日前,国外物联网解决方案供应商Iioote表示,它和VikingAnalyTIcs提出了一种使用人工智能(AI)来检测建筑物中黑霉病(Stachybotryschartarum)早发的方法。Iioote的平台WebIoT集成了由VikingAnalyTIcs开发的算法,该算法使用传感器收集的数据来检测温度和湿度的变化,这些变化表明真菌生长的风险可能会损坏建筑材料,例如纤维板和干墙。
黑霉菌检测服务包括在浴室,厨房,供水管道和排水系统等有水损坏风险的地方安装传感器以读取湿度,温度和泄漏。传感器不断记录和传输测量结果。然后将信息发送到一个平台,在该平台中,异常检测算法会不断对其进行分析,并检测可能有利于黑模发展的水平。
分析显示在用户友好的界面中,并在风险级别上升时触发通知,因此专家可以根据数据确定要采取的措施。还可以配置SMS和电子邮件警报。
密集制造行业通常使用VikingAnalyTIcs的异常检测算法,在该行业中,许多传感器已安装在机器中并收集了多年的数据。VikingAnalyTIcs首席执行官StefanLagerkvist表示,新产品表明,不依赖重型机械的行业(如保险和物业管理)将从物联网(IoT)和Viking的数据分析中受益。
Iioote首席执行官兼物联网负责人RobertSpertina说,据估计,每年因水灾给瑞典的房主造成的损失超过60亿瑞典克朗,这直接影响到保险公司支付的赔偿金。它的一位客户计算得出,避免的一次漏水成本将收回对100多个传感器的投资,从而使其具有成本效益。
Iioote表示,这些传感器是无线的,具有几千米的范围,电池供电,可以使用多年,并且可以连接到为物联网构建的公共或私有LoRaWAN无线电网络。
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