მულტი-სენსორული ინფორმაციის შერწყმა (MSIF) არის ინფორმაციის დამუშავების პროცესი, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ ტექნოლოგიას მულტი-სენსორების ან მრავალ წყაროებიდან ინფორმაციისა და მონაცემების ავტომატურად ანალიზისა და სინთეზისთვის გარკვეული კრიტერიუმების მიხედვით, რათა დაასრულოს საჭირო გადაწყვეტილებები და შეფასებები.

1. მულტი-სენსორული ინფორმაციის შერწყმის ტექნოლოგიის ძირითადი პრინციპი ჰგავს ადამიანის ტვინის ინფორმაციის ყოვლისმომცველი დამუშავების პროცესს, რომელიც ავსებს და ოპტიმიზაციას უკეთებს სხვადასხვა სენსორების ინფორმაციას მრავალ დონეზე და მრავალ სივრცეში, და საბოლოოდ იძლევა თანმიმდევრულ ახსნას. სადამკვირვებლო გარემო.ამ პროცესში, ჩვენ სრულად უნდა გამოვიყენოთ მრავალ წყაროს მონაცემები რაციონალური კონტროლისა და გამოყენებისთვის, ხოლო ინფორმაციის შერწყმის საბოლოო მიზანია უფრო სასარგებლო ინფორმაციის მოპოვება ინფორმაციის მრავალდონიანი და მრავალმხრივი კომბინაციით, გამოყოფილი დაკვირვების ინფორმაციის საფუძველზე. მიღებული თითოეული სენსორის მიერ.ეს არა მხოლოდ სარგებლობს მრავალი სენსორის ერთობლივი ფუნქციონირებით, არამედ სრულყოფილად ამუშავებს მონაცემებს სხვა ინფორმაციის წყაროებიდან მთელი სენსორული სისტემის ინტელექტის გასაუმჯობესებლად.

2.მულტი-სენსორული ინფორმაციის შერწყმის ტექნოლოგია არის ინფორმაციის დამუშავების ყოვლისმომცველი ტექნოლოგია კომპიუტერების გამოყენებით, რომელსაც დიდი მნიშვნელობა აქვს თანამედროვე ინფორმაციის ისტორიაში.მას შეუძლია არა მხოლოდ დივერსიფიცირებული ინფორმაციის სწრაფად დამუშავება, არამედ ინფორმაციის დამუშავების დროის შემცირება, ინფორმაციის ანალიზის ეფექტურობის გაუმჯობესება და ინფორმაციის შეგროვების ხარჯების შემცირება.არსებობს ოთხი ძირითადი მახასიათებელი: ჭარბი რაოდენობა, კომპლემენტარულობა, დროულობა და დაბალი ღირებულება.

3. ინფორმაციის სიჭარბე: გარემოს გარკვეული მახასიათებლისთვის, ინფორმაციის რამდენიმე ნაწილის მიღება შესაძლებელია მრავალი სენსორის საშუალებით (ან ერთი სენსორის მრავალი განსხვავებული მომენტი), რომლებიც ზედმეტია და აქვთ განსხვავებული სანდოობა.შერწყმის დამუშავების საშუალებით მისგან უფრო ზუსტი და სანდო ინფორმაციის მოპოვებაა შესაძლებელი.გარდა ამისა, ინფორმაციის სიჭარბემ შეიძლება გააუმჯობესოს სისტემის სტაბილურობა, რითაც თავიდან აიცილებს გავლენა მთელ სისტემაზე, რომელიც გამოწვეულია ერთი სენსორის უკმარისობით.