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    人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在智慧城市中的應(yīng)用

    2020-02-03 02:37:36邱天沖
    電子技術(shù)與軟件工程 2020年19期
    關(guān)鍵詞:圖像識(shí)別語(yǔ)音聯(lián)網(wǎng)

    邱天沖

    (電子科技大學(xué)格拉斯哥學(xué)院 四川省成都市 611731)

    1 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

    隨著時(shí)代的變化科技的發(fā)展,人工智能已經(jīng)走進(jìn)千家萬(wàn)戶,從50年代計(jì)算機(jī)學(xué)家約翰麥卡錫提出”人工智能”一詞,人工智能就走上了快速發(fā)展的軌道,到70年代人工智能進(jìn)入低谷期,其主要難點(diǎn)在于:

    (1)計(jì)算機(jī)性能不達(dá)標(biāo)從而導(dǎo)致有程序但是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的困境;

    (2)特等問(wèn)題在維度上,程序無(wú)法實(shí)現(xiàn);

    (3)數(shù)據(jù)的不足從而導(dǎo)致無(wú)法支撐深度學(xué)習(xí),很容易導(dǎo)致計(jì)算機(jī)做出的算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)需求。

    到80年代卡內(nèi)基梅隆大學(xué)設(shè)計(jì)出一套”專(zhuān)家系統(tǒng)”使得人工智能再次被崛起,直90年代,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的逐步發(fā)展再到1997年”深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫引領(lǐng)了人工智能技術(shù)的再次崛起。這就是人工智能發(fā)展的歷史發(fā)展軌跡。

    人工智能的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也隨之崛起,物聯(lián)網(wǎng),即物物相連,可以說(shuō)成是感知層與互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,感知層也就是我們平時(shí)說(shuō)的各類(lèi)傳感器,可以實(shí)現(xiàn)任何地點(diǎn)時(shí)間人物相互連接,而人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到我們生活中,物聯(lián)網(wǎng)主要是各類(lèi)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。然后對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過(guò)智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或展示。

    物聯(lián)網(wǎng)與人工智能存在共生的關(guān)系,我們把物聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)利用人工智能的計(jì)算能力來(lái)得到最優(yōu)解。到目前為止人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合已經(jīng)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中,并對(duì)未來(lái)發(fā)展起關(guān)鍵性作用。目前市面上比較常見(jiàn)的人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合有醫(yī)療保健、智能制造、智能家居、智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)等。

    2 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)可應(yīng)用領(lǐng)域

    2.1 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在智能制造上的應(yīng)用

    近幾年發(fā)展迅速的智能機(jī)器人,無(wú)人駕駛汽車(chē),其中智能機(jī)器人在人工智能的制造行業(yè)是一個(gè)重要分支,被廣泛關(guān)注,機(jī)器人根據(jù)一定算法包括圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)等技術(shù)納入到機(jī)器人制造應(yīng)用中,現(xiàn)如今的機(jī)器人可以與人類(lèi)進(jìn)行人機(jī)交互對(duì)話,通過(guò)智能分析感知當(dāng)前人類(lèi)心情,并且可以完成復(fù)雜的工作。無(wú)人駕駛汽車(chē),是通過(guò)車(chē)載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境,自動(dòng)規(guī)劃行車(chē)路線并控制車(chē)輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)的智能汽車(chē),它是利用車(chē)載傳感器來(lái)感知車(chē)輛周?chē)h(huán)境,并根據(jù)感知所獲得的道路、車(chē)輛位置和障礙物信息,控制車(chē)輛的轉(zhuǎn)向和速度,從而使車(chē)輛能夠安全、可靠地在道路上行駛,是集自動(dòng)控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺(jué)計(jì)算等眾多技術(shù)于一體,是計(jì)算機(jī)科學(xué)、模式識(shí)別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物,也是衡量一個(gè)國(guó)家科研實(shí)力和工業(yè)水平的一個(gè)重要標(biāo)志,在國(guó)防和國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

