消防安全
在所有工业环境中，热感和烟雾传感器已经成为标准安全设备的一部分。这些可以辅之以红外摄像机等预防措施。例如，如果设备过热并起火，则可以在红外热像仪上看到该设备，并在其成为危险之前将其停止。
电气安全
使用IoT传感器是确保所有电路正常运行的廉价有效方法。它可以收集有关张力，电压，焦耳效应的数据，并防止过度充电，断电甚至短路引起的火灾。计算机视觉可以处理来自电路的各种不同信号，并检测异常活动。
建筑，工作场所和环境安全
安装在无人机或其他类型的自动驾驶汽车上的高分辨率传感器可以扫描周边并检测任何结构变化。这一点在煤矿，盐矿或石油开采场所等高应力环境中尤为重要，因为任何突然的变化都可能导致人员伤亡或环境危害。
细分环境，并将每个部分与预定义的“良好”模型进行比较。通过识别差异，计算机可以帮助评估是否存在真正的危险。
所有人共同的一般安全方面
智能传感器系统已经在一些地区投入使用，比如中国，政府在那里使用面部识别系统来保证总体安全。这一想法可以在生产工厂复制，以消除访问徽章的需要。与传统的访问卡或密钥相比，生物特征测量具有更高的精度。如果在现场处理数据，此解决方案最有效。
挑战性
当然，这样的努力也伴随着一些问题。首先，传感器必须处于最佳状态，并且彼此之间和整个系统都要兼容。不应忽视连续安装、连接和校准它们以确保平稳运行的工作。
其次，通过处理单元发送的数据量非常大，这意味着系统应该为网络流量做好准备，或者找到在本地处理某些信息的方式，只发送结果以进行进一步分析。
最后，所存储的图像与现实之间可能会有细微的差异。系统的容忍度应设置得足够低，以正确地对物体进行分类；设置得足够高，以在可接受和危险情况之间做出区分。
未来发展方向
目前，计算机视觉算法大多是确定性的、有限的，但应用广泛。想象一下机器学习将带来的进步。它将告诉系统要查找什么，并使其从过去的经验中学习，就像QA工程师在工作中所做的那样。
在初始训练阶段和现场校准之后，它将能够提供其他功能，例如面部检测。从各种传感器收集数据并检测相关危险的风险是另一个潜在的方向。
关于物联网就介绍完了，您有什么想法可以联系小编。
