物联网和计算机视觉如何提高工业安全

如何利用人工智能，物联网和大数据提升业绩的~

尽管沃尔玛的历史可以追溯到1962年，但从利用机器学习、物联网和大数据转变零售模式和客户体验所取得的成效来看，它却走在行业前列。

　　最近几年，这家零售巨头领导整个行业充分利用科技构建自己的业务，为客户提供更好的服务。这都得益于它大量的专利申请、美国第二大在线零售商的地位以及对零售科技和创新的大举投资。

　　O2O引领创新

　　沃尔玛实验室客户体验工程副总裁劳伦.迪塞戈(Lauren
Desegur)说：“我们本质上是创造了一个桥梁，通过机器学习来加强购物体验。我们希望确保客户在网上和店内的体验能够无缝衔接。”

　　虽然沃尔玛在零售行业的死对头或许是亚马逊，但它却可以同时利用在线上和线下触角——该公司既拥有1.1万家实体店，还可以提供在线购物体验——开发各种零售技术来提升销量和客户满意度。

　　沃尔玛很早就使用RFID技术追踪库存，而且还在硅谷设立了一个名为“8号店”(Store No.
8)的孵化器，“对创业公司进行孵化和投资，并与风险投资家和学术机构共同开发自己的专有机器人、虚拟现实和增强现实、机器学习和人工智能技术。”

　　沃尔玛最近还在店内设立了“自提塔”(Pick-up
Tower)，这种尺寸为16x8英尺的自助设备可以非常方便地放在门店入口处，以便消费者取回在线订单。用户还可以直接扫描在线订单的条形码，之后便可在45秒内看到自己购买的商品出现在传送带上。目前为止，用户对这些“自提塔”的反馈非常积极，因为这比传统的自提方式更加便利。

　　除此之外，沃尔玛还希望通过“扫描购物”(Scan and Go
Shopping)技术来改进用户体验。药店和货币服务领域的客户也可以使用沃尔玛的应用来处理结账流程，以便加速进出店面的速度。

　　如果今后进一步发展，还可以像Amazon Go概念店一样利用计算机视觉、
传感器和机器学习来彻底取消收银台。另外，沃尔玛已经使用机器学习来优化配送路径。

　　不喜欢排队？

　　沃尔玛可以借助面部识别技术寻找和评估心怀不满的消费者，从而对其运营过程产生重要影响。借助机器学习技术通过面部表情识别排队人群的不满情绪，从而派遣更多收银员前去处理结账事宜，并最终分析消费者购物习惯的变化趋势。

　　2015年，沃尔玛还通过测试通过这项技术来寻找和避免盗窃事件的发生。

　　用标签监控产品使用状况

　　接下来呢？根据沃尔玛提交的专利文件，他们下一步似乎准备将物联网标签整合到产品中，以便监控产品使用状况，从而在必要的时候自动替换产品，还可以监控是否过期或产品召回信息。

　　这些技术将依赖蓝牙、条形码无线电和RFID等技术，而且可以为沃尔玛提供海量数据（603138），包括使用产品的时间，以及产品在家中存放的地点。这些数据有助于制作个性化广告，并扩大交叉销售机会。

　　如果你的冰箱里安装了标签阅读器，便可扫描里面的所有产品，然后在需要补充或快要过期时向你发出提醒。此外，RFID系统还可以监控你购买洗衣粉的次数，并预测可能的剩余量。这些信息可以添加到你的购物列表中，然后帮助沃尔玛分析用户行为。

　　尽管已经提交专利，但沃尔玛究竟会部署哪些技术，并将其应用在所有用户身上，目前还有待观察。但有一件事情是确定的，没有理由认为沃尔玛会在短期内会放慢机器学习、物联网和大数据的部署速度，毕竟这的确可以提升他们的业绩，也确实可以改进用户体验

