基本信息

---

下载

文档摘要

---

泓域学术·高效的论文辅导、期刊发表服务机构

住宅小区结构实体检测中多模态数据融合的挑战与发展趋势

前言

多模态数据融合技术通过对来自不同传感器的数据进行综合处理，以达到比单一数据源更为准确、全面的检测结果。常见的数据融合方法包括加权平均法、卡尔曼滤波、神经网络等，这些方法根据各数据源的可信度和特点进行加权处理，使得最终结果能够最大程度地减少误差，并提供更为精准的分析结果。数据融合不仅提升了检测的精度，也使得多维度的数据可以协同工作，提供更全面的结构评估。

随着人工智能技术的快速发展，深度学习、强化学习等方法逐渐被引入到多模态数据融合的过程中。通过构建智能化的融合框架，不仅可以提升数据处理