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多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）这个主题越来越受到重视，这个技术常见于自动驾驶领域，系统处理多个不同传感器的信号，并即时获得结果。当单独的传感器无法自行确认或验证结果，同时每个传感器拥有其他传感器不可替代的功能，从而多个相互协作的传感器进行多层次，多空间的信息互补和优化组合处理，产生对观测环境的一致性解释。譬如，光平台的多次测量并将结果与成分进行比较，得到高质量的判断结果。

常见的算法有后端融合算法和前端融合算法。后端融合算法，又被称为松耦合算法，本质上是对融合后的多维综合数据进行感知，我们先以我们熟悉的机器人领域为例，譬如对于AMR（Automated Mobile Robot的缩写，“自主移动机器人”）机器人采用多传感器（激光雷达、景深摄像机、超声波雷达等等）多维综合数据融合定位解决自主导航、自主决策问题。前端融合算法，本质上就是将多个传感器作为组成部分，融合成一个传感器系统，从整体上来考虑信息，这样做的好处是在前端时候即可融合数据，让这些数据具有关联性，譬如机器人的vSLAM技术就常用前端融合，以提高即时定位与地图构建的稳定性。

对于机器视觉在检测应用上，根据应用和环境，采用后端融合算法或前端融合算法，或两种算法同时采用，来进行数据处理。翰宁智能是多相机传感器融合技术的专家，在硬件系统方面，基于我们对传感器融合技术长期积累，熟悉2D相机、3D相机、激光雷达，以及各种类型工业级传感器，在软件系统方面，我们积累了大量后端融合算法和前端融合算法开发经验，并搭建了通用平台，打通了数据采集、样本训练、数据融合处理、模型推理以及结果呈现的整体流程。

我们的机器视觉专家将根据客户的应用以及现场环境，选择适合的硬件系统，采用2D或3D传感器，或两者结合的数据，应用我们自研的后端融合算法和前端融合算法，将融合处理后的数据采集进一步处理，通过深度学习为客户训练出适合的模型。客户将会得到基于机器视觉、传感器融合技术的高性能、高可靠性检测系统解决方案。   

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文章来源： 懿力创新 翰宁智能