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物联网领域人工智能技术的运用分析

作者:原创论文网 时间:2018-10-08 14:04 加入收藏
物联网领域人工智能技术的运用分析摘要
  
  1、人工智能图像检测系统技术的设计与应用
  
  1.1 系统设计
  
  在物联网背景下, 人工智能图像检测系统需要设计图像特征采集模块, 它基于云端平台来构建图像处理模块, 专门为图像特征采集模块服务。从模块创建过程来看, 它就结合了采集图像源特征组数据内容, 对图像特征采集过程进行数据结构优化, 解决传统中所存在的整幅图像信息上传数据源冗长的现实问题。同时, 它也可解决传图像特征采集工作中对物联网利用率偏低, 或者图像元分辨率偏低等问题。因为这些问题是容易造成数据信息源错误甚至无效的, 所以必须第一时间予以解决。
  
  结合了人工智能技术的图像检测系统中对图像的像素点特征把握与图像点采集非常到位, 因为它还运用到了特普勒特征抓取算法, 能够对图像特征数据实现实时抓取, 这里就给出了特普勒特征抓取算法与传统图像信息采集曲线的区别示意图, 如图1所示。

  
  图1 特普勒特征抓取算法曲线 (左) 与传统图像信息采集曲线对比 (左)
  
  从图1中可以看出, 特普勒特征抓取算法曲线在表现方面明显要优于传统图像信息采集曲线, 它对图像特征点数据的抓取更稳定, 对特征点的连续性把握更强, 而特征差异也明显偏小。这就表明特普勒特征抓取算法具有更加精确的图像像素点分析能力, 它已经表现出了人工智能技术一定的优越特性。
  
  而在特普勒特征抓取算法的代码中也专门加入了智能人工学习代码, 它实现了对图像特征采集模块的有效优化, 具体来讲就是它让特征采集模块拥有了特征积累分析能力, 对图像特征数据采集精确度的提升非常有帮助。从采集模块与云端图像处理分析模块的共建特征来看, 其中的底层数据交互协议也非常完善, 这就全面保证了实时上传图像功能中对图像特征采集数据及交互数据资源的有效控制与运用, 以下就给出图像特征采集模块的基本工作结构示意图, 如图2所示[4].

  
图2 图像特征采集模块的基本工作结构创建示意图
  
  1.2 具体应用
  
  当前流行的物联网技术来实现与人工智能技术的有机结合, 提出了专门基于物联网的人工智能图像检测系统。该系统的特点就在于它采用到了人工像素点特征采集技术, 结合检测图像源对传统图像内容进行逐点特征提取, 最后转换为数字信号再上传到云端存储器, 其过程运用到了大量的物联网数据库资源内容以及物联网系统的数字化处理运算能力。比如说在当前的监控系统中就结合人工智能图像检测系统提出了目标检测跟踪技术, 该技术结合了人工智能技术与三维视觉传感器技术, 能够实现每30ms获取30万个以上的三维点位坐标, 构建相对真实的三维场景, 结合计算机理解分析相对复杂场景下人的行动行为, 并实现对人体目标的有效检测与动态自动跟踪。比如说在对某些交通监控关键区域的监控过程中, 它就又引入了异常行为分析技术, 结合目标车辆的深度三维信息 (目标高度、目标行为、目标位置) 来满足多目标同步检测技术要求, 对目标的间距、深度、远近位置进行检测, 实现越界检测, 并选择报警时机, 变传统被动监控为主动监控[3].
  
  像人群智能分析技术也是人工智能图像检测系统的强项, 它结合了大规模人群聚集状态进行分析, 时刻观察任何人群的异常行为状态, 对场景范围内的人数进行高精度统计。这里还采用到人群分析系统进行培育和, 结合人群密度输出与安全指数优化来全方位监控、描述人群的异常状态, 有效对人群活动实施预判, 并为用户提供事前精准信息, 帮助用户进行各项决策。
  
  2、人工智能房地产物联网模式的设计与应用
  
  2.1 平台设计
  
  在2017年, “人工智能”被正式写入两会政府工作报告, 利用它的智能化政策与流程实现人工智能应用市场的技术突破, 特别是与房地产企业相互关联, 实现智慧城市建设是当前许多人所梦寐以求的。从技术角度讲, 它就希望实现基于人工智能的房地产、工业制造相互转化, 追求房地产企业的真实商业价值, 利用科技力量改善城市招商引资的竞争能力。
  
  2.2 房地产数字地价模型的应用
  
  对于人工智能在房地产行业领域的进一步应用, 本文也提出了另外的研究构想, 那就是基于数字化房地产价格模型的构建, 结合物联网信息传递构建人工智能房地产估价应用层, 即建立数字地价模型。该模型可相对直观地分析地价与房地产价格变化, 并能够实现自身在应用与发展领域的有效拓展。伴随当前计算机技术的快速发展, 这一人工智能已经获得迅速发展, 并在多个领域获得了有效应用。客观讲, 基于人工智能技术的地理学研究早在本世纪初就已经存在, 但它的应用潜能并未被完全发挥。当前, 围绕房地产行业领域的人工智能数字地价模型构建希望深入研究这一问题, 结合地理科学、自动化、信息化与智能化等途径来解决存在于人工智能领域诸多复杂现实问题, 构建房地产数字化估价系统。它基于空间数据成熟分析功能展开, 并结合GIS将原有的海量空间数据转化为可以实际利用的、具有分析价值的全新数据, 并在数据中发现、解决问题。在该过程中, 地理信息系统也会被全面更新, 提出更为智能化的数字地价模型, 令其拥有更高的应用价值, 这也是未来房地产领域需要深入研究的基于人工智能层面的科学议题。
  
  以我国某城市的住宅用地监测点地价估价为例, 它就基于人工智能技术建立了Surfer及Arc GIS数字化地价模型, 并对数字地价模型实施了全面的研究构想。该模型结合上述两种软件并同时利用到了等高线、等空间特征概念对比, 满足了对城市住宅用地样点地价空间变化趋势的有效总结。考虑到Surfer软件比较匹配尺寸较大, 对地价区域角度相对较小, 所以所获得的地价模型拟合度可能偏差, 因此需要思考如何提升数字地价与监测点房地产用地底图的拟合度, 实现二者之间的相互完善。再者就是教育拓展模型应用层面, 解决传统中数字地价模型应用研究相对单一的现实问题, 结合人工智能技术, 强化对时间序列的动态化研究过程, 为地价管理提供更多应用数据信息, 提高其研究价值。
  
  3、结语
  
  基于面向物联网应用的人工智能技术类型丰富, 它们能基于不同层面实现物联网工作效率与质量的全面提升, 对当前各个领域中实用技术与网络技术的相互融合具有促进作用。而且在物联网应用背景下, 人工智能技术的精确服务定位与特色化服务内涵也被凸显, 它提升了物联网的应用水平, 也满足了各个业界领域在物联网应用功能方面的有效创新。
  
  参考文献
  
  [1]李宗举, 麻常毅。综述物联网与人工智能关键技术[J].科学与信息化, 2018, (3) :45, 48.  
  [2]田晨。面向物联网应用的人工智能相关技术研究[J].建筑工程技术与设计, 2017, (26) :2205-2205.  
  [3]张虎, 金超。物联网与人工智能的结合[J].科技创新与应用, 2017, (29) :32-33.  
  [4]张华。基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现[J].计算机测量与控制, 2017, (2) :15-18.
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