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美突破远端感测物联网技术 可导入智慧工业

仪表下游中国仪表网2017年03月02日 16:07:34人气:14365

  【中国仪表网 仪表下游】近日,美国能源部(DoE)旗下的阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)取得了一项运用于远端感测的统包式(turn-key)物联网(IoT)技术突破;这种“Waggle”概念──在芝加哥的“Array of Things”智慧城市专案中进行了两年测试──终于可以导入智慧工业与政府传感器阵列中。
  


Waggle平台内含四颗处理器,采用Linux作业系统,能混合搭配具备不同特定应用传感器的阵列
  
  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图像及音频资料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,可通过传输经过识别的事件到云端、而非原始资料,而大幅减少大数据(Big Data)问题。
  
  此外其子板(daughter-board)架构,允许任何一种传感器阵列安装到“传感器网络边缘(sensor-net edge)”装置,因此能利用机器学习来识别几乎所有东西。
  
  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。
  
  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、预先识别的资料开始,或是即时轮询无线节点以取得目前状态的资料──可以是原始资料或是经过预先识别的。
  


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平台的空气颗粒物传感器,监测田纳西州Chattanooga 的空气品质
  
  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品质,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。
  
  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式物联网装置。
  
  (原标题:“统包式”物联网平台助力智慧城市远端监测)
(本文来源:MEMS转载请注明出处
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