如何使用人工智能来发挥传感器数据的协同作用？

一、前言

人工智能（Artificial Intelligence, AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。例如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，利用人工智能来分析各种来源的大量数据，识别各种模式、提供交互式理解和进行智能预测。

这种创新发展的一个典型例子就是将人工智能应用于由传感器生成的数据。通过智能手机和其他消费者的设备所收集的数据，如运动传感器、GPS地址等，可提供大量不同的数据集。因此，问题在于——如何使用人工智能才能充分发挥这些协同作用？

二、运动数据分析

一个说明性的实际应用程序将可以通过分析数据来确定用户在每个时间段的活动，无论是在坐姿、走路、跑步或者睡眠情况下。 在这种情况下，智能产品的好处不言而喻：

1、提高客户生命周期价值 ：提高用户参与度可以降低客户流失率；

2、更具竞争力的产品定位 ：下一代智能产品满足消费者日益增长的期待；

3、为终端用户创造真正的价值：对室内运动的准确检测和分析可实现灵敏的导航功能、健康风险监控，同时提高设备的效率。

华觉明:传统工艺是非物质文化遗产的重要组成部分,在国家级非物质文化遗产名录(四批,共1372项)中占四分之一。振兴传统工艺已成为国家战略,传统工艺的学科建设也被提上了议事日程。在这种情势下,有必要对传统工艺的学科定位进行明确的界定。

对多种智能手机和可穿戴平台实际使用情景的深度掌握，将大大有助于产品设计师了解用户的重复习惯和行为，例如确定正确的电池尺寸或确定推送通知的正确时机。

智能手机制造商对于人工智能功能的兴趣正浓，这也正突显了识别简单日常活动，如步数的重要性，这必将引发更为深入的分析，例如体育活动等。对于类似足球这样的流行体育运动，产品设计师不会只着眼于运动员，而是会为更多的人提供便利，比如教练、球迷，甚至是广播公司和运动服装设计公司，他们都将从深层次的数据分析中获益，从而可以准确量化、提高和预测运动表现。

三、数据获取和预处理

为了迎接这些挑战，低功耗或者应用特定传感器集线器可以显著降低分类引擎所需的CPU周期。比如Bosch Sensortec的BHI160和BNO055两个产品就是这种传感器集线器，相关软件可直接以不同的传感器数据速率直接生成融合后的传感器输出。

比如运动追踪，原始数据通过轴向运动传感器来收集，例如智能手机、可穿戴设备和其他便携设备中的加速度计和陀螺仪，以完全隐蔽的方式获取三个轴向的运动数据，以供给用户以完成连续跟踪和评估。

四、训练模型

对于人工智能的监督式学习，需要用标记数据来训练“模型”，以便分类引擎可以使用此模型对实际用户行为进行分类。举例来说，收集用户跑步和走路的运动数据，并把这些信息提供给模型来帮助其学习。

由于这基本上是一种一次性方法，简单的应用程序和照相系统就可以完成给用户“贴标签”的任务。我们的经验表明，随着样本数量的增加，在分类上的人为错误率随之减少。因此，从有限数量的用户那里获取更多的样本集比从大量用户那里获得较小的样本集更有意义。

她烦躁起来，去推卧室的门，可门只开了一角，还没看到床上如何，就闻到了弟弟身上那股浓烈的油脂在狭小的空间挥发的味道。她一阵脸红，赶紧把门拉回来，可还是看到了弟弟甩在门口的一只倒扣着的拖鞋——由此可见，他当时是多么的急不可耐……

只获取原始传感器数据是不够的。我们观察到，要实现高度准确的分类，需要仔细确定一些特征，即需要告知系统用于区分各个序列的重要的特征或者活动。人工学习的过程具有反复性，在预处理阶段，哪些特征最为重要还尚未明确。因此，设备必须依据可能对分类准确性有影响的专业知识进行一些猜测。