    2.2 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在智慧城市上的應(yīng)用

    圖1:圖像識(shí)別流程圖

    可以利用深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別技術(shù)與硬件模型相結(jié)合,打造智慧城市管理管理系統(tǒng),其中包括智能城管監(jiān)管與養(yǎng)護(hù)、智能工地監(jiān)管、智能交通、智能危險(xiǎn)源氣體檢測(cè)等等。其中智能城管監(jiān)管通過(guò)現(xiàn)有視頻監(jiān)控設(shè)備和圖像標(biāo)簽化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)渣土車(chē)、違停、堆物堆料、非機(jī)動(dòng)車(chē)治理、人流監(jiān)控等場(chǎng)景的24 小時(shí)自動(dòng)識(shí)別,并與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行對(duì)接,實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的啟動(dòng)、監(jiān)控事件的上報(bào)、派發(fā)狀態(tài),專(zhuān)項(xiàng)治理的全流程、自動(dòng)化、智能化。智能城管養(yǎng)護(hù)是利用城管局現(xiàn)有的巡查車(chē)加裝車(chē)載式視頻監(jiān)控系統(tǒng),對(duì)橋梁和道路的拋灑物、坑槽、路面破損進(jìn)行圖像自動(dòng)識(shí)別和定性分析,并將分析結(jié)果自動(dòng)同步到平臺(tái)中。智能工地監(jiān)管是規(guī)范區(qū)內(nèi)智慧工地統(tǒng)一建設(shè)標(biāo)準(zhǔn),工地施工單位將視頻、實(shí)名制出入信息、揚(yáng)塵、噪音等數(shù)據(jù)都接入到系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)工地監(jiān)測(cè)設(shè)備的統(tǒng)一上線,有效監(jiān)督工地監(jiān)控設(shè)備的有效運(yùn)行。同時(shí),利用現(xiàn)有工地的視頻監(jiān)控系統(tǒng),通過(guò)視頻分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)工地行為識(shí)別管理,實(shí)現(xiàn)安全帽是否穿戴、人員姿態(tài)、人員蹤跡的自動(dòng)識(shí)別。智能危險(xiǎn)源氣體檢測(cè)則是在學(xué)校、菜市場(chǎng)、重要商圈建設(shè)化糞池與下水道可燃?xì)怏w預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng),對(duì)危險(xiǎn)氣體(甲烷、硫化氫)、溫度、液位進(jìn)行監(jiān)測(cè)。當(dāng)危險(xiǎn)氣體超過(guò)一定濃度的時(shí)候進(jìn)行預(yù)警?,F(xiàn)有環(huán)保局水質(zhì)監(jiān)測(cè)站、空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站、視頻監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)據(jù),同時(shí)在水庫(kù)各部署一套自動(dòng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并增加微型空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)單元;軟件上利用AI 圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)河道漂浮物、河岸垃圾、水面顏色、違章建筑、排污口、釣魚(yú)等場(chǎng)景進(jìn)行智能識(shí)別與預(yù)警。通過(guò)視頻識(shí)別交通事故、擁堵?tīng)顩r,融合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及接警數(shù)據(jù),即時(shí)全面的對(duì)城市突發(fā)情況進(jìn)行感知,同時(shí)動(dòng)態(tài)根據(jù)路口擁堵情況實(shí)時(shí)調(diào)整紅綠燈顯示狀態(tài),并結(jié)合智能車(chē)輛調(diào)度技術(shù),對(duì)警、消、救等各類(lèi)車(chē)輛進(jìn)行聯(lián)合指揮調(diào)度,同時(shí)聯(lián)動(dòng)紅綠燈對(duì)緊急事件特種車(chē)輛進(jìn)行優(yōu)先通行控制。打造智慧城市人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)缺一不可。

    3 應(yīng)用到的技術(shù)

    圖像識(shí)別、視頻識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別是當(dāng)今社會(huì)上用到最廣泛的人工智能技術(shù),通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)硬件設(shè)施對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,在通過(guò)模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫鏈等算法對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。就上文提到的智慧城市中用到的關(guān)鍵技術(shù)加以說(shuō)明。

    3.1 圖像識(shí)別

    圖像識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)中占主導(dǎo)地位,大致經(jīng)過(guò)以下幾個(gè)步驟信息獲取圖像采集、圖像預(yù)處理、得到特征數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、最后識(shí)別。如圖1所示。

    根據(jù)城市管理圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別進(jìn)行實(shí)時(shí)的問(wèn)題處理,圖像識(shí)別可以自動(dòng)識(shí)別城市管理圖像數(shù)據(jù)的類(lèi)別,解決了需要人工識(shí)別并且響應(yīng)不及時(shí)的問(wèn)題,從而大大提高了城市管理問(wèn)題處理效率。

