本書知識點明確、結構緊湊、思路清晰，通過理論與實例結合的方式，深入淺出地介紹了多傳感器數據智能融合的理論與應用技術。全書共11章，包括多傳感器數據融合概述、數據融合結構與算法概論、貝葉斯推理方法、證據理論算法與數據融合、模糊理論及其在數據融合中的應用、人工神經網絡與數據融合算法、遺傳算法及其在數據融合中的應用、粒子群算法及其在數據融合中的應用、智能視頻監控系統的數據融合算法、深度學習及其在數據融合中的應用、多傳感器數據融合機器人平臺的設計與實現。每個章節中都配有必要的實例，目的在于讓讀者結合實例更加快捷地掌握多傳感器數據智能融合方法的設計與實現。本書面向大專院校與科研機構中學習多傳感器數據智能融合理論的中、高級用戶，以及對該理論有一定基礎的工程技術人員，旨在幫助讀者快速掌握智能數據融合算法設計與實現的技巧和方法，強調對高年級大學生、研究生的實踐能力培養。