今年针对边缘智能传感器，有哪些新的算法和技术架构可实现更精准的环境感知？
针对边缘智能传感器，在多源数据融合处理方面，有哪些新的算法和技术架构可实现更精准的环境感知？时空融合神经网络：该架构包含时空特征提取模块、动态融合模块和轻量化推理模块。时空特征提取模块利用 3D 卷积神经网络（3D - CNN）捕捉传感器数据的时空连续性，动态融合模块通过注意力机制动态调整不同传感器的权重，轻量化推理模块通过边缘计算框架实现低延迟推理。 基于时间滑动窗口的动态校准算法，在智慧城市场景中，针对 RFID 标签与视频流等数据采样频率的差异，采用基于时间滑动窗口的动态校准算法，将标签 ID 对应的定位数据与视频帧时间戳进行插值匹配，可将误差控制在 ±50ms 以内。同时，在空间维度上，通过贝叶斯融合将 RFID 读写器的信号强度定位结果与视频监控的视觉定位结果进行融合，生成精度更高的时空对齐数据。 基于一致性哈希的协作策略，边缘节点间的分布式特征融合采用基于一致性哈希的协作策略。每个边缘节点维护本地特征缓存区，当检测到跨区域异常事件时，触发节点间特征交互。该策略可使跨区域事件的检测耗时从集中式处理的 800ms 降至分布式处理的 200ms，网络带宽占用减少 75%。 动态资源分配算法，比如说根据传感器数据的重要性动态分配计算资源。在智能仓储 AGV 系统中，SPSA 将 CPU 利用率从 78% 降至 42%，同时保持 99.2% 的任务完成率。 对于支持硬件触发的设备，如 Realsense D455 + BNO085，设置一个主时钟设备，相机通过 GPIO 接收外部触发脉冲，确保采样时间统一，IMU 与相机共享同一 PPS 信号作为时基。硬同步方案可将时间误差降低至 < 1ms，适用于高精度建图与状态估计场景。
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