات اور خصوصیات کے ذیلی سیٹوں کا صحیح طریقے سے پتہ لگاتا ہے شناخت کی درستگی کو بہتر بناتا ہے لیکن عام طور پر سب سے اہم خصوصیت کے ذیلی سیٹ کو تلاش کرنے کے لیے بڑے تربیتی سیٹوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ فیصلہ کی سطح-فیصلہ کی سطح (یا دیر سے) فیوژن ایک سے زیادہ نوڈس کے انفرادی (عام طور پر کمزور) فیصلوں سے پیدا ہونے والے مفروضوں کے ایک سیٹ سے مفروضے کو منتخب کرنے کا طریقہ کار ہے۔ یہ تجریدی کی اعلی ترین سطح ہے اور اس معلومات کا استعمال کرتی ہے جو ابتدائی ڈیٹا-یا فیچر لیول پروسیسنگ کے ذریعے پہلے ہی بیان کی جا چکی ہے۔ فیصلہ فیوژن میں بنیادی مقصد میٹا سطح کے درجہ بندی کا استعمال کرنا ہے جبکہ نوڈس سے ڈیٹا کو ان سے خصوصیات نکال کر پہلے سے پروسیس کیا جاتا ہے۔ عام طور پر فیصلہ کی سطح کے سینسر فیوژن کو شناخت کی سرگرمیوں کی درجہ بندی میں استعمال کیا جاتا ہے اور دو سب سے عام نقطہ نظر اکثریت ووٹنگ اور نائیو-بائز ہیں۔ فیصلہ کی سطح کے فیوژن سے آنے والے فوائد میں مواصلاتی بینڈوتھ اور بہتر فیصلہ کی درستگی شامل ہیں۔ یہ متفرق سینسرز کے امتزاج کی بھی اجازت دیتا ہے۔ ایپلی کیشنز سینسر فیوژن کی ایک ایپلی کیشن جی پی ایس/آئی این ایس ہے، جہاں گلوبل پوزیشننگ سسٹم اور انیرٹیل نیویگیشن سسٹم ڈیٹا کو مختلف طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ملایا جاتا ہے، جیسے۔ توسیعی کالمان فلٹر۔ یہ مفید ہے، مثال کے طور پر، کم لاگت والے سینسرز کا استعمال کرتے ہوئے ہوائی جہاز کے رویے کا تعین کرنے میں۔ ایک اور مثال سڑک کے کنارے جمع کردہ صوتی، تصویر اور سینسر ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ٹریفک کی حالت (کم ٹریفک، ٹریفک جام، درمیانے بہاؤ) کا تعین کرنے کے لیے ڈیٹا فیوژن اپروچ کا استعمال کرنا ہے۔ خود مختار ڈرائیونگ کے میدان میں، ماحول کی زیادہ درست اور قابل اعتماد نمائندگی حاصل کرنے کے لیے تکمیلی سینسرز سے بے کار معلومات کو یکجا کرنے کے لیے سینسر فیوژن کا استعمال کیا جاتا ہے۔ اگرچہ تکنیکی طور پر سینسر فیوژن کا ایک وقف شدہ طریقہ نہیں ہے، جدید کنولوشنل نیورل نیٹ ورک پر مبنی طریقے بیک وقت سینسر ڈیٹا کے بہت سے چینلز (جیسے سینکڑوں بینڈوں کے ساتھ ہائپر سپیکٹرل امیجنگ) پر کارروائی کر سکتے ہیں اور درجہ بندی کے نتائج پیدا کرنے کے لیے متعلقہ معلومات کو فیوز کر سکتے ہیں۔ بروکس-آئینگر الگورتھم ڈیٹا (کمپیوٹنگ) ڈیٹا مائننگ فشر کا طریقہ اہمیت کے آزاد ٹیسٹوں کو یکجا کرنے کے لیے امیج فیوژن ملٹی ماڈل انٹیگریشن سینسر گرڈ ٹرانسڈیوسر مارک اپ لینگویج (ٹی ایم ایل) ایک ایکس ایم ایل پر مبنی مارک اپ زبان ہے جو سینسر فیوژن کو قابل بناتی ہے۔ حوالہ جات بیرونی روابط امتیازی ارتباط تجزیہ (ڈی سی اے) انٹرنیشنل سوسائٹی آف انفارمیشن فیوژن روبوٹک سینسنگ کمپیوٹر ڈیٹا سینسر