粮食储藏事关我国国计民生,然而在粮食储藏过程中,由于采取的措施不善,导致了不少的粮食损失,因此为了确保储粮安全,必须及时、准确地评估粮食品质,以便采取相应的措施,从而减少粮食储藏过程中造成的损失。本文利用了现有的粮情检测技术,对影响储粮系统的多个储粮影响因子检测,弥补了仅靠单一传感器采集的信息的不精确、不完全或不确定性,容易造成信息产生偏差甚至给出错误的结论。而多传感器具有很多优点,诸如:扩展了空间与时间覆盖范围、增加了系统的可信度、改善了系统的可靠性、提高了空间的冗余度、减少了系统的模糊性、增加了系统的生存能力。通过多传感器信息融合技术,通过对储粮影响因子的检测,得到对储粮影响因素的判断,为进一步研制实际应用系统打下了基础,进而对储粮品质作出评估,为提高安全、科学的储粮技术水平提供了一种可能。本文主要是把多传感器采集的数据,通过合理的算法进行信息融合,然后得到对粮食一致性解释与描述。影响储粮影响因素主要是储粮结露、粮堆发热、粮食霉变和储粮害虫,而这些储粮影响因素是由若干影响因子相互关联、相互作用的结果。因D-S证据理论能将“不知道”或“不确定”区分开来,以及证据理论采用的是信任函数而不是概率作为度量,通过对一些时间的概率加以约束来建立信任函数,而不必说明精确的难以获得的概率,还有证据理论比较系统的理论知识,既能处理随机性所导致的不确定性,又能处理模糊性所导致的不确定性等优点,利用D-S融合算法把采集的数据进行特征提取、模式识别、关联、合成等步骤,得到了合理、准确的某一时刻储粮状态。用Matlab软件进行模拟仿真,得到合理、准确的储粮影响因素(状态)判断,进而对储粮品质做出评估,为进一步研制储粮品质评估实际应用系统打下较坚实的基础。其中关键在于确定适当的信息融合算法。项目的实施,将为进一步研制实际应用系统打下基础,为提高我国储粮技术水平提供一种新的途径。为进一步研制储粮品质评估实际应用系统打下较坚实的基础。在D-S信息融合中,构建识别框架是根据粮库的操作人员实际采取的措施而建立的,融合的结果与实际是相吻合的。