Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
Auteur(s)
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Anne-Marie DESODT-LEBRUN : Enseignant-Chercheur à l’Université des Sciences et Technologies de Lille
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Lire l’articleINTRODUCTION
La fusion de données est une technique récente pour le traitement d’informations multisources. Elle permet de fusionner des données multiples concernant un phénomène afin d’obtenir un jugement plus fondé que celui obtenu à partir de l’ensemble des sources considérées chacune isolément.
Le terme même de fusion de données a été introduit aux États-Unis dans les années 70 et les techniques de fusion de données ont connu un large développement dans les années 80 ; ce développement se poursuit encore. Cette progression fulgurante est due à la conjonction de deux phénomènes : les progrès technologiques informatiques et des besoins militaires urgents. Il est à noter qu’à l’heure actuelle, les applications ont essaimé hors de ce concept militaire, puisque la fusion s’avère nécessaire dans les applications de robotique, de transport ou de traitement d’images.
Les auteurs distinguent habituellement le concept de fusion de capteurs du concept de fusion de données.
Le premier concerne la combinaison d’informations issues de différents capteurs tels que radar, caméra infrarouge ou visible, télémètre laser, imageur laser, capteur ultraviolet, capteur ultrasonore, capteur sismique... La fusion de données a un spectre d’utilisations plus vaste puisqu’elle s’intéresse à la combinaison de toutes sources de connaissance, qu’elles soient issues de capteurs, de systèmes de navigation, de bases de données diverses (données cartographiques, documentaires, modèles numériques de terrain, règles de savoir faire) ou même d’analyses ou de fusions précédentes.
Cet article présente les problèmes posés, dans les deux contextes, et un panorama des méthodes qui peuvent être utilisées pour les résoudre.
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Problématique de la fusion de données
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4. Conclusion
Beaucoup d’applications nouvelles de la fusion sont en cours de développement : les domaines de prédilection en sont l’environnement, le diagnostic médical et la surveillance des patients, la surveillance des transports publics. De grands développements sont également à prévoir dans le domaine des systèmes homme-machine ; en effet, au-delà de 4 sources d’informations, l’homme n’est plus capable d’intégrer les informations, une aide intelligente lui est alors nécessaire.
L’intersection de la fusion avec les disciplines de l’automatique : théorie du contrôle (identification, modélisation), supervision du processus de fusion par rétroaction aux différents niveaux, théorie de la décision en univers imprécis et incertain en fait un champ d’investigation fondamental.
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ABIDI (M.A.), GONZALEZ (R.C.) - Data fusion in robotics and machine intelligence, - Academic press, San Diego, p. 1-546 (1992).
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(2) - APPRIOU (A.) - Probabilités et incertitude en fusion de données multisenseurs, - Revue Scientifique et Technique de la Défense, p. 27-40, 1er trim. (1991).
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(3) - BERSCHANDY (D.) - Comparaison des approches classiques et neuronales dans l’architecture d’un système d’intelligence artificielle embarquée, - Thèse Université Paris-Sud (1993).
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(4) - BLACKMAN (S.S.) - Theoretical approaches to data association and fusion, - Spie vol. 931, Sensor fusion, p. 50-55 (1988).
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(5) - BLOCH (I.) - Information Combination operators for data fusion : a comparative review with classification, - SPIE, vol. 2315, p. 148-159 (1994).
-
(6) - CLARK (J.), YULLE (A.) - Data...
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