精品国产911在线观看 尊重秘密的智能家居系统

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This article is part of our exclusive IEEE Journal Watch series in partnership with IEEE Xplore.

通过感知人类行径并相应革新环境成就,智能家居系统不错匡助建造更节能、更可连接的建筑。联系词,当触及到这些监控人们行径的系统时,濒临秘密问题,智能家居系统可能需要精深的数据处理来学习怎么搪塞给定的环境。

一个名为“Chameleon”的新智能系统旨在束缚这两个问题。它最近在两种不同的环境中进行了为期一个月的测试,仅经过一周的历练,就粗略以87%到99%的准确率斟酌人类行径。该斟酌效果发表在4月6日的《IEEE物联网》杂志上。

Andres Rico是麻省理工学院媒体实验室城市科学组的斟酌生斟酌助理,参与了这项斟酌。他和共事们围绕二氧化碳和被迫红外(PIR)传感器构建了他们的系统。Rico诠释说:“二氧化碳和PIR数据实质上不具有侵入性。”他指出,基于录像头或其他光学系统的系统可能会激发秘密问题。

二氧化碳和红据说感不错用于推测多样情况,举例房间里的人数和他们的呼吸强度,这不错指点出休息或行径气象。每个场景都有独有的二氧化碳和红外特征,不错使用机器学习进行分析。

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Chameleon智能家居系统使用有监督和无监督的机器学习算法。因此,该系统仍是足下了一些对于怎么评估任何环境的一般常识,但它也不错学会分袂其新环境的独有变量。Rico说,这种组合不错减少校准和保重系统的时期和资本。

麻省理工学院的斟酌人员在两种不同的环境中对Chameleon进行了测试:一个只消少数职工的办公室和一个每天有15到20人的教室。包括电路板、二氧化碳和PIR传感器在内的统共组件都组合在一个单位上,并安设在墙上。

天然这项斟酌连接了一个月,但效果标明,智能家居系统粗略在只是一周的历练后,就对房间内进行的行径进行高精度分类。Rico说:“该系统在十足不同的房间内提供这些效果,这对于将这些培育推广到更多的建筑和用例绝顶有价值。”

他说,他的团队但愿将Chameleon融入更多的实践空间中,匡助创造更智能的建筑。举例,它不错匡助一个单独的房间用于多样种种的行径(举例,视频会议、训诲、睡眠、和知友吃饭),并对每个行径做出妥贴的反映。

Rico示意:“这些系统还不错集成到数字城市考虑进程中,以便示知社区他们怎么使用空间,以便就办公室、教室、公园、住宅等的变更、运营和保重计策完结共鸣。”

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