科技化算法和物联网技术如何提高足球分析软件的精度？

足球分析软件的精度可以通过科技化算法和物联网技术的应用来提高。具体来说，可以考虑以下方面：
1 数据采集：通过传感器、摄像头等物联网设备采集现场比赛的数据，如球员跑动轨迹、球的位置、传球次数、射门次数等。
2 数据处理：通过算法分析采集到的数据，提取出有价值的信息，如球员的跑动速度、传球精度、进攻效率、防守能力等，从而得出比赛的局势和趋势。
3 模型建立：通过机器学习算法建立预测模型，根据历史数据、球队战术、球员实力等因素进行预测，从而预测比赛结果。
4 可视化展示：将分析结果以图表、动画等形式进行展示，让用户可以直观地看到比赛的情况和分析结果。
通过应用科技化算法和物联网技术，足球分析软件可以更加准确、全面地分析比赛，为教练员、球迷等提供更好的服务和支持。

       工业物联网是一个快速发展的行业，占全球物联网支出的最大份额。据IDC和SAP称，2019年，全球60％的制造商使用连网设备产生的数据来分析流程并确定决策。他们不仅可以监控制造过程中的复杂流程，还可以实现这些流程的自动化，为管理者提供了更详尽的细节。
工业物联网平台的基本功能：

具备：监控大屏、设备地图、系统统计、设备监控、实时数据及曲线、Web组态、故障报警管理、数据报表、远程控制、视频监控、角色管理、人员管理、设备管理、空间管理。

1 数据远程监控： 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控，第一时间了解设备运行状态、修改参数等；

2 设备报警推送： 可以通过短信报警、微信报警、APP报警推送等方式，推送设备故障状信息态，及时掌握设备运行状态；

3 云组态： 通过电脑web网页、手机网页和手机APP直接查看设备的组态画面或数据列表；

4 视频监控： 集成视频监控功能，实现数据和视频的同步显示，实时监控工业现场画面；

5 数据采集存储与分析： 通过对底层设备采集的数据进行合理分类并进行数据存储的优化，实现海量数据的快速检索，同时提供面向企业经营的决策分析，为设备的有效利用提供支撑。

6 用户项目权限管理： 管理者可根据实际应用创建账号，前台可查看的设备组态，后台可对所有的设备、数据、用户进行管理。

    工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网端点管理与连接性，物联网数据的捕获、摄取与处理，数据的可视化与分析，以及将物联网数据整合到业务流程和工作流程中。

智慧农业系统组成：
“智慧农业”系统及其整体解决方案，可以实现农产品从选种、育苗，到生产管理、订购销售、物流配送、质量安全溯源等产、供、销全过程的的高效感知及可控，促进传统农业向智慧农业转变。它涵盖农业规划布局、生产、流通等环节，主要由以下三大子系统构成：精准农业生产管理系统、农产品质量溯源系统和农业专家服务系统。
1、“智慧农业”精准农业生产管理系统
利用温度、湿度、光照、二氧化碳气体等多种传感器对农牧产品（蔬菜、禽肉等）的生长过程进行全程监控和数据化管理，通过传感器和土壤成份检测感知生产过程中是否添加有机化学合成的肥料、农药、生长调节剂和饲料添加剂等物质；结合RFID电子标签对每批种苗来源、等级、培育场地以及在培育、生产、质检、运输等过程中具体实施人员等信息进行有效、可识别的实时数据存储和管理。系统以物联网平台技术为载体，提升有机农产品的质量及安全标准，从而让老百姓能够吃上放心菜。
系统主要功能：
1、农业现场数据采集功能（如温湿度、土壤酸碱度等）；
2、农业生产现场视频采集、生产过程监控功能；
3、生产过程中积累的大量数据分析功能；
4、远程卷帘、灌溉、风机等遥控功能；
5、手机监控、控制功能；
2、“智慧农业”农产品（猪肉）质量溯源系统
农产品质量管理系统，通过固定式专用RFID阅读器自动识别个体，进行自动分拣归栏，自动饲喂、自动追踪记录活动规律、饲养数据等，监控农产品（生猪）生长密度、环境参数，通过网络实时更新到档案数据库。进而通过RFID或条形码管理系统实现物流的追溯（通过包装条码查询产品物流状态）和产品质量的追溯（查询此批次产品的相关质量数据），为客户提供产品增值服务，同时也为企业生产管理者提供一手的现场数据。
产品主要功能：
1、农产品安全生产管理；
2、农产品流通管理；
3、农产品质量监督管理；
4、农产品质量追溯；
3、“智慧农业”农业专家远程诊断服务系统
农业专家远程诊断服务系统，采用3G无线传输技术、网络视频压缩技术将视频信息、控制信息等监控数据进行压缩编码，通过无线数据网络，传给专家，实现专家足不出户，即可远程实时指导、浏览和在线答疑、咨询等服务。并可记录视频信息的一整套远程专家诊断系统产品。
专家诊断平台的功能：
1、种养殖人员与专家双向音视频实时沟通功能；
2、远程传感提醒及遥控功能；
3、多领域农业专家、多用户综合服务功能。

