物聯(lián)網(wǎng)自動識別應(yīng)用案例淺析

北京車網(wǎng)互聯(lián)科技有限公司2015/10/15物聯(lián)網(wǎng)自動識別應(yīng)用

--案例淺析互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)

互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)VS互聯(lián)網(wǎng)，即廣域網(wǎng)、局域網(wǎng)及單機(jī)按照一定的通訊協(xié)議組成的國際計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)?；ヂ?lián)網(wǎng)是指將兩臺計(jì)算機(jī)或者是兩臺以上的計(jì)算機(jī)終端、客戶端、服務(wù)端通過計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的手段互相聯(lián)系起來的結(jié)果。利用局部網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)等通信技術(shù)把傳感器、控制器、機(jī)器、人員和物等通過新的方式聯(lián)在一起，形成人與物、物與物相聯(lián)，實(shí)現(xiàn)信息化、遠(yuǎn)程管理控制和智能化的網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的延伸，它包括互聯(lián)網(wǎng)及互聯(lián)網(wǎng)上所有的資源，兼容互聯(lián)網(wǎng)所有的應(yīng)用，但物聯(lián)網(wǎng)中所有的元素(所有的設(shè)備、資源及通信等)都是個性化和私有化。自動識別互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)

采集過濾識別應(yīng)用專業(yè)行業(yè)車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用案例車掙：會掙錢的智能汽車錢包車掙是合作于車網(wǎng)互聯(lián)OBD產(chǎn)品（樂乘）的系統(tǒng)，與一般車載智能產(chǎn)品不同，創(chuàng)新性地將汽車硬件與互聯(lián)網(wǎng)社交平臺結(jié)合，以微信為移動互聯(lián)網(wǎng)入口，采用直接返利的模式，提供與車主行車習(xí)慣密切相關(guān)的利益反饋機(jī)制，直接而全面，打造了人-車-社交-生活的良性生態(tài)系統(tǒng)，為汽車智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃了新的戰(zhàn)局。樂乘盒子應(yīng)用—數(shù)據(jù)采集GPS基站樂乘盒子7項(xiàng)車況數(shù)據(jù)：里程、油量、VIN碼、車速、轉(zhuǎn)速、電瓶電壓、空氣流量；6大診斷數(shù)據(jù)：發(fā)動機(jī)系統(tǒng)、變速箱系統(tǒng)、剎車系統(tǒng)、安全氣囊、車身、電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)；4項(xiàng)提醒數(shù)據(jù)：手剎狀態(tài)、車門狀態(tài)、燈組狀態(tài)、車門鎖止動作；車主感興趣內(nèi)容聯(lián)系信息活動地點(diǎn)樂乘盒子應(yīng)用—數(shù)據(jù)過濾行車數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析行駛位置分布高速行駛20%其它路段12%城市行駛68%整體行駛速度統(tǒng)計(jì)行駛速度分布8/13120km/h90km/h8/178/158/198/20整體行駛時間統(tǒng)計(jì)1月2月3月4月5月6月<30小時<60小時>90小時車主駕駛行為分析根據(jù)不同客戶群，通過以下5個風(fēng)險評估因子的加權(quán)平均，將駕駛行為數(shù)據(jù)匯總成個性化分?jǐn)?shù)，評估用戶的駕駛習(xí)慣。平穩(wěn)性速度時間段注意力選擇基于駕駛行為，即行駛過程中的加速度、急剎車等作為風(fēng)險評估因子選擇基于絕對速度、與限速及路上其他車輛的速度差作為風(fēng)險評估因子注意力由兩個元素組成：物理相互作用（使用手機(jī)的頻率）及呼叫狀態(tài)選擇基于行車時間段作為風(fēng)險評估因子，一般12點(diǎn)至凌晨5點(diǎn)風(fēng)險較高疲勞度選擇基于駕駛時長和單調(diào)性作為風(fēng)險評估因子，判斷是否疲勞駕駛樂乘盒子應(yīng)用—自動識別偽相對速度風(fēng)險評估因子——以速度為例高速減少了在必要時及時反應(yīng)的可能性。人在接受信息、決定是否作出反應(yīng)以及最終實(shí)現(xiàn)反應(yīng)都是需要時間的。在高速狀態(tài)下，人們完成這些過程所需要的距離更遠(yuǎn)，從踩剎車到停車所需要的距離也更遠(yuǎn)。剎車距離與速度的平方成正比。因此，隨著速度增加，避免碰撞的機(jī)會也會減小。但在實(shí)踐中，這種關(guān)系更加復(fù)雜。精確的關(guān)系取決于其他很多速度和道路類型層面的因素。速度更快=事故更多?簡單速度相對速度（實(shí)際限速）相對速度（模型化限速）相對速度（模型化平均道路速度）相對速度（實(shí)際平均道路速度）樂乘盒子應(yīng)用—自動識別駕駛評分的描述性分析平穩(wěn)駕駛水平均值為64.1速度平均值為93.9專注時間平均得分為90.2每日駕駛時間平均得分為74.2總體評分的平均值為78.9來自車網(wǎng)互聯(lián)1200位用戶6月1日至5日19528條駕駛記錄樂乘盒子應(yīng)用—自動識別車主駕駛行為評分示例

