机器视觉在智能交通系统中的数据融合技术主要包括以下几种：
1. 传感器数据融合：
在机器视觉应用中，传感器数据融合是一项关键技术。不同类型的传感器，如相机、激光雷达、红外传感器等，提供了多维度、多角度的信息。
通过融合这些信息，可以提高环境感知的精确度和鲁棒性。例如，在自动驾驶领域，相机可以提供图像信息，而激光雷达可以提供精确的距离和深度信息，两者结合可以更准确地识别和定位周围的障碍物和道路条件，从而增强驾驶决策的可靠性。
2. 多传感器融合技术的不同层次：
低层融合（传感器级融合）：将多个传感器的原始数据在低层次进行融合，形成一个综合的传感信息。这种融合方式数据精度较高，融合效果好，但需要较高的计算资源，处理复杂。
中层融合（特征级融合）：先提取各传感器的数据特征，再将提取的特征进行融合。这种方式计算资源需求适中，特征提取较为简单，但特征提取质量直接影响融合效果。
高层融合（决策级融合）：各传感器独立完成数据处理和目标检测，然后在决策层面进行融合。这种方式实现简单，计算资源需求较低，但融合后的精度和可靠性不如低层和中层融合。
3. 具体传感器技术的应用：
激光雷达：激光雷达是一种利用红外激光来测距的主动传感器，具有探测距离远、精度高、光线环境适应性好等优点。在智能交通系统中，激光雷达广泛应用于公共交叉路口和高速公路，用于全维度还原路口信息，对行人、车辆进行感知识别，实时监测违法违章现象并发出碰撞预警。
毫米波雷达：毫米波雷达因具有探测距离远、测速精度高、集成度高、受天气条件影响较小等特点，在智能车路协同系统中广泛应用。它为道路管理、车端决策提供实时场景信息，在车路系统中发挥着不可替代的作用。
机器视觉在智能交通系统中的数据融合技术涉及多种传感器数据的融合、不同层次的融合方式以及具体传感器技术的应用。这些技术共同提高了智能交通系统的感知精度、决策可靠性和安全性。
