AIoT在智慧景区中的应用

本文探讨了AIoT在智慧景区的应用现状,包括人脸识别购票、视频监控和数据分析等方面,同时也指出面临的挑战,如数据处理、视频监控与安全问题。AIoT通过深度融合人工智能与物联网,有望提升景区的智能化管理水平,实现全息感知、全息可视、全局共享和全区管控。随着5G等技术的发展,未来智慧景区将构建数字孪生景区,提供定制化服务,打造智慧景区大生态。

AIoT在智慧景区中的应用现状与特点

智慧景区是指景区能够通过智能网络对景区地理事物、自然资源、旅游者行为、景区工作人员行迹、景区基础设施和服务设施进行全面、透彻、及时的感知,对游客、景区工作人员实现可视化管理,优化再造景区业务流程和智能化运营管理,同旅游产业上下游企业形成战略联盟,实现有效保护遗产资源的真实性和完整性,提高对旅游者的服务质量,实现景区环境、社会和经济的全面、协调和可持续发展。

AIoT则是近几年流行起来的热词之一,特指在人工智能加持下的物联网,通过人工智能(AI)与物联网(IoT)的结合,使得传统的物联网能力更强、“智商”更高、应用更上一个台阶。

随着5G的到来,基础设施建设已能支撑城市级的万物互联、物物互通,也能够在较少人工干预的情况下通过各类协议实现设备间广泛的通信与实时的连接。AIoT就是将人工智能添加到万物连接的网络与设备中,通过各类AI算法、机器学习等手段,使设备、机器可以做出各种决策,将各种设备变得更加智能灵敏。通过AI的加持,物联网设备可以从纯粹的编程/算法响应转变为动态决策,从而能连接的设备、覆盖更多场景、创造更多价值。

目前智慧景区在AIoT的应用主要有以下三个方面:购票与景区进门的人脸识别服务、景区视频的全时防控、景区效益数据分析,但是随着游客数量的增加,这三个方面也同样面临不同的挑战。

第一,景区的购票与景区进门的人脸识别服务,对接多个第三方售票平台系统,同时对于游客的人-票-证-码四个信息做到线上线下实时统一更新,因此在数据处理量级上将面临新的挑战;同时对于景区的人脸识别服务,目前的建设仍未广泛普及,在这疫情冲击下以及不同等级景区的基础建设来看,仍然需要很长一段时间的发展

AIOT 智慧工厂综合应用示范平台的设计需结合 AI 与物联网技术,实现工厂的高度自动化、智能化决策、网络化协同绿色环保等目标。以下是一个设计方案示例: ### 设计目标 实现工厂生产过程的高度自动化与智能化决策,提升生产效率与设备利用率,注重能源管理与环保,减少对环境的影响,达成网络化协同生产。 ### 架构设计 - **设备层**:部署自动化设备传感器,如各类工业机器人、监控摄像头、温湿度传感器、压力传感器等,用于实时监控生产过程中的各项参数状态。 - **网络层**:借助工业互联网技术,达成设备间的信息交互。采用有线网络(如以太网)无线网络(如 Wi - Fi、LoRa 等)相结合的方式,保障数据的稳定传输。 - **平台层**:构建数据处理与分析平台,运用人工智能算法对生产数据进行深度分析。例如,利用机器学习算法预测设备故障,为企业决策提供支持。同时,建立统一的可视指挥调度平台,发布实时的机器状态。 - **应用层**:开发各类应用系统,如生产管理系统、质量管理系统、能源管理系统等,以满足工厂不同业务的需求。 ### 功能模块设计 - **生产过程监控**:通过自动化设备传感器实时收集生产数据,如生产进度、设备运行状态等,并在可视化界面展示,方便管理人员实时掌握生产情况。 ```python # 示例代码:模拟传感器数据收集 import random import time def collect_sensor_data(): temperature = random.uniform(20, 30) pressure = random.uniform(100, 200) return temperature, pressure while True: temp, pres = collect_sensor_data() print(f"Temperature: {temp}°C, Pressure: {pres} Pa") time.sleep(5) ``` - **智能化决策支持**:人工智能对生产数据进行深度分析,为企业决策提供依据。例如,根据历史生产数据预测产品需求,合理安排生产计划。 - **设备预测维护**:利用机器学习算法对设备运行数据进行分析,预测设备可能出现的故障,提前安排维护,减少设备停机时间。 - **能源管理**:实时监测能源消耗情况,通过智能调控设备运行,实现能源的优化利用,降低能源成本。 - **网络化协同**:实现设备间、部门间的信息共享与协同工作,提高生产效率协同性。 ### 适用对象 适用于嵌入式、物联网、人工智能、移动互联网等学科的创新类实训课程,也可应用于制造业企业的智能工厂建设。 ### 应用案例借鉴 可参考机智云平台在制造业的智能工厂解决方案,通过实时数据分析预测维护,帮助企业提高生产效率产品质量;还可借鉴 AIOT 智慧工厂实训平台(ZC - Factory),将物联网人工智能技术贯穿于智慧工厂场景中,完成核心课程知识点并做纵向技术延伸 [^1][^2]。
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