如何使用传感器和人工智能来发挥传感器数据的协同作用?

作者: admin 分类: 人工智能 发布时间: 2018-04-16 09:25

人工智能(AI)目前正在为社会的方方面面带来革新。比如,通过结合数据挖掘和深度学习的优势,如今可以利用人工智能来分析各种来源的大量数据,识别各种模式、提供交互式理解和进行智能预测。

这种创新发展的一个例子就是将人工智能应用于由传感器生成的数据,尤其是通过智能手机和其他消费者设备所收集的数据。运动传感器数据以及其他信息比如GPS地址,可提供大量不同的数据集。因此,问题在于:“如何使用人工智能才能充分发挥这些协同作用?”

运动数据分析

一个说明性的的真实应用程序将可以通过分析使用数据来确定用户在每个时间段的活动,无论是在坐姿、走路、跑步或者睡眠情况下。

在这种情况下,智能产品的好处不言而喻:

1.提高客户生命周期价值

提高用户参与度可以降低客户流失率。

2.更具竞争力的产品定位

下一代智能产品满足消费者日益增长的期待。

3.为终端用户创造真正的价值

对室内运动的准确检测和分析可实现灵敏的导航功能、进行健康风险监控,同时提高设备的效率。 对多种智能手机和可穿戴平台实际使用情景的深度掌握,将大大有助于产品设计师了解用户的重复习惯和行为,例如确定正确的电池尺寸或确定推送通知的正确时机。

智能手机制造商对于人工智能功能的兴趣正浓,这也正突出了识别简单日常活动,如步数的重要性,这必将发展为更为深入的分析,例如体育活动。对于像足球这样的流行体育运动,产品设计师不会只着眼于运动员,而是会为更多的人提供便利,比如教练、球迷甚至是广播公司和运动服装设计公司等大型公司。这些公司将从深层次的数据分析中获益,从而可以准确量化、提高和预测运动表现。

数据获取和预处理

在识别这一商机之后,下一个合理的步骤就是思考如何有效收集这些巨大的数据集。

比如在活动跟踪方面,原始数据通过轴向运动传感器得以收集,例如智能手机、可穿戴设备和其他便携式设备中的加速度计和陀螺仪。这些设备以完全隐蔽的方式获取三个坐标轴(x、y、z)上的运动数据,即以便于用户应用的方式连续跟踪和评估活动。

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