传感器在我们的世界经历了较慢的推展，事实上，传感器现在早已十分广泛，以至于我们每个人日常所用于的手机里都有好几种有所不同类型的传感器。这些传感器有的能检测压力、温度、加速度和重力的非常简单变化，某种程度也有更加高级的传感器，例如GPS、RADAR、LIDAR和图像传感器。传感器融合是所指从几种有所不同的传感器中萃取数据，以分解靠单个传感器无法获取的信息。

随后，可以对该信息做到更进一步处置和分析。并根据最后应用于，适当时还能用传感器来制订决策。传感器融合分成两大类：●动态传感器融合——萃取并融合传感器数据，并根据获得的信息动态制订决策。●离线传感器融合——这种方案是萃取并融合传感器数据，但在过后的某个时间制订决策。

就嵌入式视觉系统和传感器融合应用于而言，大部分应用于合适动态传感器融合。嵌入式视觉应用于嵌入式视觉应用于正在经历快速增长快速增长，牵涉到领域普遍，从机器人、高级驾驶员辅助系统（ADAS）到增强现实，不一而足。

这些嵌入式视觉应用于对最后应用于的顺利运营有相当大协助。将嵌入式视觉系统获取的信息与来自有所不同传感器或多个传感器的信息展开融合，有助更佳解读环境，从而提高所选应用于的性能。很多嵌入式视觉应用于只用于一个图像传感器来监控一个方向，例如只监测汽车的前方。

利用这样的图像传感器可以检测、分类和追踪对象。然而，由于只用于一个传感器，因此就无法测量与图像中对象的距离。

也就是说，我们可以检测和追踪到另一个车辆或行人，但如果不利用另一个传感器，我们就无法确认否不存在撞击风险。本例中我们必须另一个传感器，例如RADAR或LIDAR，该传感器能获取与已检测到的对象的距离。由于这种方法需要将来自多个有所不同类型传感器的信息融合，因此称作异构传感器融合。

ADAS异构传感器融合实例另一种方案是获取第二个图像传感器，以构建立体视觉。这种方案是让两个图像传感器朝着完全相同方向，但分离部分段距离，就像人的两个眼睛那样，通过视差确认对象在视场中的深度。

像这样用于多个完全相同类型的图像传感器，称作同构传感器融合。当然，这里必须根据驾驶员条件确认架构和传感器类型的自由选择。这还包括深度感的范围、测量精度、环境光和天气条件、构建成本以及构建复杂程度。

嵌入式视觉不仅可用作对象检测和汽车防撞，还可以作为导航系统的一部分，用来搜集交通标志信息。另外，还可融合医用X光、MRI和CT等多种不同图像，或者融合安防与监控设备中的红外线和红外图像。

我们一般来说指出嵌入式视觉应用于只用于可见电磁光谱，只不过很多嵌入式视觉应用于能融合来自可见电磁光谱以外的数据。

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