物联网的应用领域有哪些？

物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术，从手机游戏机可以识别您的手势，可以自动将焦点放在人身上等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。

事实上，计算机视觉在商业和国防中使用方面有悠久的历史。可以在各种光谱范围内感测光波的光学传感器被部署在许多应用中：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆是在移动物体上。

在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网(IoT)创新和应用方面带来革命性的飞跃。

推动计算机视觉的多领域的进步

视觉环境设计

视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。

什么是计算机视觉

计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合(图1)组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。

例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用等领域开辟了新的可能性。

传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。 最近的一些例子包括：

•红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一

•非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触

•高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态

•超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方

图1由多个领域的进步驱动的计算机视觉

计算机视觉获得智能

早期应用

监控行业是图像处理技术和视频分析的早期采用者之一。视频分析是计算机视觉的一个特殊用例，重点是从小时的视频中找到模式。在现实情况下自动检测和识别预定义模式的能力代表了数百种用例的巨大市场机会。

第一个视频分析工具使用手工算法来识别图像和视频中的特定功能。它们在实验室设置和模拟环境中都是准确的。然而，当输入数据(如照明条件和摄像机视图)偏离设计假设时，性能迅速下降。

研究人员和工程师花费了多年的开发和调优算法，或者用新的方法来处理不同的条件。然而，使用这些算法的相机或录像机仍然不够稳健。尽管多年来取得了一些进步，但现实世界的糟糕表现限制了技术的有用性和应用。

深入学习突破

近年来，深度学习算法的出现激发了计算机视觉。深入学习使用人造神经网络(ANN)算法，模拟人脑神经元。

从2010年初开始，由图形处理单元(GPU)加速的计算机性能已经越来越强大，足以使研究人员实现复杂ANN的功能。此外，部分由视频站点和普遍的IoT设备驱动，研究人员拥有大量不同的视频和图像数据库来训练其神经网络。

在2012年，称为卷积神经网络(CNN)的深层神经网络(DNN)的版本显示了精确度的巨大飞跃。这一发展推动了计算机视觉工程领域的兴趣和兴奋。现在，在需要图像分类和面部识别的应用中，深度学习算法甚至超过了人类对应物。更重要的是，就像人类一样，这些算法具有学习和适应不同条件的能力。

场景的语义表示

图2场景的语义表示

深入学习，我们正在进入一个认知技术的时代，电脑视觉和深度学习融合在一起，解决人脑大脑层面的高层次，复杂问题(图2)。我们正在抓住可能的表面。这些系统将继续改进，使用更快的处理器，更先进的机器学习算法和更深入的集成到边缘设备。计算机视野将改变物联网。

计算机视觉应用案例：

•监测作物健康的农业无人机(图3)

•交通基础设施管理

•无人机无人机检查

•下一代家庭安全摄像机

图3无人机收集图像的植被指数

这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可 *** 作的数据。

挑战

使技术更加实用，经济的问题需要克服许多问题：

嵌入式平台需要集成深层神经设计。围绕电力消耗，成本，准确性和灵活性制定困难的设计决策。

行业需要标准化，以允许智能设备和系统相互通信并共享元数据。

系统不再是被动的数据收集器。他们需要以最少的人为干预对数据采取行动。他们需要自己学习和即兴。整个软件/固件更新过程在机器学习时代具有新的意义。

黑客可能会利用计算机视觉和AI中的新安全漏洞。设计人员需要考虑到这一点。

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