物联网技术虽然是一个新型的交叉学科，但是它的几个关键技术都比较成熟，并分别得到了广泛的应用。农业物联网技术的应用是现代农业
物联网(The Internet of Things)是通过各种信息传感设备，如传感器、RFID、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个庞大网络。
　　物流网不是一项全新的技术，而是在计算机、通讯技术、传感技术、网络技术以及信息处理技术发展到今天而产生的集成性创新技术。农业物联网核心是通过物联网技术实现农产品生产、加工、流通和消费等信息的获取，通过智能农业信息技术实现农业生产的基本要素与农作物栽培管理、畜禽饲养、施肥、植保及农民教育相结合，提升农业生产、管理、交易、物流等环节智能化程度。
　　实现生产资料生产环节智能化
　　利用智能传感器可实现农业生产环境信息的实时采集，组织智能物联网可以对采集数据进行远程实时报送。采用不同的传感器节点构成无线网络来测量土壤湿度、土壤成分、pH 值、降水量、温度、空气湿度、气压、光照度和CO2浓度等物理量参数，同时将生物信息获取方法应用于无线传感器节点，通过各种仪器、仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，为农作物大田生产和温室精准调控提供科学依据，优化农作物生长环境，不仅可获得作物生长的最佳条件，提高产量和品质，还可以提高水资源、化肥等农业投入品的利用率和产出率，从而实现生产资料生产的智能化、科学化及集约化。
　　实现农产品种养环节精细化
　　精细农业(Precision Agriculture)是利用3S，即全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、遥感(RS)的差异对地块水平精确到平方厘米的一整套综合农业管理技术，实现农田操作的自动指挥和控制。在土壤检测阶段，通过采用高精度土壤温湿度传感器，依据土壤墒情和作物用水次第施行精准灌溉，不但能有效提高农业灌溉用水使用率，缓解水资源日趋紧张的矛盾，并且为作物提供了更好的生长环境，充分发挥现有节水设施的作用，优化调度，提高效益，使灌溉更加简约有效；在环境监测阶段，有线或无线网络可以将温室内温度、湿度、光照度、土壤含水量等数据传递给数据处理系统，如果传感器上报的参数超标，系统将出现阈值(Threshold Value)告警，并自动控制相关设备进行智能调节。
　　实现农产品加工环节自动化
　　物联网技术将进一步渗透到农产品的深加工技术与设备中，使农产品的深加工设备朝着自动化和智能化方向发展。在品质分级阶段，计算机视觉和图像识别技术可用于农产品的品质自动识别和分级方面，如种蛋、谷粒表面裂纹检测。梨、苹果等农产品表面缺陷和损伤的检测。根据大小、形状和颜色对黄瓜、土豆、苹果、玉米和辣椒等果蔬进行自动分级，从而实现农产品加工过程的自动远程控制，实现降低成本、提高生产效率和产品品质的目标。
　　实现农产品流通环节信息化
　　在农产品运输阶段，可对运输车辆进行位置信息查询和视频监控，及时了解车厢内外的情况和调整车厢内温湿度。还可对车辆进行防盗处理，一旦发现车锁被撬或车辆出现异常，自动进行报警。在存储阶段，通过将粮库内温湿度变化的感知与计算机或手机的连接进行实时观察，记录现场情况以保证粮库内的温湿度平衡，为粮食的安全运送和存储保驾护航。在农产品销售阶段，农产品可以实现网络展示于交易，瞬间完成信息流、资金流和实物流的交易，农产品电子商务已不再仅仅是产品供求交易的操作平台，而是前延至产前订单，后续至流通配送等一体化的综合平台，即紧紧围绕产业链环节，在信息化管理的平台上实现信息共享、管理对接和功能配套。
　　实现农产品消费环节可溯化
　　由集成应用电子标签、条码、传感器网络、移动通信网络和计算机网络等构建农产品和食品追溯系统，可实现农产品质量跟踪、溯源和可视数字化管理，即对农产品从田头到餐桌、从生产到销售全过程实行智能监控，及农产品安全信息在不同供应链主体之间进行无缝衔接，大大提高了农产品质量。消费者购物时，只需根据商家提供的EPC(产品电子代码)标签，就可以通过电脑、手机、电话及扫描查询机等各种终端设备快捷方便地查询到农产品从原料供应、生产、加工、流通到消费整个过程的信息(见图2)，从而作出适当的购买决策，满足了消费者的安全权、知情权、选择权和监督权。发展的需要，也是未来农业发展的方向。物联网技术对于农业应用来说不是噱头，而是机遇。正如20世纪80年代生物技术在农业领域的应用推动了农业科技的跨越式发展一样，物联网科技的发展也必将深刻影响现代农业的未来。

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，从而产生更多可操作的数据。

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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