總體評分87.3平穩(wěn)加速、平穩(wěn)剎車速度平穩(wěn)且均衡總體平穩(wěn)55.9平穩(wěn)性表現(xiàn)特別差，伴有大量的急剎車和急加速AB樂乘盒子應(yīng)用—自動識別車主駕駛行為評分示例不同用戶顯示略微不同的駕駛習(xí)慣綠色（最好）司機(jī)的所有指標(biāo)得分都不錯藍(lán)色（中等）司機(jī)的駕駛習(xí)慣與綠色相似，但得分略微下降橙色司機(jī)的得分較低，特別是在平穩(wěn)性和時間方面紅色司機(jī)雖然速度得分不錯，但在平穩(wěn)性和疲勞度方面表現(xiàn)較差樂乘盒子應(yīng)用—自動識別車主駕駛行為評分示例

較低的平穩(wěn)性得分代表跟車貼得太近，導(dǎo)致較少的思考時間和更多的事故較低的速度得分代表駕駛速度過快，導(dǎo)致較少的思考時間及更嚴(yán)重的影響糟糕的注意力得分代表在駕駛期間被手機(jī)分心，注意力不集中風(fēng)險較高的司機(jī)也有部分得分較高的行程，但會有更多的行程位于危險區(qū)，且行程得分總體分布較為分散（紅色）速度得分注意力得分平穩(wěn)性得分危險區(qū)危險區(qū)樂乘盒子應(yīng)用—自動識別環(huán)境對風(fēng)險的重要性不是所有的道路都一樣不同的復(fù)雜程度不同的速度不同的理賠記錄環(huán)境不同行人專區(qū)十字路口交叉路口人群等等……樂乘盒子應(yīng)用—自動識別理賠頻率駕駛得分15%10%5%020%40%60%80%高風(fēng)險用戶通過電話等方式進(jìn)行駕駛行為的提醒及指導(dǎo)提供駕駛行為改善計(jì)劃通過郵件等方式提供駕駛行為報告通過手機(jī)等方式提供駕駛行為報告理賠回歸線樂乘盒子應(yīng)用—行業(yè)應(yīng)用可供利用的有效數(shù)據(jù)信息個體用戶畫像男30歲白領(lǐng)高端車型車主駕駛行為良好生活規(guī)律喜愛科技產(chǎn)品生活習(xí)慣用戶群體畫像社會屬性消費(fèi)特征車輛檔案車輛檔案基本信息駕駛分析故障分析維保記錄……樂乘盒子應(yīng)用—行業(yè)應(yīng)用商家消費(fèi)定位社交信息應(yīng)用保險理賠應(yīng)用人臉識別應(yīng)用案例視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用

—數(shù)據(jù)來源(采集端)不限定攝像頭任意標(biāo)清圖片/視頻視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用

—自動捕捉和過濾

自動捕捉和過濾1、可以設(shè)置年齡和性別信息進(jìn)行篩選2、設(shè)置監(jiān)控范圍和成像質(zhì)量進(jìn)行篩選3、自動跟蹤技術(shù)，自動抓拍質(zhì)量最高的圖片4、同各種門禁、報警設(shè)備聯(lián)動視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用

—自動識別及性能

識別準(zhǔn)確率高人臉識別首都機(jī)場測試，人證比對準(zhǔn)確率能達(dá)到99.5%一萬數(shù)據(jù)庫下查找，告警命中率大于97%對人臉容忍度高人臉姿態(tài)變化30度內(nèi)可識別，60度內(nèi)可檢測人臉大小最低28像素可檢測，50像素可識別識別速度快單臺服務(wù)器每秒可完成1500萬次人臉比對視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用智能安防—公安·國安·監(jiān)獄·樓宇門禁身份驗(yàn)證—銀行·保險·政務(wù)·考試·運(yùn)營商智能終端—手機(jī)·電視·PC智慧商業(yè)—專賣店·購物中心

人臉識別技術(shù)的四大應(yīng)用領(lǐng)域視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用公共場所安全應(yīng)用啟用機(jī)器識別，自助通關(guān)/快速通關(guān)；采用閘機(jī)的模式，替代原有人工驗(yàn)證的方式，驗(yàn)證更加客觀、準(zhǔn)確；確認(rèn)照片人員身份，挖掘更換身份的在逃人員或犯罪嫌疑人；可以有效防止逃票、冒用證件等現(xiàn)象；可以節(jié)省人力，實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能查驗(yàn)機(jī)場認(rèn)證對比視頻視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用商業(yè)寫字樓、事業(yè)單位應(yīng)用

