La fusion de capteurs est le mélange de données sensorielles provenant de diverses sources pour créer une image plus complète que ce qui serait autrement possible si l’on considère les sources indépendantes par elles-mêmes. Au cours du processus de fusion des capteurs, l’exhaustivité accrue de l’image fait référence à des informations de plus en plus complètes, précises ou fiables que les sources indépendantes ne devraient le garantir. En d’autres termes, la fusion sensorielle est un exemple de deux plus deux égalant cinq ; la combinaison de sources de données offre des informations sensorielles supplémentaires qui ne seraient pas disponibles autrement. La fusion de capteurs est généralement utilisée dans les opérations de surveillance, notamment avec les caméras de télévision, les sonars, les radars et la surveillance géologique impliquant des capteurs sismiques ou magnétiques. Le processus se déroule selon une approche centralisée ou décentralisée, selon la partie responsable de la combinaison des images en un seul ensemble.
La façon la plus simple pour quelqu’un de penser à la fusion de capteurs est peut-être d’imaginer un système de sécurité domestique composé de plusieurs caméras de surveillance installées dans les différentes pièces d’une maison. Si toutes les caméras sont reliées à une pièce centrale contenant un seul moniteur de télévision pour chaque caméra, il y aura un mur d’images qui représente les données de surveillance agrégées pour toute la maison. Cette combinaison agrégée d’images illustre les avantages supplémentaires de la fusion des images en un seul ensemble ; en diffusant toutes les informations de la caméra à un emplacement central, il devient beaucoup plus facile de suivre les mouvements et les activités des individus dans la maison.
Cela peut être comparé à une situation où il n’y a qu’un seul écran de télévision et l’observateur doit parcourir les différentes caméras pour obtenir l’image souhaitée. L’observateur obtient toujours exactement les mêmes données, mais le fait que les informations soient obtenues en morceaux disparates – par opposition à un tout homogène – rend le processus de surveillance beaucoup plus difficile à exécuter. La collecte de données sur un intrus dans un environnement à fusion sensorielle fournit des informations supplémentaires ; dans certains cas, le chevauchement des zones de couverture des caméras fournira une vue multi-angles de l’intrus, facilitant ainsi l’identification et l’observation. Dans un environnement sans fusion sensorielle, devoir parcourir les images sur un seul écran privera l’observateur de ces avantages multi-angles. Bien qu’il fournisse exactement les mêmes vues, un observateur bénéficie davantage de la fusion des images.
C’est un exemple décentralisé de fusion sensorielle ; l’observateur doit reconstituer les données d’alimentation de la caméra en utilisant son propre jugement et ses propres connaissances. Cela peut être comparé à un environnement de fusion de capteurs centralisé, où une partie à un emplacement central combine les sources de données avant de transmettre le résultat final au client. Lors de la sélection de l’un ou de l’autre, l’expérience est un facteur déterminant important. Dans un environnement où le client possède une expertise dans le tri et le maillage de données disparates, une approche décentralisée peut permettre au client d’utiliser son jugement professionnel avec les données brutes. Lorsque le client a moins d’expérience, une approche centralisée peut permettre à des personnes plus qualifiées de trier les données brutes, en ne transmettant que les informations les plus pertinentes au client.