神华集团自主研发的粉煤灰“一步酸溶法”提取氧化铝工艺，利用盐酸浸出粉煤灰，成功提取出国标冶金级氧化铝，该方法得到的酸溶渣因含有丰富的SiO2，故又被称为“高硅尾渣”。其中氧化硅含量约占68%，氧化铝含量占16%，通过碱溶出可获得硅、铝酸根离子，其可代替化学试剂偏铝酸钠与硅酸钠，能够作为合成分子筛的原料。目前，我们利用高硅尾渣为原料，成功采用固相熔融—水热合成法制备了4A分子筛、13X分子筛[1-2]；正在开展碱液浸出—水热合成13X分子筛、NaY分子筛、Al-MCM-41分子筛和ZSM-5分子筛的研究工作，成果显著。刘璇[3]同样利用高硅的金尾矿成功合成了4A分子筛。

五、模式识别和分类

唐玉烟不由感慨道：“大自然优胜劣汰的生存法则，有时候真的很令人敬畏。”想了想，又道，“其实，这种法则无处不在，只是以不同的形式表现着。以我唐门而言，每年也会进行类似的试炼。在八台山飞龙峡中，设立着一处最为残酷的‘琢磨大阵’，所谓‘玉不琢、不成器’，唐门年满十四岁的男子，都要进入此阵接受试炼。他们要闯过一道道严酷的阵法机关，要面对峡谷密林中各种各样的猛兽毒物，甚至还要防备其他受试者的猎杀。他们九死一生地杀出重围，才可成为一名真正的唐门弟子。”

可供我们使用的机器学习技术从逻辑回归到神经网络等不一而足，而支持向量机（Support vector machine, SVM）就是这样一个应用于人工智能的学习模型。身体活动，比如走路包括了由多种运动构成的序列，由于支持向量机擅长于序列分类，因此它是进行活动分类的合理选择。

支持向量机的使用、培训、扩展和预测均十分简单，可以轻松地并列设置多个样本采集实验，以用于处理复杂的现实生活数据集的非线性分类。支持向量机还可实现多种不同的尺寸和性能优化。

假设我们可以负担数据传输的费用，所有数据都可以在云端上获得存储和处理。实际上，这会为用户带来巨大的数据费用，用户的设备当然要连接互联网，无线网络、蓝牙或4G模块的费用不可避免地将进一步提升设备成本。

六、持续分类的挑战

在实践中，用户在移动的同时，使用中的设备要进行实时分类来进行活动识别。为了将产品成本降到最低，我们需要在不影响结果，也就是信息质量的前提下，平衡传输、存储和处理的成本。

收集了原始运动数据之后，我们需要应用机器学习技术来将其分类并进行分析。

确定一项技术后，我们必须为支持向量机选择一个软件图书馆。开源库LibSVM是一个很好的选择，它非常稳定并且有详细的记录，支持多类分类，并提供所有主要开发者平台从MATLAB到Android的拓展。

为了解决这些彼此冲突的问题，我们可以遵循四个原则：

为了进行活动识别，指示性特征可以包括“滤波信号”，例如身体加速（来自传感器的原始加速度数据），或“导出信号”，例如快速 FFT值或标准差计算。举例来说，加州大学欧文分校的机器学习数据库（UCI）创建了一个定义了561个特征的数据集，这个数据集就是以30名志愿者的6项基本活动，即站立、坐姿、卧姿、行走、下台阶和上台阶为基础的。

七、化圆为方

更糟糕的是，在非城市地区，3G网络的访问效果通常不理想，例如徒步旅行、骑自行车或游泳时。这种对云端的大量数据传输的依赖会使更新变慢，并且需要定期同步，从而大大抵消人工智能运动分析带来的实际益处。与之相反，仅在设备的主处理器上处理这些操作会明显导致耗电量的增加，并且减少其他应用的执行周期。同理，将所有数据都储存在设备上会增加存储成本。

