Fuzja danych z wielu czujników to proces pozyskiwania wielu zestawów danych z wielu czujników w celu zbudowania bardziej precyzyjnego zestawu danych. Często uważane za dokładniejsze niż dane z jednego czujnika, ten rodzaj fuzji informacji ma wiele zastosowań. Na przykład połączenie danych z czujnika temperatury z czujnikiem chłodu może pomóc komuś w środku zrozumieć, jak zimno może być na zewnątrz. Oprócz zastosowań meteorologicznych, wielosensorowa analiza danych może być również stosowana do analizy środowiska, zarządzania transportem i śledzenia celów.
Wiele zastosowań multisensorowej fuzji danych pokazuje, jak użyteczna może być łączenie informacji. Gdy dane pochodzą z wielu źródeł, określone zestawy danych można skorygować, zastąpić lub wyciąć z połączonych danych. Na przykład biolog morski zainteresowany śledzeniem wielorybów może wykorzystać fuzję danych do monitorowania czynników, które jego zdaniem mogą wpływać na nawyki wielorybów. Końcowym rezultatem procesów fuzji danych z wielu czujników może być wizualna mapa ruchu wielorybów związana z temperaturą wody morskiej lub innymi czynnikami. Tego typu aplikacje opierają się na wielu technikach, w tym sprzęcie fizycznym, algorytmach i powiązanej matematyce fuzji informacji.
Technologia czujników, procesy matematyczne i zastosowanie połączonych zbiorów danych determinują praktyczne zastosowanie multisensorowej fuzji danych. Technologię i procesy wykorzystywane do łączenia zintegrowanych danych można uznać za naśladujące naturalną ludzką zdolność postrzegania środowiska i podejmowania decyzji w oparciu o pięć zmysłów. Czujniki oparte na technologii i związane z nimi techniki niezbędne do fuzji danych mogą być jednak bardziej szczegółowe niż ludzkie postrzeganie.
Połączenie tych konkretnych zestawów danych jest cechą definiującą fuzję danych z wielu czujników i odróżnia fuzję informacji od integracji danych. Integracja danych jest jednak dużą częścią procesu fuzji danych z wielu czujników i może być uważana za element konstrukcyjny do tworzenia bardziej zaawansowanych zestawów danych. Na przykład czujnik może rejestrować wiele różnych zestawów temperatur w określonym czasie, a następnie budować większy zestaw w dłuższym okresie czasu. Proces ten różni się jednak od wielosensorowej analizy danych, ponieważ generalnie nie obejmuje informacji z wielu różnych źródeł.
W ramach procesu fuzji danych integracja danych jest nierozłączna. Bez informacji dostarczanych przez silną integrację danych nie byłoby podstaw do fuzji danych z wielu czujników. W rzeczywistości powszechnym rodzajem wielosensorowej analizy danych jest fuzja danych niskiego poziomu. Proces ten odnosi się do łączenia nieprzetworzonych danych w celu utworzenia nowych zestawów danych, co do których oczekuje się, że będą bardziej szczegółowe i syntetyczne niż dane nieprzetworzone.