物联网有哪些应用

物联网有哪些应用,第1张

物联网的应用如下:

1、智慧物流

智慧物流是指在大数据、物联网、人工智能等信息技术支持下,实现运输、仓储、配送等物流各环节的系统感知、综合分析和处理。

目前物联网领域的应用主要体现在仓储、运输监控、快递终端三个方面。通过物联网技术实现对货物和运输车辆的监控,包括货物车辆的位置和状态、温湿度、油耗和货物的速度。物联网技术的使用,可以提高整个物流行业和运输效率的智能化水平。

2、智慧交通

智能交通是物联网的重要体现,它利用信息技术改善交通环境,将人、车、路紧密结合,保障交通安全,提高资源利用率。物联网技术的具体应用领域包括智能公交、自行车共享、车联网、充电桩监控、智能交通灯和智能停车。其中,车联网是近年来互联网公司和各大厂商争相进入的领域。

3、智能安全

这是一个很大的安全物联网应用市场,因为安全永远是人们的基本需求。传统安防非常耗费人力,严重依赖人员,而智能安防可以通过设备实现智能判断。目前智能安防的核心部分在于智能安防系统,将采集到的图像进行分析处理,并进行传输存储。

4、智慧能源与环境保护

智慧能源环保是智慧城市的一部分,其物联网应用主要集中在电、气、水、路灯等能源和公共设施,以及垃圾桶、井盖等环保设备。

比如智能井盖监测水位及其状态,智能垃圾桶自动感应,智能水电表实现远程抄表。将物联网技术,应用于传统电、水、光能设备的联网,通过监控,降低能耗,提高利用效率。

5、智能医疗

在智能医疗领域,必须以人为中心。物联网技术是数据采集的主要方式,可以有效帮助医院实现人和物的智能管理。对人的智能管理是指通过医疗可穿戴设备,传感器对人的生理状态(如心跳频率)进行监测,并将采集到的数据记录到电子健康档案中。

6、智能仓库

物联网一个很好的应用。它能准确地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。
7、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得找不见人,省心省力。
8、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。
9、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、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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