《智能家居已經有了一套高效的數據采集方案》 安好勿念呢尼有些科技公司作為業內領先的人工智能芯片設計公司,已經為智能家居提供了高效的數據采集方案。例如:微信和網站上的被訪問人員名單,pc端的加速和調速器,移動端的點位采集和報警,電視的ai信號內容采集和播放,冰箱的溫控器控制,空調設備自動點位采集、設定,老人佩戴的各種生活感應產品,起搏器、紅外熱像儀等等。家庭大量環境變化會帶來大量傳感器數據,這些傳感器數據必須通過機器學習技術進行挖掘,與真實數據進行比對,來確定家居實時數據的采集標准。通過這種數據采集方式,可以實現家庭成員的語音指令、人臉識別、gps定位、碰撞檢測等等,用來自動對傳感器進行分析,進行相應的設置。如,家中燈光應該設定多亮,多久開一次,電視應該設定電量,哪些插座是接通還是斷開。 市面上,有大量這樣的機器學習方案。家庭普遍的做法是:用手機攝像頭采集拍攝家中照片,然後根據攝像頭拍攝的角度和光線變化,自動生成家中各個空間的亮度、光線變化情況,自動生成家中活動區域的小時時間序列數據,為每個家庭成員進行“大數據”分析。除了攝像頭外,還有人臉識別技術。人臉識別和指紋識別、虹膜識別、掌紋識別等,屬於不同的人工智能技術。 人臉識別通過安裝在傳感器中的攝像頭來檢測用戶,要到特定的攝像頭位置,會將目標人物傳到一個特定的ai芯片中,再由人工智能進行分析判斷,實現對目標人物的識別,設定相應的操作。例如指紋識別,需要人工打開攝像頭錄制指紋,傳到人工智能芯片中分析,判斷出人的手指的長短、指紋是否完整等特征,再進行交互,最終實現與用戶互動的目的。對於智能手機而言,人臉識別技術最早是基於指紋識別。指紋識別對於用戶是明確的一個人,他可以通過拍照攝像頭,提供一個人的信息,然後在通過指紋識別技術來對手機號碼進行提取,然後進行驗證,這樣就可以達到識別需求。 《智能家居已經有了一套高效的數據采集方案》完,請繼續朗讀精采文章。 喜歡 小編的世界 e4to.com,請記得按讚、收藏及分享!
音調
速度
音量
語言
智能家居已經有了一套高效的數據采集方案
精確朗讀模式適合大多數瀏覽器,也相容於桌上型與行動裝置。
不過,使用Chorme瀏覽器仍存在一些問題,不建議使用Chorme瀏覽器進行精確朗讀。