为什么说传感器融合，是未来周界安防趋势？

伴随着周界安防技术飞速发展，很多产品已发挥其极限能力，但是在特定情况下仍然会发生误报和漏报，这不仅影响了整个系统的可靠和稳定，更是造成了很多人力成本的浪费。

在这个背景和需求之下，新一代的周界安防技术——传感器融合应运而生，本文将尽可能全面的分析融合的区别和优势。

传感器融合是将来自不同类型传感器的数据同时输入进行融合的过程，通过分析、提取、综合每个传感器中的关键数据，从而得出更加真实准确的周界安防事件。

这并不是简单的加法，而是通过融合减少不同传感器的潜在缺点，充分发挥各自的技术优势，从海量数据中提取有价值的关键数据，从而实现一加一大于二的周界安防效果。

非融合的多层传感器使用简单的判断逻辑，例如下图所示场景中，摄像头和栅栏传感器是“和”的判断逻辑关系，大风把A、B区域栅栏吹得晃动不已，但是没有入侵人员，只有一个行人（绿色）在旁边路过。

此时A、B两区域栅栏传感器均感受到入侵活动，通过摄像头B没发现人员存在，故排除B区域的报警；但是摄像头A发现人员存在，故会通过A区域四个子区域的报警，这意味着会产生4个错误报警。

而使用融合后可以区分路过行人和入侵人员，因为通过智能AI算法和机器学习，可以发现摄像头和传感器数据中的细微差别：例如人面向侧面而不是正面，并且人稍微远离围栏，A、B区域具有风干扰的特征但没有人员入侵的行为等，从而不会发出错误报警。

在日常使用过程中，类似这样引发误报的情况可能成百上千，但是有了融合后的智能AI算法和机器学习，系统并不是简单的逻辑判断，而是会将信号数据与非入侵行为进行匹配，以排除不存在的威胁，从而大幅减少错误报警的可能。

给多层级传感器进行融合以后，就好比装上一颗聪明的大脑。不仅拥有了思考的能力，通过大量的并行处理计算，在所有传感器输入的数据中得知正在发生什么。

而且还拥有了学习的能力，它可以学习哪些是不值得注意的情况，从而排除由风吹、动物、雨雪等引起的干扰，大幅减少误报和漏报的可能。

在非融合的情况下，为了减少错误报警的发生，往往会降低单个传感器的灵敏度，这将带来很多漏报的情况。

然而在使用融合后，因为能大幅减少错误报警，传感器可以设置为更高灵敏度，在这种情况下，额外敏感的传感器，能够检测到本来不易发现的入侵行为，从而增加周界安防的检测能力。