为了保障安全、高效的物流作业,进一步提升物流系统的整体运行效率和安全性,“智慧物流”成为物流业发展的必然趋势。作为物流的重要环节,仓储也必然向着智能化的方向发展。无线传感器网络采用一种全新的信息获取和处理模式,可实现信息采集、传输和处理的融合。因此,基于无线传感器网络的仓储监控系统能够有效地解决现场设备众多、布线复杂、扩展性差、管理和维护成本高等诸多问题,但是,还不能满足“智慧物流”对仓储监控系统智能化的要求。为了实现仓储监控系统的智能化,需要对系统运行全过程的信息进行处理,主要体现在对感知信息的识别和利用,以及系统运行全过程的信息处理。本文以基于无线传感器网络的仓储监控系统为研究对象,在分析信息融合技术的基础上,研究了面向仓储环境监控的无线传感器网络信息融合模型。通过对基于无线传感器网络的仓储监控系统架构进行分析,确立了二层信息融合方法,设计了基于自适应加权的同质传感器信息融合和基于径向基神经网络的异质传感器信息融合方法,并进行了验证。实验结果表明,设计的方法可以对仓储环境信息进行融合,实现环境状态的准确识别。该算法能够有效提高网络训练速度,分类效果较好,可以在一定程度上帮助企业建立安全、高效的仓储系统,提升企业仓储作业效率。