多传感器信息交融是用于包含处于不一样方位的多个或许多种传感器的信息处理技能。跟着传感器使用技能、数据处理技能、核算机软硬件技能和工业化控制技能的开展老练，多传感器信息交融技能已构成一门抢手新兴学科和技能。多传感器信息交融技能使用到视频监控范畴，可以完成愈加精细化、智能化的安防监控方针 。
多传感器视频集成技能的基本原理有如人的大脑对身体各种感受(视觉、听觉、触觉等)信息进行归纳处理，将包含摄像头在内的各种传感器进行多层次、多时刻、多空间的信息互补和优化组合处理，终究发生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地运用多源数据进行合理分配与运用，根据各传感器取得的别离观测信息，经过对信息多等级、多方面组合导出更多有用信息。多传感器弥补了纯视频监控的缺乏，对多个环境量进行盯梢，可以完成对方针区域的多方位立体监控;一同，运用多传感器信息结合技能，体系可以有用进步对检查区域或方针报警、智能剖析、智能盯梢的精确度;此外，大规模的传感器集成体系可以取得比单个或少数传感器集成体系更多信息，对这些大数据进行有用的归纳使用，可以完成愈加杂乱和高阶的功用，发生无穷的职业与社会价值。
多传感器视频集成的概念，仅从字面上来看，不难理解。“多”有两种意义，一是“多类型”，即是体系中集成了多种类型的传感器;二是“多数量”，多个同类型的传感器也能称之为多传感器集成。如，组合了一路音视频搜集的摄像机可以看作多传感器集成，一台接入了16路视频信号的dvr也可以以为是多传感器集成，这是广义上的多传感器视频集成概念。但从严厉意义上讲，上述这些案例一般不被以为运用了多传感器集成技能，由于它们仅仅将多源传感器信息进行简略罗列搜集，并没有对其交融剖析和处理而达到某种决策，发生进一步的行为。
多传感器视频集成一般体系
严厉意义上的多传感器视频集成着重多传感器信息的交融运用，而这种信息结合技能在实践使用中也许十分简略，也也许极为杂乱。笔者并不打算在此文中描绘多传感器信息交融技能的有关内容，而是介绍一些多传感器视频集成的有关商品或许计划，使我们可以对这种技能构成一种感观上知道。
在视频监控范畴，有三种类型或层次上的多传感器集成方法及使用：
一 传感器内部集成
传统的传感器，存在功用单一、运用环环境受限、装置不方便等多种限制。如传统的红外报警器，掉落的树叶或飞过的小鸟都也许引起体系误报，一般只适合装置在室内而不能使用于室外。跟着传感器技能的开展，呈现了一些集成多种传感单元的传感器商品，用来处理传统传感器的坏处。
一种集成技能是多功用传感器，这类传感器中集成了多种用处不一样的传感单元，用于处理传统传感器功用单一、装置不方便等疑问，并下降体系集成成本。如将温度、湿度传感单元集成到一同的温湿度传感器，再如集成多种气体检查单元的多气体传感器。这类传感器将一个体系需求的几种有关的传感器集成到一同，便于运用，是未来传感器开展的一个方向。
另一种集成技能是双监、多监传感器，这种传感器相同集成了多个传感器单元，但意图不是为了扩大传感器的功用，而是归纳多个传感单元的信息进行运算，来削减误报，进步传感器的辨认率。如传统的单红外报警器，这几年逐步开展成了集主动、被迫、微波检查的三鉴勘探器，当三个勘探单元归纳判定勘探方针为人时，才发生报警，可以有用扫除环境要素(如风、光照、小动物)的搅扰，大大下降误报率，使得红外报警器也能极好地被使用到室外。集成多传感单元的传感器集成技能是未来安防传感器使用的一种趋势。
二 监控商品集成
为了进步视频作用或许进步商品对环境的适应性，一些视频监控商品本身也会集成或许支持接入图画传感器之外的传感器，增强视频监控商品的功用。
如红外摄像机、红外球等商品，在晚上或光线对比暗的环境中，会发动红外摄像形式，使图画传感器仍然可以取获清晰的黑白视频，在光线足够的状况下又主动切换到正常形式，使所摄视频康复颜色，完成图画高保真。 一般状况下，这种光线的改变由设备本身体经过剖析视频图画来核算，但这种核算对比杂乱，而且作用不抱负环境适应性不强，因而，某些此类商品在构造允许的状况下，会在本身集成一个光敏传感器，来直接感知和处理环境光的改变，将设备切换到精确的作业形式。
激光夜视商品也使在了相同集成了光敏传感器在完成白天黑夜作业的切换。一些高档的设备乃至集成了更多的传感器，如装备两个图画传感器，一个用于可见光成像，负责视频图画搜集，另一个用于红外热成像，用于辨认和发现方针，做精细化定位和盯梢。一同，一些夜视仪中还装备了雷达信号接纳接口，完成主动盯梢。多种传感器的集成，使得夜视仪可以在各种环境下取得清晰的视频图画，并完成对方针的精准盯梢。
卡口摄像机等交通商品在车辆测速功用中也使用了多传感器集成技能。车辆在公路上运转，速度一般对比快，经过剖析图画传感器的视频数据来丈量车速，运算量无穷，时效性差，车速越高越不精确。因而，这类商品一般会装备线圈或雷达等传感器接入接口，用外置的传感器来丈量车速。线圈和雷达，对车速的测验精确度对比高，但也有一些无法应对的状况，如车辆相连，雷达测速有时候在没有车辆的状况下乃至会误报，影响丈量成果做为违法证据的有用性。因而，智能的卡口摄像时机一同评价来自图画传感器与外接测速传感器的信息，来下降误报和进步精确率。如当雷达上报车速信息时，设备一同对当时视频图画进行智能剖析，断定图画中有车辆，雷达测速信息才有用，否则，不采信雷达数据，有用地避免了误报率。
三 监控体系集成
无论是传感器内部集成仍是监控商品多传感器集成，其触及的传感器个数都对比有限，处理的仅仅一些对比初始的疑问，如多监探头，处理的仅仅传感器本身的精确率和环境适应性。愈加严厉意义上的多传感器视频集成是在监控体系这个等级上运用多传感器交融技能，来处理愈加杂乱的疑问，发生更大的使用价值。如单个卡口摄像机可以进行车牌辨认和车速度丈量，但无法断定某个车辆某段时刻内的运转轨道，但智能交通体系则集成了这种成千上万的摄像头，每个摄像头可以以为是体系中的一个图画传感器，经过结合和剖析一切摄像头的车牌检出与车速丈量等信息，查获某辆车当时方位和运转途径乃至猜测其未来的轨道，马上变得垂手可得，这正是多传感器视频集成技能强大威力的体现。