海洋智能无人系统技术：异构数据与数据融合方案

数据的生命周期和价值链主要涉及数据生成、采集、存储和分析四个阶段。数据的生成和获取相对成熟，数据存储在数据仓库中。然而，考虑到环境监测的大数据是多维的、多源的、异构的、冗余的、动态的、稀疏的，人们希望在环境监测领域实现“数据智能”的转换，传统的单一数据因此资源数据挖掘方法一直很难找到有用的信息，目前还没有很好的解决方案。

数据融合是从各种数据源中提取、合并和组合相关数据，以生成决策智能并将其集成到数据集的过程。数据融合应用于环境监测数据，将多个传感器提供的不完全信息与环境特征信息源进行综合，形成相对完整、一致的感知描述，从而实现更准确的识别和判断功能。

从单源数据分析到今天的多源数据分析，数据融合技术就像一场及时雨，将数据分析推向大气环境监测领域的新水平。

如潘克嘉、王欣关于电力大数据多源异构数据融合技术研究，提出了一种基于SOA的多源异构数据融合体系结构，有效地提高了电力系统数据融合效率和数据应用。文献以连霍高速公路为研究对象，通过对薛文石高速公路多源交通数据融合技术的研究和系统开发，建立了基于两类收费站数据的小波神经网络融合预测模型。并建立了基于卡尔曼滤波的实时预测模型，在交通流量预测中取得了良好的效果。在研究公路多源交通数据的数据融合技术和系统开发方面，陈永谦为车间的海量数据融合提供了一种聚类方法，可以有效地整合车间的海量数据。

有许多类似的应用实例，充分说明了数据融合技术在各个领域发挥了重要作用。一种基于大气环境监测数据的融合框架被提出，以实现污染源判断、相关分析、大气动态趋势分析和环境监测等目的。预测、偏差预测数据测试、大气污染预测和预警，以及提出的出行和治理建议。

以河南新乡市大气环境监测数据分析为例，数据结构见表20.1，体现数据的多源性和异构性。

表20.1　主要环境监测数据结构

从表20.1可以看出数据由五大部分组成。包括监测站信息数据，如名称、经度、纬度、监控标准、监控内容、使用寿命等；空气污染监测数据包括时间、地点、PM10、PM2.5、NO2、CO、O3、AQI等；废气的遥感监测数据，包括时间、地点、速度、NO、CO2、CO、HC浓度值等；污染源的记录数据，如名称、来源类型、地址、经度、纬度；还有气象监测数据，包括时间、地点、天气、温度、湿度、风速、风向。

监测数据来源于新乡市4个国家监测站、29个省级监测站、22个乡镇监测站、107个六参数微站和58个粉尘监测站。废气遥感数据由固定式排气监测站进行监测，气象部门提供气象数据，包括市政总量控制数据和辖区气象数据。由于不同类型的监测站采集的数据性质不同，同一类型的监测站具有多个地理分布，需要注意不同数据时间、位置和属性之间的关系。

除了环境监测领域之外，数据融合也能很好地满足海上监控的需求。(www.xing528.com)

随着全球船舶运输量的增加，沿海地区的自动监控变得越来越重要：油轮、集装箱船和散货船这个时代最重要的运输工具。同时为了减少甲板上的船员，使得采用自动工具成为港口管理的必要要求。此外，海洋环境保护问题和新的危险威胁的存在，包括非法走私和捕鱼、移民、石油泄漏和海盗行为，也敦促着智能监测系统的开发。

开发一个强大的海上监视解决方案的可能策略是收集和合并来自多个异构传感器的数据。例如，将AIS数据与SAR图像相结合的系统、带地面雷达的浮标安装传感器、基于雷达的视觉监视和多个基于船舶的传感器。然而，仅使用雷达和AIS数据不足以确保海上监视问题的完整解决，这是由于：

（1）AIS信号可能不可用（AIS设备未激活或出现故障）或非法操作。

（2）由于电磁辐射排放量大，雷达系统不适合在人口稠密地区进行船舶交通监测。

用摄像机替换雷达传感器是海上监视任务的可行解决方案，无须在居民区放置雷达天线。再配备远程监控摄像机，包括光电（electro-optical，EO）和红外（infra-red，IR），扩展了当前可用的VTS系统的能力，为其添加一个新的视觉维度。VTS系统提供信息，结合雷达和AIS跟踪。视觉传感器（EO和IR）可单独使用或与VTS数据结合使用，以获得高精度的船舶交通监控系统。该系统可部署在既有VTS又不可能或不方便安装雷达的地点。

增强VTS系统的各个模块如图20.1所示。EO／IR摄像机是主要的传感器，它可以由人工操作。摄像机控制模块向视频处理单元（video processing unit，VPU）提供摄像机的当前方向和视场（field of view，FOV），VPU负责仅使用视觉信息监测和跟踪船只。由于摄像机可以移动和缩放，因此监测任务相当复杂，因为无法创建观察到的场景的模型。

图20.1　增强VTS系统的模块化架构

数据融合模块接收来自VPU和VTS系统的数据。它的作用是将来自视频分析的视觉轨迹与现有VTS系统生成的轨迹融合在一起。这样，除了传统的地理参考，像雷达一样的VTS视图之外，还可以为用户提供一个新的视觉尺寸。此外，数据融合模块还可以向VTS系统发送反馈信息，以适应雷达参数，提高监测精度。

综合上述两个领域的数据融合实例可以发现，数据融合可以将多个传感器提供的不完全信息与环境特征信息源进行综合，形成相对完整、一致的感知描述，从而实现更准确的识别和判断功能。