    識(shí)別分類(lèi)方法包括:接收城市管理圖像數(shù)據(jù),城市管理圖像數(shù)據(jù)由攝像設(shè)備產(chǎn)生,為各種城市管理問(wèn)題的圖像信息;使用群智算法和眾包算法對(duì)歷史存儲(chǔ)的城市管理圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)注,并使用分類(lèi)標(biāo)注后的城市管理圖像數(shù)據(jù)自動(dòng)訓(xùn)練人工智能圖像分類(lèi)識(shí)別算法,所述的人工智能圖像分類(lèi)識(shí)別算法進(jìn)而對(duì)所述的城市管理圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。

    3.2 視頻識(shí)別

    視頻智能識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛,諸如,人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、行人重識(shí)別、車(chē)輛重識(shí)別、非法入侵檢測(cè)、人員聚集檢測(cè)、車(chē)流量檢測(cè)、逃犯追捕等等。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在智慧城市上的應(yīng)用中,對(duì)于已經(jīng)建設(shè)的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備,利用監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)視頻,建設(shè)城市治理視頻監(jiān)測(cè)和分析服務(wù),針對(duì)城市治理領(lǐng)域智能化的需求,對(duì)城市管理部事件進(jìn)行有效識(shí)別。包括視頻流的接入、視頻分析算法引擎、視頻搜索、視頻分析調(diào)度策略。目前,各處布置的監(jiān)控?cái)z像頭的數(shù)量越來(lái)越多,人工觀察異常事件在人力成本、精力方面是一個(gè)巨大的浪費(fèi),可行性也不高,因此視頻識(shí)別在監(jiān)控系統(tǒng)中占主導(dǎo)地位,而在視頻識(shí)別中最主要的是如何建立視頻庫(kù),視頻識(shí)別中用到的視頻檢測(cè)方法有形態(tài)學(xué)處理方法,靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法,類(lèi)似于RCNN 的深度學(xué)習(xí)方法等,智慧城市的視頻識(shí)別主要分以下步驟:

    (1)初始化服務(wù)器智能識(shí)別分析系統(tǒng),并加載已經(jīng)訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。

    (2)初始化監(jiān)控設(shè)備,獲取由監(jiān)控?cái)z像頭經(jīng)光纖傳回服務(wù)器的一幀圖像。

    (3)根據(jù)需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,可能包括標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、中心化、圖像大小縮放、色彩通道轉(zhuǎn)換、灰度化、濾波去噪、提取關(guān)鍵點(diǎn)等。

    (4)調(diào)用人工智能模型進(jìn)行指定對(duì)象的檢測(cè)和識(shí)別,如調(diào)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)的定位和分類(lèi)等。

    (5)用返回的結(jié)果合成圖像供用戶在客戶端實(shí)時(shí)查看,或保存數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。

    (6)使用結(jié)束后,關(guān)閉監(jiān)控設(shè)備,清理監(jiān)控設(shè)備資源,關(guān)閉服務(wù)器智能識(shí)別系統(tǒng)。

    圖2 是視頻智能識(shí)別分析系統(tǒng)的流程圖。

    3.3 語(yǔ)音識(shí)別

    語(yǔ)音識(shí)別,也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(Automatic Speech Recognition,ASR)技術(shù),就是讓機(jī)器通過(guò)識(shí)別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù),也就是讓機(jī)器聽(tīng)懂人類(lèi)的語(yǔ)音。不同的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),雖然具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)有所不同,但所采用的基本技術(shù)相似。語(yǔ)音識(shí)別的基本過(guò)程有兩部分,一是學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,二是識(shí)別過(guò)程。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)在智慧城市上的應(yīng)用中使用的語(yǔ)音識(shí)別模塊,智能語(yǔ)音模塊負(fù)責(zé)對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)義識(shí)別,提供事件結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),上報(bào)融合引擎負(fù)責(zé)接收事件結(jié)果,并對(duì)事件進(jìn)行智能預(yù)處理。

    4 結(jié)語(yǔ)

    綜上所述,通過(guò)圖像識(shí)別、視頻識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別在智慧城市中的應(yīng)用,我們了解到人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)可以廣泛應(yīng)用在智慧城市中。人工智能在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方面不斷深入。

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