第4章物联网感知技术
14.1物联网感知技术概述24.2智能视觉感知技术34.3智能语音识别技术44.4智能环境感知技术
第04章物联网感知技术
学习目标：了解：智能感知技术的分类、定义以及各类技术的框架原理及各自在物联网中的作用和应用情况；理解：智能视觉感知技术、智能语音识别技术以及智能环境感知技术的原理及其应用；掌握：传感器感知技术原理以及在不同感知技术领域中的实现；分析：通过不同场景应用举例分析，不同的感知技术的应用方式以及今后的发展。
物联网感知技术物联网感知技术概述物联网感知技术是指通过各种传感器和设备获取环境中的信息，并利用人工智能等技术进行处理和分析，从而实现对环境、活动、对象等的自动识别、分类、定位、跟踪等功能的技术。在经历了从数字化到智能化的转变，物联网感知技术实现了从传统的有线连接到无线连接，从单一的传感器到多种传感器的融合，从简单的数据采集到复杂的数据分析和决策。物联网感知技术在智慧城市、工业物联网、车联网、医疗健康、农业环境等领域有广泛的应用和前景。物联网感知技术
物联网感知技术物联网感知技术概述智能感知技术最核心的技术是人工智能技术。人工智能技术可以通过大量的数据和算法训练，实现自动化的信息处理和决策，从而实现对环境、活动、对象等的自动识别、分类、定位、跟踪等功能。物联网感知技术图4.1物联网感知技术应用架构
物联网感知技术物联网感知技术概述物联网感知技术的应用架构，主要分为三层：传感器层、网络传输层和应用层。物联网感知技术（1）传感器层：这是智能感知体系结构的最基本层，作为数据采集的第一道防线，将周围环境中的各种信号转化为数字化的数据。人们利用各种传感器（如温度传感器、光线传感器、压力传感器、声音传感器等）来测量物理量和化学量等各种信息，实现对环境的感知。（2）网络层：这是智能感知体系结构中的核心部分，主要负责数据传输和连接。通过网络层（包括有线网络、无线网络和蜂窝网络等），将传感器采集到的数据传输到上层的数据处理层。（3）应用层：这一层面向实际应用对象，包括安防监控、环境监测、智能制造、智慧城市等各种被测的物理环境对象。基于传感网与物联网，应用层对物理环境对象进行信息感知，涵盖了数据融合的基础理论，采用了协作感知、自适应融合、统计与估计、特征推理的理论和方法。应用层基于设备感知的数据，采用神经网络、深度学习、进化计算、粒群智能、模糊逻辑、支持向量机等人工智能的理论和方法，实现智能感知。
物联网感知技术物联网感知技术概述智能感知技术是物联网感知层的重要技术之一，其重要性体现在以下几个方面：物联网感知技术1）实现数据的自动采集和处理2）提高设备的智能化水平3）实现物联网的智能化管理4）支持物联网应用的多样化和普及化
物联网感知技术物联网感知技术概述智能感知技术具有广阔的前景，将在各个领域中发挥重要的作用。智能感知技术正处于快速发展阶段，并且将成为未来科技发展的主要方向之一。随着技术的不断进步，其发展趋势将进一步推动智能感知技术的发展。物联网感知技术（1）多模态感知（2）低功耗无线通信（3）端侧计算（4）人工智能（5）自适应感知（6）安全保护
4.2智能视觉感知技术
智能视觉感知技术物联网感知技术概述智能视觉跟踪技术是指利用计算机视觉技术，对视频帧序列中的目标进行自动化跟踪和识别。智能视觉跟踪技术主要应用于监控、安防、交通、医疗等领域，通过实时监测目标的位置、速度、轨迹等信息，为人们提供更加高效、精准的服务。智能视觉跟踪技术的核心是目标检测和跟踪。目标检测是指在图像或视频中自动地检测出目标的位置和大小，并确定目标的类别。目标跟踪是指在不同的时间段内，自动地追踪目标的位置、速度和方向等信息。智能视觉跟踪
智能视觉感知技术物联网感知技术概述智能视觉跟踪技术主要分为两大类：基于特征点的方法和基于区域的方法。基于特征点的方法通过寻找图像中的局部特征点，并将其与模板匹配来跟踪目标。这种方法可以适用于光照变化较小、物体运动速度较慢的场景。基于区域的方法则是直接对目标区域进行建模，然后利用相邻帧之间的关系来跟踪目标。这种方法适用于快速运动的场景，但需要更为复杂的模型。智能视觉跟踪
智能视觉感知技术物联网感知技术概述在计算机视觉领域中并没有对视觉目标跟踪（简称跟踪，下同）的唯一定义。通常来说，跟踪的目标是视频帧或图像中的某个区域或物体，不需要其语义信息（类别等），此概念被形象地描述为“万物跟踪”。跟踪是在一个视频的后续帧中找到在当前帧中定义的感兴趣物体(objectofinterest)的过程。主要关注跟踪的三方面问题，即“找到”、“感兴趣物体”和“后续帧”。智能视觉跟踪技术的原理图4.2智能视觉跟踪在运动赛场的应用
智能视觉感知技术物联网感知技术概述1）基于颜色特征的跟踪方法：该方法通常选取图像中