农业物联网监控系统专为户外应用研制，内置GSM无线通信模块，另外同时具备图像监控和数据采集两大功能，可以灵活应用于户外场所的信息分析应用，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理各类信息数据。系统构成如图1所示。

　图1农业物联网监控系统结构

农业物联网监控系统的无线传感器节点实时采集农作物生长所需的温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度等环境参数，并通过一种低功耗自组网的短程无线通讯技术实现传感器数据的传输，所有数据汇集到中心节点，通过一个无线网关与互联网相连，利用手机或远程计算机可以实时掌握农作物现场的环境状态信息，专家系统根据环境参数诊断农作物的生长状况与病虫害状况。户外现场布置摄像头等监控设备，实时采集视频信号。用户通过电脑或3G手机，随时随地观察现场情况、查看现场温湿度等数据和控制远程智能调节指定设备。

1)户外监控现场：同时监控农田、排污口、果园、户外电力系统等现场，获取温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO浓度、水质、病虫害、电流、电压等环境参数，为管理者提供决策依据。

2)传感器：主要负责温室内部光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。

3)管理中心：户外监控现场的先关参数，经过传输基站到达室内管理中心，经过智慧农业软件系统处理，得出结论，发送至智能终端，给决策者以精确数据依据。

4)智能移动工作终端：完美集成智能手机、GPS手持机、无线对讲机设备优点形成移动单兵设备,一机在手随时无忧。通信双通道模式彻底解决林区通讯死角问题，随时随地通讯无阻、精准定位、采集同步数据，是农业工作者的全能助手。

5)农业监控系统：在监控温湿度、光照、水质、风向等参数的同时，还可以对农作物资源、生态环境、病虫害等进行有效监控。

2农业物联网监控系统特点优势

1)系统建设成本低，日常使用费低，维护费用低

2)高清图像显示监控现场，远程数据采集，直观明了

3)定时拍摄，远程主动索取，降低巡检次数，减少人力物力成本

4)科技创新应用，统一集成，规模化管理

5)历史数据存储，全部数据汇总分析

图2农业物联网监控系统体系架构

农业物联网监控系统结构

利用无线GSM网络，并通过各种外接传感器可对农田作物生长环境温度、湿度等环境参数以及作物图像实现实时远程监测，图像、环境数据通过GPRS传回到管理中心，管理者通过后台数据汇总分析农田环境、虫害情况，及时作出预防措施，同时管理者也可通过后台管理中心设置定时获取环境数据、。智慧农业监控系统结构如图2所示。

传感与执行层：

该层将数据传感器的采集的数据通过ZigBee和Rs485/232两种模式上传至网关。根据传输方式的不同，温室现场部署分为无线版和有线版两种。无线版采用ZigBee发送模块将传感器的数值传送到zigBee节点上；有线版采用电缆方式将数据传送到Rs485/232节点上。无线版具有部署灵活，扩展方便等优点；有线版具有高速部署，数据稳定等优点。

无线传感器节点实时采集农作物生长所需的温室内的温度，湿度信号以及光照、土壤温度、土壤含水量、CO2浓度等环境参数并上传到ZigBee网关。

接收远程控制指令，通过继电器控制各种农业生产设备，包括：喷淋、滴灌等喷水系统和卷帘、风机等空气调节系统等。

通过IP网络摄像头可实时对作物情况、人员和安全视频流上传至服务器。

传输层：

该层主要将设备采集到的数据，通过3G/GPRS/Inernet网络传送到服务器上，在传输协议上支持IPv4现网协议及下一代互联网IPv6协议。

应用层：

该层负责对采集的数据进行存储和信息处理，为用户提供分析和决策依据，用户可随时随地通过电脑和手机等终端进行查询。

用户终端：

3G手机、PC机终端通过接入网络实时查看各种由传感器传来的数据，并能调节温室内喷淋、卷帘、风机等各种设备。

农业物联网监控系统网络拓扑结构

农业物联网监控系统在网络方面采取了多种制式，远程通讯采用3G无线网络，近距离传输采取无线ZigBee模式和有线RS485/232模式相结合，保证网络系统的稳定运行。智慧农业监控系统网络拓扑结构如图3所示。

图3农业物联网监控系统网络拓扑结构

农业物联网监控系统主要设备

数据采集单元

传感器单元主要包括气体温湿度传感器、土壤水分传感器、土壤温度传感器、光照传感器、易燃气体传感器、有毒气体传感器、土壤酸碱度传感器、水质传感器等。采集器集数据采集传输于一体，电池供电时间长，安装简便，成本低。传感器实现数字信号采集、太阳能供电、Mesh无线传输等技术，应用于不方便布线的场合。

通信单元

　　ZigBee网关

通过GPRS/3G传输，实现ZigBee个域网与互联网络的信息互通和多网融合，自带SD存储卡，可实现数据本地存储；工业级温度范围为-40℃~85℃。

图6智慧农业通信单元

终端显示单元

管理中心可根据上位机软件分析系统得出的结论对农业管理作出决策，智能移动终端亦可随时随地得到相关信息。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

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