La fusión de sensores es la combinación de datos sensoriales de varias fuentes para crear una imagen más completa de lo que sería posible si se consideraran las fuentes independientes por sí mismas. Durante el proceso de fusión del sensor, la mayor completitud de la imagen se refiere a información que es cada vez más completa, precisa o confiable de lo que deberían garantizar las fuentes independientes. En otras palabras, la fusión sensorial es un ejemplo de dos más dos que son cinco; la combinación de fuentes de datos ofrece información sensorial adicional que de otro modo no estaría disponible. La fusión de sensores se usa típicamente en operaciones de vigilancia, incluso con cámaras de televisión, sonar, radar y vigilancia geológica con sensores sísmicos o magnéticos. El proceso se lleva a cabo a través de un enfoque centralizado o descentralizado, dependiendo de qué parte es responsable de combinar las imágenes en un solo todo.
Quizás la forma más sencilla para que alguien piense en la fusión de sensores es imaginarse un sistema de seguridad para el hogar que consta de varias cámaras de vigilancia instaladas en las diferentes habitaciones de una casa. Si todas las cámaras están conectadas a una habitación central que contiene un solo monitor de televisión para cada cámara, habrá una pared de imágenes que representará los datos de vigilancia agregados de toda la casa. Esta combinación agregada de imágenes ilustra los beneficios adicionales de fusionar las imágenes en un solo todo; Al tener toda la información de la cámara transmitida a una ubicación central, es mucho más fácil rastrear los movimientos y actividades de las personas en la casa.
Esto se puede contrastar con una situación en la que solo hay una pantalla de televisión y el observador debe recorrer las diferentes cámaras para obtener la imagen deseada. El observador sigue obteniendo exactamente los mismos datos, pero el hecho de que la información se obtenga en partes dispares, en lugar de un todo sin fisuras, hace que el proceso de vigilancia sea mucho más difícil de ejecutar. La recopilación de datos sobre un intruso en un entorno de fusión sensorial proporciona información adicional; en ciertos casos, las zonas de cobertura de la cámara superpuestas proporcionarán una vista de múltiples ángulos del intruso, lo que hará que la identificación y la observación sean mucho más fáciles. En un entorno no sensorialmente fusionado, tener que recorrer las imágenes en una sola pantalla privará al observador de estos beneficios de múltiples ángulos. Aunque proporciona exactamente las mismas vistas, un observador se beneficia más de tener las imágenes fusionadas.
Este es un ejemplo descentralizado de fusión sensorial; el observador debe reconstruir los datos de la alimentación de la cámara utilizando su propio juicio y conocimiento. Esto se puede comparar con un entorno de fusión de sensores centralizado, donde alguna parte en una ubicación central combina las fuentes de datos antes de enviar el resultado final al cliente. Al seleccionar uno u otro, la experiencia es un factor determinante importante. En un entorno en el que el cliente tiene experiencia en clasificar y combinar piezas dispares de datos, un enfoque descentralizado puede permitir que el cliente utilice su juicio profesional con los datos sin procesar. Cuando el cliente tiene menos experiencia, un enfoque centralizado puede permitir que las personas más capacitadas clasifiquen los datos sin procesar, enviando solo la información más relevante al cliente.