基礎(chǔ)服務(wù)

1）圖像識別：

IoT的一大部分應(yīng)用場景中，輸入深度學習的數(shù)據(jù)是圖片或視頻。每天，每個人都在用手機的高清攝像頭拍攝者圖片和視頻，除此之外，家居、校園或工廠也在使用智能攝像頭。所以，圖像識別、分類、目標檢測是這類設(shè)備的基礎(chǔ)應(yīng)用。

2）語音識別

隨著智能手機和可穿戴設(shè)備的普及，語音識別也成了人們和自己的設(shè)備互動的一種自然而方便的方式。Price等人搭建了一個專用的低功耗深度學習芯片，用于自動語音識別。這種特制芯片的能量消耗要比目前手機上運行的語音識別工具的能量消耗低100倍。

3）室內(nèi)定位

室內(nèi)定位在IoT領(lǐng)域有許多應(yīng)用，例如智能家居、智能校園、或智能醫(yī)院。例如DeepFi系統(tǒng)，在線下訓練階段，通過深度學習用之前儲存的WiFi通道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)來訓練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，在線上定位階段通過fingerpringting來測定用戶位置。

4）生理和心理狀態(tài)檢測

IoT與深度學習的結(jié)合也應(yīng)用在了檢測各種生理或心理狀態(tài)中，例如姿態(tài)、活動和情緒。許多IoT應(yīng)用都在交付的服務(wù)中整合了人體姿態(tài)估計或活動識別模塊，例如智能家居、智能汽車、XBox、健康、運動等等。

5）安全和隱私

安全和隱私是所有IoT領(lǐng)域應(yīng)用所關(guān)注的一個重要問題。事實上，系統(tǒng)功能的有效性取決于是否能保護機器學習工具和處理過程不受攻擊。虛假數(shù)據(jù)注入（False Data Injection，F(xiàn)DI）是數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)的一種常見攻擊類型。He等人提出用條件DBN從歷史數(shù)據(jù)中提取FDI特征，然后利用這些特征進行實時攻擊檢測。作為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的一大貢獻者，智能手機也面臨著黑客攻擊的威脅。Yuan等人提出用深度學習框架來鑒別安卓應(yīng)用中的惡意軟件，準確率達到了96.5%。深度機器學習方法的安全性和隱私保護是能否在IoT領(lǐng)域應(yīng)用的最重要因素。Shokri等人提出了一種解決分布式學習的深度學習模型隱私保護問題的方法。

IoT應(yīng)用和基礎(chǔ)服務(wù)

應(yīng)用

1）智能家居：

智能家居的概念涉及廣泛的基于IoT的應(yīng)用，它有助于提高家庭的能源使用和效率，以及居住者的便利性、生產(chǎn)力和生活質(zhì)量。如今，家電可以與互聯(lián)網(wǎng)連接，提供智能服務(wù)。例如微軟和 Liebherr的一個合作項目，對從冰箱內(nèi)收集的信息應(yīng)用了Cortana 深度學習。這些分析和預測可以幫助家庭更好地控制他們的家庭用品和開支，并結(jié)合其他外部數(shù)據(jù)，可用于監(jiān)測和預測健康趨勢。

2）智慧城市：

智能城市服務(wù)跨越多個物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，如交通、能源、農(nóng)業(yè)等。智慧城市的一個重要問題是預測群體移動模式，Song等人開發(fā)了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的系統(tǒng)，在城市級別實現(xiàn)了這一目標。Liang等人基于RNN模型搭建了實時群體密度預測系統(tǒng)，利用移動手機用戶的通信數(shù)據(jù)對交通站的群體密度進行預測。廢物管理和垃圾分類也是智慧城市的一個相關(guān)任務(wù)，可以通過基于視覺分類任務(wù)的CNN模型來實現(xiàn)自動化。Amato等人基于智能相機和深度CNN開發(fā)了檢測停車場的使用中和空閑車位的系統(tǒng)。

