在轻轨车辆段的日常维护中，无人机被广泛应用于对轨道、信号系统及车辆状态的快速检测，单一传感器获取的数据往往存在局限性，如何有效融合多源数据以提高检测的准确性和效率，成为了一个亟待解决的问题。
问题提出： 在轻轨车辆段的无人机巡检中，如何设计一个高效的数据融合策略，以整合来自高清摄像头、红外热成像仪、激光雷达（LiDAR）等多类型传感器的数据？
回答： 针对这一问题，可采用多传感器数据融合技术，首先对各传感器数据进行预处理，包括去噪、校正等；接着利用时间戳和空间位置信息对数据进行配准；随后采用加权平均法、贝叶斯估计或深度学习等方法进行数据融合，以实现不同数据间的互补和冗余消除，还需开发智能算法对融合后的数据进行异常检测和故障识别，为轻轨车辆段的维护决策提供科学依据，通过这样的策略，不仅能提高数据的质量和可靠性，还能显著提升轻轨车辆段巡检的效率和安全性。
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