智能制造背景下的感知系统

1智能制造背景下的感知系统目录摘要·······························································2智能感知技术·······················································2感知技术的必要性和紧迫性···········································2基于人体分析·······················································3基于行为分析·······················································3基于车辆分析·······················································4基于图像分析·······················································4智能感知技术在不同领域的应用·······································5我国发展感知信息技术具备有利条件···································6我国在发展感知技术方面的不足与改进方法·····························7世界各国对于智能制造的发展动向·····································7结束语·····························································9参考文献···························································10摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核2心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“MorethanMoore”/“超越摩尔”。关键词：智能感知技术互联网智能感知技术首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“MorethanMoore”/“超越摩尔”。PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。感知技术的必要性和紧迫性其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业4.0、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。感知信息技术是未来智能时代的重要基础。智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。感知信息技术领域将催生万亿级的市场。感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生3新应用和新服务。预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。未来，在万物互联生态系统中，从联网复杂程度和产生的数据量来预计，这个网络将比现在移动互联网大10倍，安全隐患也会更多更复杂，涉及经济社会的方方面面。因此，发展自主可控的感知信息技术，实现数据感知、收集和处理等最为基础处理层面的可靠性，对保障国家经济社会安全至关重要。智能感知技术根据对象和目标的不同，也可以分为四大类：基于人体分析的感知技术、基于车辆分析的感知技术、基于行为分析的感知技术和基于图像分析的感知技术。基于人体分析1)人脸识别技术该技术基于人的脸部特征信息进行身份识别。通过人脸图像采集及检测、人脸图像预处理和人脸图像匹配与识别，实现面部特征识别。2)人体特征提取技术该技术基于计算机视觉、图象处理与模式识别技术，对人体属性特征（性别、年龄段、身高、戴眼镜与否等）进行提取分析，实现人员身份识别。应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于人体分析技术可以实现人员身份确认、重点人员预警、嫌犯逃犯追踪和人脸识别防盗。基于行为分析1)目标检测跟踪技术该技术是指采用背景差分法或帧间差分法实现目标检测对象的提取和动态自动跟踪。2)异常行为分析技术该技术是基于双目识别技术，获取到目标人员的深度及三维信息（目标高度信息，提升目标行为分析和多目标检测的准确率、目标位置信息，提升多目标检测，尤其是目标间距检测、目标深度信息，提升多目标位置远近的判断），实现越界、进入/离开区域、区域入侵、徘徊、人员聚焦、快速移动、非法停车、物品遗留/拿取等异常事件的自动侦测与报警，变被动监控为主动防控。应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于行为分析技术可以实现人员定位跟踪、危险行为预警、嫌疑人员提示和群体事件处突.4基于车辆分析1)车牌识别技术该技术是利用车辆的动态视频或静态图像通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等手段实现牌照号码、牌照颜色自动识别。2)车辆特征提取技术该技术是采用模式识别的方法，对动态场景中移动目标定位、识别、跟踪,、分析、判断目标特征和行为的技术，实现车辆类型、车身颜色、车标识别、系安全带与否、遮阳板遮挡与否等识别。应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于车辆分析技术可以查处车辆套牌、打击车辆盗抢、事故逃逸、遏制车辆违法、交通秩序维护、协助查控涉案车辆、特勤任务、协助治安管理。基于图像分析1)视频质量诊断技术该技术是通过对图像码流进行解码以及图像质量评估，对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和预警。在短时间内对大量的前端设备进行检测；实现清晰度异常（图像模糊），亮度异常（过亮、过暗），偏色，噪声干扰（雪花、条状、滚屏），画面冻结，以及信号丢失等多种视频故障检测，做出准确判断并发出报警信息。2)视频摘要分析技术该技术采用视频智能分析算法，能智能提取视频中的运动物体，实现快速结构化，并实现摘要播放，达到快速预览视频以定位到关键的内容，有效缩短查找线索的时间，减低人力排查的工作量，减少人工排查遗漏等情况。主要包括以下三个步骤：提取运动目标：将运动目标和背景分离，记录目标、目标轨迹以及背景的数据；摘要合成：通过一定的规则将不同时间出现的目标同时呈现在一段简短的视频内；摘要检索：选中摘要中任意的运动目标，回放该目标的原始视频，还原现场真实情况。应用范围：在智慧城市的公共安全领域，视频质量诊断可以应用于智慧城市的运营服务领域，解决海量图像信息的运营维护、故障诊断和修复。视频摘要分析可以应用于视频图像侦查技术，方便公安、交警、民警以及刑侦人员高效快速的排查，得到有效的线索，可在几分钟内播放完一小时的视频，有效减少人力的投入智能感知技术在不同领域的应用5客流统计分析系统是基于人体分析技术的典型应用，该系统采用人体特征提取技术，实现对画面中特定区域(如大门、楼梯口)的人头、头肩等特征部位进行识别，以此来区分人和其他物体，并根据其运动轨迹来判断人的出入关系，最后得出任意时间段内进入人数量和离开人数量。该系统应用于商超零售行业，可以提供商场中每个客流监控点的客流数据，将这些数据汇总到商场数据中心并进行分析汇总，从时间和空间维度对商场中客流的分布以图表的形式进行展示，达到如下效果1)评估营销策略效果，提高销量：通过客流量的对比，有效评估所举办、推广的活动，对营销和促销投资回报进行有效评估。通过对历史销量和客流量的对比，可以有效的分析商品种类及各项管理策略对流量及销量的影响，进而更好的进行管理决策，提高销量。2)考核服务质量及商铺租金价位：通过客流量、销量和成交量的统计，可以计算客流人群的平均购买量和提袋率，为评估商场服务质量及工作人员水平提供依据。通过对客流量的统计，可以客观决定柜台、商铺租金价位水平。3)差异化经营，降低成本通过对不同楼层和不同区域的客流量统计，可以使管理人员统计各个区域的吸引率和忙度，从而对铺位及服务人员进行合理分布，提高销售量，降低成本。显示当前客流状态和变化趋势，对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察商场当前的停留人数，控制商场运作成本。从智能手机到智能家居，日常事物不断演进、逐渐智能化的过程，也推进着制造业创新思路的发散、产品附加值与客户忠诚度的提升以及品牌形象的塑造。一方面，产品的智能化扩展了其核心技术的概念空间，其研发重点不仅在于产品性能的提升与特定功能的实现，更包含怎样更好地感知分析客户的特定需求并对其进行精准定位;另一方面，融入智慧因素的产品不再是冷冰冰的、没有生命的物品，它不仅仅为用户的生活带来诸多意想不到的便利，甚者更能与用户之间形成某种情感上的联系，如智能跑鞋能根据跑步者特有步姿以及所处环境立即做出改变，并记录其运动过程中各项数据，提醒其身体状况并安排运动计划，这样的产品自然而然地融入用户的生活，更好比成为其身体的一部分。同时，“智造”思维不仅仅促进传统生产厂家对其现有产品的改造，同时也预示着一大批新兴科技企业的兴起。可以预见一旦这些智能产品能够得到广泛应用，必将促进整个行业技术的变革与进步。在智能制造过程，以技术与服务创新为基础的高新化制造技术需要融入到生产过程中的各个环节，以实现生产过程的智能化，提高产品生产价值。主要包括广泛应用工业机器人与智能控制系统的智能加工技术，基于智能传感器的智能感知技术，满足极限工作环境与特殊工作需求的