将视觉数据与物联网集成的潜力

物联网已经成为我们日常生活的一部分，使我们能够从任何位置控制取暖并监控我们的健康状况。正在通过环境物联网等研究项目探索其潜力，其中包括羊的数字项圈以及降雨和河流流量监测器。 Cloudview 首席执行官兼联合创始人 James Wickes 表示，这些设备将数据发送到云存储，在那里与其他数据结合、分析和解释，以帮助管理生态系统，造福所有利益相关者 .同时，Moocall 确定奶牛何时产犊。

然而，我相信只有当我们添加视觉数据来创建视觉物联网（VIoT）时，我们才能获得物联网的全部潜力。这不需要一营新的数码相机；我们只需要将已有的 TB 级视觉数据与其他物联网数据结合起来即可。

数码相机无处不在，从交通摄像头和闭路电视系统到车牌识别和测量数字广告牌广告观看频率的系统。目前，大部分数据仅用于单一目的，并且所收集的数据中只有一小部分被查看过。

将这些数据添加到其他来源的数据中，然后使用预测分析、人工智能和深度学习，可以改变我们生活的方方面面。潜在应用范围从改善商业实践到打击犯罪，从预防疾病到保护环境。

我们已经看到了诸如 Vodafone 之类的公司 将基于云的 CCTV 与楼宇安全系统集成，为入侵者警报添加视觉验证。这样的系统可以让家庭安全公司和警察在警报响起时通过目视检查财产，并迅速确定是否发生了闯入事件。这可以显着节省时间和成本，同时可以在适当时立即采取行动。

另一个应用是市中心停车场。根据英国停车协会 , 30% 的市中心司机不是在往返目的地的路上，而是在寻找停车位。摄像头可以监控路边停车位，让中央系统知道哪些是空的。

位置数据可以与司机的路线应用程序共享，视觉数据可以访问，以便他们知道他们在寻找什么。司机甚至应该可以预订车位并授权自动付款，计算停留时间并在他们离开时付款。

将分析应用于可视化数据将通过揭示模式和预测未来行为导致进一步的应用。这种情报将帮助组织优化系统、提高安全性并做出更好、更快、更合适的决策。它可以帮助根据用途确定物品的最佳数量和位置，例如计算配送工厂所需叉车的最佳数量，或医院设备的最佳位置。好消息是机器正在“观察”——而不是人。

摄像头与正确的分析相结合，可以配置为实时绘制运动模式，帮助了解车站、机场航站楼、旅游景点和购物中心等公共场所的人数和流量。

应用包括自动管理人流系统，例如根据需要自动改变繁忙车站中自动扶梯和电梯的方向。在许多情况下，摄像头只是传感器，可以与分析一起使用来验证某些东西——例如门口的物体是带有特定车牌的黄色 Mini——并采取行动，例如打开大门，而不必记录图像.

与人工智能相结合的分析也可以在帮助保护社会中更弱势的成员方面发挥关键作用。我们已经看到在护理环境中使用摄像头来检测自我伤害或自杀行为，并监控个人以确保他们得到良好的治疗（在适当的许可下）。

未来，住在自己家中的老年人可以从记录他们活动时间和地点的摄像头中受益。一段时间的不活动可能表明存在问题，并可能触发对家人或照顾者的警报。车站的摄像头可用于发现表明潜在自杀行为的行为，并向工作人员发出适当的警报。

这些只是 VIoT 改变我们生活的巨大潜力的几个例子。我们所需要的只是让创新者开发相关产品。

此博客的作者是 Cloudview 首席执行官兼联合创始人 James Wickes