物聯網中的音頻和圖像信號處理如何改變所有行業

　　許多企業開始在物聯網系統和應用中使用音頻和圖像信號處理技術，以改變他們運營公司和開展業務的方式。

　　在物聯網系統和應用中添加音頻和圖像信號處理技術可以帶來許多好處，比如節約成本、提高供應鏈效率等。更好的是，這些好處幾乎可以在任何行業中實現。
 

 

　　音頻和圖像信號處理：概述以及對物聯網的影響

　　或許您可能已經了解了音頻和圖像信號處理技術，但我們還是來快速回顧一下。

　　讓我們先從圖像處理開始，因為大多數人對其更為熟悉。事實上，我們大多數人每天都在使用圖像處理技術。

　　如果您在使用社交軟件，那么社交應用會建議您為剛剛上傳的某人照片做標記，而這就是圖像處理。這是一種特定類型的圖像處理——面部識別，但對于任何類型的圖像，這項技術都是相同的，并且它正以多種方式用于物聯網應用。

　　例如，可以通過圖像處理檢查制造工廠中傳送帶上的部件，以識別缺陷，而不是由人工進行。

　　圖像處理并不是一項新技術，但是在過去的幾年里，由于更好分析算法的融合和所需處理能力需求的降低，帶來某些改進，并使其更加精確。這使得多個垂直行業的更多組織能夠部署圖像處理技術。

　　當我們大多數人想到音頻處理時，我們可能會想到自然語言處理，但這并不是我們這里要談論的。

　　解釋音頻信號處理的一個好方法是使用類比。當您每天開車時，您會熟悉它在平穩行駛中產生的正常噪音。

　　但當您聽到異響后，您會把它開到維修店檢查。而這就是音頻信號處理的基本原理。

　　機器學習技術被用來創建一個模型，來描述某個東西(比如您工廠里的設備)運轉良好時的聲音，以及它即將損壞前的聲音。

　　需要注意的是，振動是音頻信號處理的一部分，因為振動也是一種聲音。

　　我們提到振動，因為它在許多行業中都很重要，尤其是工業物聯網。在工業物聯網中，設備在損壞前可能不會發出不好的聲音，但可能會有輕微晃動或移動不正常。

　　我們正在與一個客戶合作一個項目，在其傳送帶的滾筒上安裝傳感器，以監測振動，確保它們正常運行。我們使用數百小時的“良好振動”和幾十小時的“不良振動”數據來創建一個機器學習模型，這樣就可以在需要維護時自動觸發警報。(來源物聯之家網)這樣做的好處是可以提前安排維護，同時避免了可怕的計劃外停機。

　　音頻和圖像信號處理都被添加到物聯網應用和系統中，以從中獲得更多價值。這項技術甚至允許舊機器和設備利用物聯網功能。

　　您可能擁有一臺不具備任何類型物聯網傳感器功能的舊設備，并且在該設備中構建傳感器技術可能非常昂貴或者幾乎不可能，但是，可以安裝一個攝像頭或利用其他設備來監控該設備并捕捉圖像或聲音，以便進行分析并用于維護、防盜等，這或許也是最經濟實惠的做法。
 

 

　　音頻和圖像信號處理的行業特定用例

　　音頻和圖像信號處理對所有行業都有好處，但有三個行業受益最大。

　　▲智慧農業

　　無人機、拖拉機和聯合收割機上的攝像頭可以對田間條件進行實時圖像處理。這些數據可以用來決定在何處施用農藥和化肥。

　　農藥和化肥僅在需要的地方施用，這樣做，既省錢又減少了徑流和對環境的負面影響。農藥和化肥成本的降低意味著農作物的種植更加有利可圖。

　　▲醫療保健

　　醫生使用患者健康設備(順便說一句，甚至不一定是處方設備)中的數據，并下載圖像和音頻來評估患者的健康狀況。

　　還可以更快地收集、分析來自X光和核磁共振成像機以及其他醫療設備中的圖像，并將其傳輸給醫生和其他醫療專業人員，從而可以更早地檢測和治療疾病。更好的治療縮短了住院時間，提高了患者的整體護理和滿意度，并降低了患者和醫療服務機構的醫療成本。

　　▲工業物聯網

　　音頻和圖像信號處理是監控資產運行狀況和執行預防性維護的更有效方式。

　　音頻信號處理監控設備發出的聲音，當設備發出超出正常范圍的噪音時觸發警報。這減少了生產中的停機時間，并在實際故障發生之前解決問題，從而節省維修和更換設備的費用。

　　圖像處理可以監控裝配線上的產品以進行質量控制，從而消除了與人工檢查相關的成本。圖像處理還可以用來識別產品在供應鏈中的位置，從而改善物流。

　　不要忘記安全

　　在任何物聯網系統中，數據都會被捕獲、存儲和傳輸，這使得數據安全成為一個真正的問題。對于那些捕獲高度敏感數據的行業(如醫療保健或金融服務)來說，這通常是一個更大的問題，但所有行業都需要牢記安全。

　　以醫療為例，在醫療保健領域，健康保險流通與責任法案(HIPAA) 的合規性至關重要，對于哪些數據可以共享都有嚴格的規定。

　　例如，通過圖像處理，您可以在云中為收集和存儲的患者核磁共振圖像進行圖像處理。在云中，您可能有強有力的安全控制來保護數據，但是核磁共振成像機器本身呢?它可能早在這些法規出臺和圖像處理被使用之前就已經建造好了。

　　如果這臺機器連接到互聯網甚至內部網絡，有人就可以侵入并訪問患者數據。對于其他正在監控圖像或音頻以進行處理的醫療設備可能也是如此。

　　最近的一項研究發現，成像系統實際上是連網醫療設備中安全風險最大的。其中一個主要原因是成像系統通常是用現成的操作系統設計的， 而這些操作系統并不總是內置強大的安全性。

　　總結

　　雖然音頻和圖像信號處理技術并不新鮮，但由于更好的算法和更低的處理能力需求，現在對組織產生了更大的影響。對于許多公司來說，這是一個非?，F實的選擇，因此，現在是評估這項技術是否可以提高您的物聯網系統效率、節省公司資金、提高生產力和改善客戶體驗的理想時機。