在物联网系统和应用中添加音频和图像信号处理技术可以带来许多好处,比如节约成本、提高供应链效率等。更好的是,这些好处几乎可以在任何行业中实现。
让我们先从图像处理开始,因为大多数人对其更为熟悉。事实上,我们大多数人每天都在使用图像处理技术。
如果您在使用社交软件,那么社交应用会建议您为刚刚上传的某人照片做标记,而这就是图像处理。这是一种特定类型的图像处理——面部识别,但对于任何类型的图像,这项技术都是相同的,并且它正以多种方式用于物联网应用。
例如,可以通过图像处理检查制造工厂中传送带上的部件,以识别缺陷,而不是由人工进行。
图像处理并不是一项新技术,但是在过去的几年里,由于更好分析算法的融合和所需处理能力需求的降低,带来某些改进,并使其更加精确。这使得多个垂直行业的更多组织能够部署图像处理技术。
当我们大多数人想到音频处理时,我们可能会想到自然语言处理,但这并不是我们这里要谈论的。
解释音频信号处理的一个好方法是使用类比。当您每天开车时,您会熟悉它在平稳行驶中产生的正常噪音。
但当您听到异响后,您会把它开到维修店检查。而这就是音频信号处理的基本原理。
机器学习技术被用来创建一个模型,来描述某个东西(比如您工厂里的设备)运转良好时的声音,以及它即将损坏前的声音。
我们提到振动,因为它在许多行业中都很重要,尤其是工业物联网。在工业物联网中,设备在损坏前可能不会发出不好的声音,但可能会有轻微晃动或移动不正常。
我们正在与一个客户合作一个项目,在其传送带的滚筒上安装传感器,以监测振动,确保它们正常运行。我们使用数百小时的“良好振动”和几十小时的“不良振动”数据来创建一个机器学习模型,这样就可以在需要维护时自动触发警报。(来源物联之家网)这样做的好处是可以提前安排维护,同时避免了可怕的计划外停机。
音频和图像信号处理都被添加到物联网应用和系统中,以从中获得更多价值。这项技术甚至允许旧机器和设备利用物联网功能。
您可能拥有一台不具备任何类型物联网传感器功能的旧设备,并且在该设备中构建传感器技术可能非常昂贵或者几乎不可能,但是,可以安装一个摄像头或利用其他设备来监控该设备并捕捉图像或声音,以便进行分析并用于维护、防盗等,这或许也是最经济实惠的做法。
无人机、拖拉机和联合收割机上的摄像头可以对田间条件进行实时图像处理。这些数据可以用来决定在何处施用农药和化肥。
农药和化肥仅在需要的地方施用,这样做,既省钱又减少了径流和对环境的负面影响。农药和化肥成本的降低意味着农作物的种植更加有利可图。
医生使用患者健康设备(顺便说一句,甚至不一定是处方设备)中的数据,并下载图像和音频来评估患者的健康状况。
还可以更快地收集、分析来自X光和核磁共振成像机以及其他医疗设备中的图像,并将其传输给医生和其他医疗专业人员,从而可以更早地检测和治疗疾病。(来自物联之家网)更好的治疗缩短了住院时间,提高了患者的整体护理和满意度,并降低了患者和医疗服务机构的医疗成本。
音频信号处理监控设备发出的声音,当设备发出超出正常范围的噪音时触发警报。这减少了生产中的停机时间,并在实际故障发生之前解决问题,从而节省维修和更换设备的费用。
图像处理可以监控装配线上的产品以进行质量控制,从而消除了与人工检查相关的成本。图像处理还可以用来识别产品在供应链中的位置,从而改善物流。
在任何物联网系统中,数据都会被捕获、存储和传输,这使得数据安全成为一个真正的问题。对于那些捕获高度敏感数据的行业(如医疗保健或金融服务)来说,这通常是一个更大的问题,但所有行业都需要牢记安全。
以医疗为例,在医疗保健领域,健康保险流通与责任法案(HIPAA) 的合规性至关重要,对于哪些数据可以共享都有严格的规定。
例如,通过图像处理,您可以在云中为收集和存储的患者核磁共振图像进行图像处理。在云中,您可能有强有力的安全控制来保护数据,但是核磁共振成像机器本身呢?它可能早在这些法规出台和图像处理被使用之前就已经建造好了。
如果这台机器连接到互联网甚至内部网络,有人就可以侵入并访问患者数据。对于其他正在监控图像或音频以进行处理的医疗设备可能也是如此。
最近的一项研究发现,成像系统实际上是连网医疗设备中安全风险最大的。其中一个主要原因是成像系统通常是用现成的操作系统设计的, 而这些操作系统并不总是内置强大的安全性。
虽然音频和图像信号处理技术并不新鲜,但由于更好的算法和更低的处理能力需求,现在对组织产生了更大的影响。对于许多公司来说,这是一个非常现实的选择,因此,现在是评估这项技术是否可以提高您的物联网系统效率、节省公司资金、提高生产力和改善客户体验的理想时机。
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