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”统包式“物联网技术实现智慧城市远程监测

时间:2017-02-27 作者:R. Colin Johnson 阅读:
一种运用于远程感测的统包式物联网平台,能将经过识别的事件传输到云端…

美国能源部(DoE)旗下的阿贡国家实验室(Argonne NaTIonal Laboratory)发表了一种运用于远程感测的统包式(turn-key)物联网(IoT)技术突破;这种“Waggle”概念──在芝加哥的“Array of Things”智慧城市项目中进行了两年测试──终于可以导入智能工业与政府传感器数组中。C34EETC-电子工程专辑

Waggle的突破在于其“边缘运算(edge computing)”硬件与图案识别软件,能以机器学习在将现场影像及音频数据传输至云端之前进行“预处理(pre-process)”;能源部指出,由阿贡实验室打造的无线环境感测平台,是全球第一个统包式边缘运算方案,可透过传输经过识别的事件到云端、而非原始资料,而大幅减少巨量资料(Big Data)问题。C34EETC-电子工程专辑

此外其子板(daughter-board)架构,允许任何一种传感器数组安装到“传感器网络边缘(sensor-net edge)”设备,因此能利用机器学习来识别几乎所有东西。
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*德州大学达拉斯分校的大气科学家David Lary,介绍以整合到阿贡实验室开发之Waggle平台的空气微粒传感器,监测田纳西州Chattanooga 的空气质量
(来源:Wes Agresta,Argonne National Laboratory)*C34EETC-电子工程专辑

阿贡实验室举办了为期两天的技术研讨会,吸引产官学界对Waggle平台有兴趣的50多位工程师参加,包括来自美国太空总署(NASA)、美国环保署(EPA)、Honeywell、Bosch、美国德州大学达拉斯分校(University of Texas-Dallas),以及奥勒冈州波特兰市(Portland)的代表。C34EETC-电子工程专辑

Waggle节点能以轮询(polling)或自动(automatic)模式运作(或两者同时),让科学家们能从读取在云端纪录、预先识别的数据开始,或是实时轮询无线节点以取得目前状态的数据──可以是原始数据或是经过预先识别的。
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Waggle利用传感器端的图案识别数据,而非传输到云端的原始数据,确保传输到分析性云端数据库的数据流能呈现目标对象状态C34EETC-电子工程专辑

目前Waggle被运用于亚马逊丛林的森林砍伐研究,以及改善载人太空任务的空气质量,还有增进我们对环境、人类健康(例如花粉与气喘疾病之间的关联性)等研究的了解。C34EETC-电子工程专辑

Waggle的机器学习功能可用以识别鸟类、汽车、自行车,或是云的各种形状以及其他环境现象,例如监测废水的流向;而因为该平台采用消费性等级传感器,也能运用于小型化的廉价超低功耗可穿戴物联网设备。
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*Waggle平台内含四颗处理器,采用Linux操作系统,能混合搭配具备不同特定应用传感器的数组
(来源:Wes Agresta,Argonne National Laboratory)*C34EETC-电子工程专辑

编译:Judith ChengC34EETC-电子工程专辑

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载C34EETC-电子工程专辑

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R. Colin Johnson
EETimes前瞻技术编辑。R. Colin Johnson自1986年以来一直担任EE Times的技术编辑,负责下一代电子技术。 他是《Cognizers – Neural Networks and Machines that Think》一书的作者,是SlashDot.Org的综合编辑,并且是他还因对先进技术和国际问题的报道,获得了“Kyoto Prize Journalism Fellow”的荣誉。
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