本项目基于物联网技术，应用于智能手机、智能家居等终端设备，实现对各类传感器数据进行实时采集、处理和分析，通过互联网对用户的位置、行为轨迹等数据进行实时监控，实现对各类终端设备“人”的实时管控，以达到对终端设备进行状态评估、故障诊断等目的，以提升设备使用效率和用户体验。智能手机终端设备通过 APP操控系统来对用户行为轨迹进行跟踪和分析，并通过对用户状态数据进行实时监控和预警。通过用户状态智能检测技术，实现设备状态信息采集和在线状态评估；通过对用户行为轨迹智能分析技术实现设备状态感知；通过对用户行为数据自动处理技术达到设备健康状态分析诊断。根据不同用户需求提供相应的功能模块设计与优化方案：基于智能手机终端设备上摄像头模块，提供具有动态数据采集功能、基于人工智能算法的视觉检测传感器模块、智能控制与通信模块和面向用户的安全防护装置。根据每个用户不同特征设计不同功能模块。基于人工智能算法建立实时精准反馈及快速诊断系统。 1、基于位置轨迹智能分析技术，实现了对用户位置轨迹跟踪和分析，可为用户提供日常的个人位置轨迹查询以及分析，提供用户的活动轨迹等动态行为数据，可以进一步改善用户的日常生活场景。 例如：用户可以在手机 APP上查看和记录下其过去一个月内的活动轨迹，其中包括但不限于：在同一个地方停留多长时间，出行方式是否发生改变等。然后利用以上数据计算用户在一个地方内所花费的时间和所花费的费用，并根据费用增减情况实时动态调整相应服务。这些都是需要实时采集才能完成的任务。本项目可以为用户的手机空间位置轨迹数据以及用户行为轨迹数据，同时为不同用户提供针对其当前所处位置轨迹的精准定位。目前有多种方式实现用户的位置轨迹跟踪效果：① APP可以直接登录用户个人帐号实现的位置轨迹跟踪；②通过手机 APP提供定位服务。③在智能手机终端上通过蓝牙信号网络或其他传输方式实现其手机用户的定位服务。④与目前主流 App进行对接实现用户手机与应用市场功能互联。 2、基于人工智能算法对实时反馈及快速诊断系统，可实现对设备的健康状态的检测和预测，预测设备在特定时间点的状态状态，能够实时对设备异常情况做出预判，并提供故障预警信息，可以提前预防设备可能出现的故障，同时也可以方便地查找设备故障原因。 本项目研究出的基于图像识别的设备健康状态监测技术，采用图像识别对设备进行健康状况监测的技术。该设备是智能手机终端中应用最为广泛的一种智能设备，能够通过图像识别实现对多种设备的监测（包括智能门锁、摄像头、电饭煲等),从而对设备做出合理的健康检测。设备健康状态检测技术包括：①图像识别技术：基于图像库构建设备健康状态评价模型，该模型在识别率95%以上且准确率可达92%以上。②图像处理技术：基于多摄像头信息融合技术和图像滤波技术。③自动图像处理技术：基于深度学习的图像识别技术和图像优化算法。④设备状态监测技术：通过设备监测技术对终端设备的状态进行实时监测。 3、面向用户的安全防护装置，主要是对终端设备的实时安全保护及功能提升，通过对手机终端的人脸识别和远程控制软件，实时对智能设备中人的状态进行反馈与预测。 人脸识别与智能控制模块通过对人脸的识别以及后续的行为数据分析对人的状态进行精准预测并及时告知用户手机终端进行控制操作。从而使产品具备快速识别和预警的能力。该装置在远程控制终端设备，可以实现终端设备远程控制功能，通过手机 APP能够实时查看监控人员移动过程中摄像头拍摄的视频素材并通过手机 APP查看拍摄视频内容。同时该设备也具备智能检测功能（如果用户对摄像头拍摄的视频内容不满意也可通过手机 APP进行远程设置）。安全防护装置通过对其后台权限控制模块能够实现对人员的人脸权限和安全保护。实现手机远程设置人脸登录操作方式（登陆账号时绑定手机为用户的手机登录账号）。将该设备与手机 APP进行连接并远程控制设备进行控制操作。实现了从人身份确认到设备控制再到远程控制操作全部智能化功能体验优化设计。 |