1、拆分——将特征处理从分类引擎的执行中拆分；

2、减少——智能选择准确的活动识别所需的特征，来减少存储和处理的需求量；

3、使用——使用的传感器须能够以较低耗电量获取数据，实施传感器融合，并且能够为持续执行进行特征预处理；

4、保留——保留能够确定用户活动的系统支持性数据的模型。

两组入院后均给予基础治疗，观察组采用氢溴酸西酞普兰、奥氮平联合治疗。氢溴酸西酞普兰片（四川科伦药业股份有效公司生产，20 mg/片），1次/d，单次剂量为10 mg；奥氮平片（常州华生制药有效公司，5 mg/片），1次/d，单次剂量为5 mg。对照组仅使用氢溴酸西酞普兰片治疗，1次/d，单次剂量为10 mg，两组患者均连续治疗12周。

通过将特征处理与分类引擎的执行拆分，与加速度和陀螺仪传感器连接的处理器可以小得多，有效避免了将实时数据块连续传输到更强大的处理器的需求。如用于将时域信号变换为频域信号的快速FFT的特征处理将需要低功耗融核处理器，以执行浮点运算。

此外，在现实世界中，单个传感器存在物理限制，并且其输出随时间发生偏差，例如由于焊接和温度引起的偏移和非线性缩放。为了补偿这种不规则性，需要传感器融合，以及快速、内联和自动的校准。

此外，所选择的数据捕获速率可以显著影响所需的计算和传输量。通常来说，50Hz采样率对于正常的人类活动就足够了。但在分析快速运动时则需要200Hz的采样率。同样地，为了取得更快的响应时间，可以安装2kHz单独加速计来确定用户目的。

在发现这一商机之后，下一个合理的步骤就是思考如何有效收集这些巨大的数据集。

(3)在成长性方面，不同上市公司近五年都经历了较大程度的波动，较为突出的共性是2015年后成长性有所下降。

对待处理特征的初始选择会极大地影响训练模型的大小、数据量以及训练和执行内联预测所需的计算能力。因此，对特定活动分类和区分所需的特征进行选择是一项关键的决定，同时也很可能是重要的商业优势。

上文提到的UCI机器学习数据库，拥有561个特征的完整数据集，使用默认的LibSVM内核训练的模型进行活动分类的测试准确度高达91.84%。然而，完成培训和特征排名后，选择最重要的19项功能足以达到85.38%的活动分类测试准确度。经过对排名进行仔细检查，我们发现最相关的特征是频域变换以及滑动窗口加速度原始数据的平均值、最大值和最小值。有趣的是，这些特征都不能仅仅通过预处理实现，传感器融合对于确保数据的足够可靠性十分必要，并因此对分类尤为实用。

推进竹文化旅游提档升级。依托竹林基地规划，精心组织实施，强化竹文化与竹景观、竹编工艺以及竹建筑的深度融合，创建一批竹建筑小品、竹博园、竹文化主题公园、竹林康养基地、竹林小镇等。将符合条件的竹林主题公园、竹林康养基地、竹林小镇优先纳入省级示范点，择优支持申报国家示范点。

八、结论

总而言之，科技发展现在已经达到在便携式设备上运行高级人工智能来分析运动传感器的数据的程度。这些现代传感器以低功耗运行，而传感器融合和软件分区则明显提高了整个系统的效率和可行性，同时也大大简化了应用程序开发。

为了补充传感器的基础架构，我们利用开源库和最佳实践来优化特征提取和分类。

不仅可对本项目的端子箱内部温湿度和抽湿机进行监控管理，还可以对站内机房环境等其他设备进行集中的监控管理。如：站内机房温湿度、空调、消防、水浸、视频等，满足用户未来大数据整合管理的需求。本系统采用无线网络自组网，对现场无布线要求，施工简易，可操作性强，推广简单，应用广泛。使维护管理人员及时掌握端子箱运行环境的温湿度值以及抽湿机设备的工作状态，从而显著提高端子箱运行的安全性和可靠性。

为用户提供真正的个性化体验已成为现实，通过人工智能，系统可以利用由智能手机、可穿戴和其他便携设备的传感器所收集的数据，为人们提供更多深度功能。未来几年，一系列现在还难以想象的设备和解决方案将会得到更多发展。人工智能和传感器为设计师和用户打开了一个充满了激动人心的机会的新世界。

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