在物聯(lián)網(wǎng)中，智能設(shè)備和機器通過網(wǎng)絡(luò)進行連接。例如，在智能工廠中，可以使用人工智能技術(shù)等工具在流程的各個節(jié)點收集數(shù)據(jù)，并控制和優(yōu)化流程。

目前物聯(lián)網(wǎng)智能解決方案已成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如消費類產(chǎn)品、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)綜合企業(yè)、智能家居、零售、工業(yè)4.0和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)等，其中，我們的工業(yè)相機是智能物聯(lián)網(wǎng)中重要的組件和產(chǎn)品，主要用于及時精準(zhǔn)地收集圖像數(shù)據(jù)，便于后端軟件算法實時處理這些數(shù)據(jù)，為您的應(yīng)用增加價值。

無處不在的物聯(lián)網(wǎng)

智能工廠正在推行基于AI的“零缺陷生產(chǎn)”技術(shù)，并且使用“預(yù)防性維護”來進一步減少停機時間。在物流流程中，物聯(lián)網(wǎng)解決方案也可以提高效率并縮短交貨時間。新的智能家居應(yīng)用正在通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)來深度融入我們的私人生活；醫(yī)療領(lǐng)域的新型診斷技術(shù)正在不斷增加；同時更高的自動化水平也可以幫助減少農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的資源耗用。

多項先進技術(shù)推動物聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展

現(xiàn)在，越來越多的芯片和相機為一系列的物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供了大量數(shù)據(jù)。自學(xué)能力以及模塊化長期自主地發(fā)揮著重要作用。為了實現(xiàn)讓物聯(lián)網(wǎng)變得更智能、更高效、更靈活的目標(biāo)，后續(xù)的技術(shù)重點在于如何快速有效地對收集的數(shù)據(jù)進行實時分析：即通過邊緣計算和5G技術(shù)縮短延遲?，F(xiàn)在，工業(yè)人工智能(AI)和新的機器學(xué)習(xí)(ML)算法為提高生產(chǎn)效率邁出了一大步，實現(xiàn)了新的商業(yè)模式和應(yīng)用。

當(dāng)今時代，AI不只僅存在于科幻小說中，而是成為互聯(lián)世界和“工業(yè)4.0”中真實且重要的組成部分。現(xiàn)代的邊緣計算解決方案可支持在數(shù)據(jù)收集點直接進行數(shù)據(jù)分析。與此同時，5G技術(shù)正在加快數(shù)據(jù)傳輸，減少延遲，并加快實時數(shù)據(jù)交換。借助OPC UA，關(guān)于機器之間通信的統(tǒng)一通信協(xié)議也正在進入應(yīng)用場景。云解決方案有助于存儲數(shù)據(jù)乃至在評估數(shù)據(jù)時提供各類應(yīng)用和機器學(xué)習(xí)（ML）模型。

計算機視覺在物聯(lián)網(wǎng)中的挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇

計算機視覺技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的現(xiàn)狀

■ 帶寬有限；“傳統(tǒng)的”圖像處理

■ 對資源和能源要求高

■ 高延遲

■ 無通信標(biāo)準(zhǔn)

■ 存在安全漏洞

未來的物聯(lián)網(wǎng)與計算機視覺技術(shù)

■ 通過高性能的邊緣計算技術(shù)來減少數(shù)據(jù)量

■ 通過新技術(shù)提高能源效率

■ 通過深度學(xué)習(xí)/AI快速評估圖像，借助5G技術(shù)降低延遲

■ 通信標(biāo)準(zhǔn)：適用于計算機視覺的OPC UA

■ 通過更具經(jīng)濟效益的數(shù)據(jù)交換技術(shù)來提高安全性