伴隨著周界安防技術飛速發展，很多產品已發揮其極限能力，但是在特定情況下仍然會發生誤報和漏報，這不僅影響了整個系統的可靠和穩定，更是造成了很多人力成本的浪費。

在這個背景和需求之下，新一代的周界安防技術——傳感器融合應運而生，本文將盡可能全面的分析融合的區別和優勢。

傳感器融合是將來自不同類型傳感器的數據同時輸入進行融合的過程，通過分析、提取、綜合每個傳感器中的關鍵數據，從而得出更加真實準確的周界安防事件。

這并不是簡單的加法，而是通過融合減少不同傳感器的潛在缺點，充分發揮各自的技術優勢，從海量數據中提取有價值的關鍵數據，從而實現一加一大于二的周界安防效果。

非融合的多層傳感器使用簡單的判斷邏輯，例如下圖所示場景中，攝像頭和柵欄傳感器是“和”的判斷邏輯關系，大風把A、B區域柵欄吹得晃動不已，但是沒有入侵人員，只有一個行人（綠色）在旁邊路過。

此時A、B兩區域柵欄傳感器均感受到入侵活動，通過攝像頭B沒發現人員存在，故排除B區域的報警；但是攝像頭A發現人員存在，故會通過A區域四個子區域的報警，這意味著會產生4個錯誤報警。

而使用融合后可以區分路過行人和入侵人員，因為通過智能AI算法和機器學習，可以發現攝像頭和傳感器數據中的細微差別：例如人面向側面而不是正面，并且人稍微遠離圍欄，A、B區域具有風干擾的特征但沒有人員入侵的行為等，從而不會發出錯誤報警。

在日常使用過程中，類似這樣引發誤報的情況可能成百上千，但是有了融合后的智能AI算法和機器學習，系統并不是簡單的邏輯判斷，而是會將信號數據與非入侵行為進行匹配，以排除不存在的威脅，從而大幅減少錯誤報警的可能。

給多層級傳感器進行融合以后，就好比裝上一顆聰明的大腦。不僅擁有了思考的能力，通過大量的并行處理計算，在所有傳感器輸入的數據中得知正在發生什么。

而且還擁有了學習的能力，它可以學習哪些是不值得注意的情況，從而排除由風吹、動物、雨雪等引起的干擾，大幅減少誤報和漏報的可能。

在非融合的情況下，為了減少錯誤報警的發生，往往會降低單個傳感器的靈敏度，這將帶來很多漏報的情況。

然而在使用融合后，因為能大幅減少錯誤報警，傳感器可以設置為更高靈敏度，在這種情況下，額外敏感的傳感器，能夠檢測到本來不易發現的入侵行為，從而增加周界安防的檢測能力。