多传感器目标检测是利用多个传感器进行数据采集和分析，实现对目标的检测与追踪。传统的单一传感器对于目标检测存在一定的局限性，无法综合利用多个信息来源，而多传感器目标检测则可以融合多个传感器数据，提高检测精度和鲁棒性。
多传感器目标检测的基本构成包括硬件、数据融合与处理、目标检测与追踪算法。硬件包括多个传感器，如雷达、相机、红外传感器等，它们可以同时对目标进行探测。数据融合与处理是将多个传感器数据进行融合，并进行数据预处理和标定，将其转换为一致的坐标系，以便进行目标检测与追踪。目标检测与追踪算法则根据融合后的多传感器数据，进行目标的检测和追踪。
多传感器目标检测的优点在于，通过融合不同传感器的数据，可以获取更全面、准确、鲁棒的目标信息。例如，相机传感器可以提供高清晰度的图像信息，但在光照变化和目标遮挡等情况下效果会受限制，而雷达传感器则可以获得距离、速度等精确信息，但无法提供目标外观和形状等重要信息。而融合多个传感器，则可以克服单一传感器的局限性，有效提高目标检测与追踪的精度和可靠性。
另外，多传感器目标检测还可以应用于多个领域，如机器人智能、智能交通、安防监控等。在机器人智能领域，多传感器目标检测可以实现机器人在复杂环境下对目标的精确检测与定位，提高机器人的自主决策能力。在智能交通领域，多传感器目标检测可以实现对车辆、行人、自行车等交通目标的自动识别和跟踪，提高交通安全和效率。在安防监控领域，则可以更加精确地监控和识别异常行为，有效提升安防效能。
总之，多传感器目标检测是近年来发展较为迅速、应用广泛、技术前沿的一个领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，多传感器目标检测将会有更广阔的应用前景。