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利用人工智能技术提高系统的容错性
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AI是一种利用AI算法实时采集和感知环境变量等数据,对其进行深度数据分析和处理,并根据环境变量的实时变化反复训练学习;实现对实时调控的精确控制,不间断地“思考”和完善控制策略,达到或超过预期的智能控制。

光敏、动静传感器是传统照明控制中最重要的感知器,一旦出现偏移或故障,将导致照明控制的混乱甚至失控。在日常生活中,利用人工智能技术可以对大量分布的视频监控系统进行智能控制:一般情况下,通过实时采集,截取受照面或被照空间的光线信息(例如亮度)。对比度,灰度,白平衡,光强,色差等)和摄像机物理信息(例如,光圈,快门等),通过建筑大数据平台获取气候,日晒强度,遮光设备状况等信息,利用人工智能AI算法对光传感器获得的数据进行深度训练和学习,积累与光敏元件平行的控制数据,只要有明显的偏移或失效,就可以暂时代替光传感器来控制照明,有效地提高照明控制系统的容错能力。

同样,视频监控系统的智慧视频终端可以实时地截取空间内的人群数量,多个视频终端可以获得活动流的活动参数,通过深度学习、训练和分析得到人口密度及流动趋势,从而达到更好的应用效果。例如,视像终端和动静传感器一起使用,更智能地为智能照明控制提供服务;利用人脸识别进行视频人流分析,预测活动趋势,用于目的空间照明场景预设,空调系统调节,电梯调度,在满足舒适性的基础上节约能耗。

结语

智能建筑、智能照明是智能建筑的发展方向,是现代与未来新技术支持的必然,随着技术的不断发展与完善,它必将成为现实。然而,仅从目前的技术能力和发展水平来看,要实现智能照明还需要更多的技术应用积累与创新。特别是高阶芯片的研发,AI算法研究,智能感知技术的研究与开发,建筑中各个系统数据的融合与信息交互,建筑智能控制与管理平台的建立、系统及设备的容错机制等最新技术应用的研究与探索,需要更多高科技产业来支撑智慧建筑领域。

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