無需拿卡，避免忘帶，無縫進(jìn)入；杜絕冒用卡，增加安全性；來訪人員提前預(yù)約，無需身份證登記可關(guān)注特定人群寫字樓人臉門禁視頻視頻人臉識別技術(shù)的應(yīng)用社區(qū)人臉識別的應(yīng)用

刷臉進(jìn)入，智能便捷；監(jiān)控區(qū)域內(nèi)自動識別業(yè)主與訪客，確保社區(qū)“安全放心”。對外賣快遞人員進(jìn)行有效管理社區(qū)人臉門禁視頻語義識別應(yīng)用案例語義識別語義識別的自然語言分析技術(shù)，分析海量的數(shù)據(jù)得到可存入數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。聚焦關(guān)鍵信息，提供全景視野。關(guān)聯(lián)關(guān)系。。。自然語言分析引擎事件人物時間公司時間軸20152014信息分類政府公開信息社會信息媒體信息

。。。1.數(shù)據(jù)采集2.數(shù)據(jù)過濾3.數(shù)據(jù)識別語義識別—數(shù)據(jù)過濾（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化）機(jī)器自動識別并匹配公司、產(chǎn)品、人名、時間等重要信息車網(wǎng)互聯(lián)車網(wǎng)互聯(lián)依存文法實(shí)體抽取單文本引擎分詞&詞性標(biāo)注句法分析信息抽取語義聯(lián)想新詞發(fā)現(xiàn)相似話題聚類典型意見提取信息分類多文本引擎網(wǎng)址：事件查詢分類篩選、時間軸瀏覽各類事件事件類型與密度分布揭示潛在風(fēng)險分類瀏覽鼠標(biāo)拖拽

動態(tài)縮放選擇事件類型、時間任意切換瀏覽方式快速洞察1）了解企業(yè)一段時間內(nèi)最頻繁涉及的事件類型2）某類事件某時間點(diǎn)密集分布：發(fā)掘關(guān)鍵事件3）詳細(xì)了解特定事件的趨勢與詳情及時獲知提前獲知風(fēng)險：廣州通融易貸電子商務(wù)有限公司通融易貸是全廣州排名第二的P2P企業(yè)，廣東省互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會副會長單位。大量企業(yè)主、個人消費(fèi)者購買其理財(cái)產(chǎn)品。今年5月底至8月，大量新聞報道廣州通融易貸停止提現(xiàn)，虧欠上千名投資者共6,300萬元左右本金及利息。然而早在3月31日，已有媒體爆出其“被列入網(wǎng)貸黑名單”Link，對于相關(guān)企業(yè)主，如果事先能夠及時獲知，可以避免損失。［風(fēng)報］提供商業(yè)風(fēng)險事件的全程監(jiān)測和及時預(yù)警，提前獲知風(fēng)險信號，避免風(fēng)險爆發(fā)時只能被動就范。被列入“網(wǎng)貸黑名單”停止提現(xiàn)、失聯(lián)全面深入獲知現(xiàn)有做法難以獲取的信息：中山市小欖鎮(zhèn)宏毅塑料色母廠今年7月新聞報道某工人為搶救工廠貨物全身95%燒傷。文中爆出宏毅塑料色母廠漏電火災(zāi)［安全事故］，同時該事件引發(fā)出另一起［債務(wù)／資產(chǎn)抵押］事件：事發(fā)后工廠停工，老板失聯(lián)，很可能構(gòu)成惡意欠薪。該工廠已經(jīng)營近20年，但規(guī)模較小，少有新聞報道。對于類似企業(yè)如果僅通過百度搜索會發(fā)現(xiàn)充斥大量黃頁、廣告等無關(guān)信息，導(dǎo)致遺漏重要風(fēng)險信號。［風(fēng)報］解決方案：更廣泛的數(shù)據(jù)源覆蓋；專注于5大類，31小類企業(yè)所需的重要信息；事件級信息挖掘。數(shù)據(jù)識別通過語義分析技術(shù)，電腦可以代替我們來執(zhí)行語義分析的工作。通過復(fù)雜的語言學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)以及半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，語義識別應(yīng)用能以極高的速率閱讀和理解文本信息。重大交易企業(yè)信譽(yù)經(jīng)營業(yè)務(wù)產(chǎn)品質(zhì)量…其他公告處罰/警告/約談高管變動債務(wù)/資產(chǎn)抵押新品/產(chǎn)品升級安全事故涉及5大類，31小類企業(yè)經(jīng)營相關(guān)重大事件事件分類語義識別應(yīng)用

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股權(quán)轉(zhuǎn)讓？