目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，在自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域发挥着至关重要的作用。

随着传感器技术的快速发展，基于多传感器融合的目标检测技术凭借其信息互补、鲁棒性强等优势，逐渐成为学术界和工业界的研究热点。

本文首先介绍了目标检测和传感器融合的相关概念，并概述了其研究意义。

然后，对基于传感器融合的目标检测技术发展历程和研究现状进行了详细综述，分析了不同传感器融合方式、目标检测算法以及应用场景的特点和优缺点。

接着，重点介绍了基于深度学习的传感器融合目标检测方法，比较了不同深度学习模型在特征提取、目标分类和识别等方面的性能表现。

此外，本文还讨论了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势，包括多模态信息融合、轻量化模型设计以及实时性优化等方面。

关键词：目标检测；传感器融合；深度学习；多模态信息；鲁棒性

1.1目标检测目标检测旨在从图像或视频序列中定位出感兴趣目标，并确定其类别。

作为计算机视觉的基本任务之一，目标检测是图像理解的关键步骤，为后续的目标跟踪、行为分析等高层视觉任务提供基础。

传统的目标检测方法通常依赖手工设计的特征，例如HOG、SIFT等，并结合滑动窗口和分类器进行目标定位和识别。