3）能源：

消費者與智能電網(wǎng)之間的雙向通信是IoT大數(shù)據(jù)的來源。能源供應(yīng)商希望學習當?shù)氐哪茉聪M模式、預測需求，并根據(jù)實時分析做出適當?shù)臎Q定。在智能電網(wǎng)方面，從太陽能、風能或其他類型的自然可持續(xù)能源中預測電力是一個活躍的研究領(lǐng)域，深度學習在這一領(lǐng)域的許多應(yīng)用中越來越多地被使用。

4）智能交通系統(tǒng)：

來自智能交通系統(tǒng)（ITS）的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的另一個數(shù)據(jù)源。Ma等人采用RBM和RNN結(jié)構(gòu)設(shè)計了一個交通網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)，模型輸入是參與該系統(tǒng)的出租車GPS數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)通過一小時內(nèi)的累積數(shù)據(jù)預測交通擁堵的準確率高達88%。ITS也帶動了交通標志檢測和識別的發(fā)展，這一技術(shù)在自動駕駛、輔助駕駛系統(tǒng)中都有很重要的應(yīng)用。除此之外，許多初創(chuàng)公司應(yīng)用深度學習來完善自動駕駛汽車系統(tǒng)的檢測行人、交通標志、路障等任務(wù)。

5）醫(yī)療和健康：

IoT結(jié)合深度學習也在為個人和組織提供醫(yī)療和健康方案中得到應(yīng)用。例如，開發(fā)基于移動應(yīng)用程序的精確測量飲食攝入量的解決方案，可以幫助提升個人健康和幸福感。Liu等人采用CNN開發(fā)了識別食物圖片和相關(guān)信息的系統(tǒng)。用深度學習對醫(yī)學圖片進行分類和分析是醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱點。Pereira等人通過CNN識別手寫圖片來鑒定早期帕金森癥。除此之外，深度學習與IoT的結(jié)合在聲音異常檢測、乳腺血管疾病檢測中也得到了應(yīng)用

6）農(nóng)業(yè)：

生產(chǎn)健康作物和發(fā)展有效的種植方式是健康社會和可持續(xù)環(huán)境的要求。使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行植物病害識別是一個可行的解決方案。深度學習也被用于遙感，進行土地和作物的檢測與分類。研究顯示，使用CNN進行作物識別準確率達到了85%，相比于MLP或隨機森林有很大提高。自動耕作中的預測和檢測任務(wù)也應(yīng)用了深度學習。

7）教育：

IoT和深度學習的結(jié)合有助于提高教育系統(tǒng)的效率。移動設(shè)備可以收集學生的數(shù)據(jù)，深度分析方法可以用來預測和解釋學生的進步和成就。增強現(xiàn)實技術(shù)結(jié)合可穿戴設(shè)備和移動設(shè)備也是深度學習在這一領(lǐng)域的潛在應(yīng)用，激發(fā)學生的興趣，讓教育學習方法更有效。此外，深度學習可以用于個性化推薦模塊，向教育者推薦更多相關(guān)內(nèi)容。利用深度學習對大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程數(shù)據(jù)（MOOC）進行分析，可以幫助學生更好的學習。除此之外，利用CNN監(jiān)測教室占用率是深度學習在教育方面的另一個應(yīng)用。

8）工業(yè)：

對于工業(yè)部門來說，IoT和網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)（CPS）是推動制造技術(shù)邁向智能制造（工業(yè)4.0）的核心要素。工業(yè)中的廣泛應(yīng)用均可以受益于深度學習模型的引入。通過將裝配線中生產(chǎn)車輛的圖像及其注釋都輸入深度學習系統(tǒng)，可以利用AlexNet、GoogLeNet等網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)視覺檢測。

9）政府：

許多涉及市政的各種任務(wù)需要精確的分析和預測。利用美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)絡(luò)的歷史數(shù)據(jù)訓練LSTM網(wǎng)絡(luò)，可進行地震預測。利用極端氣候的圖片訓練CNN，進行極端氣候事件探測。此外，城市的基礎(chǔ)設(shè)施，如道路、供水管道等的損害檢測，是IoT和深度學習可以為政府提供便利的另一個領(lǐng)域。

10）運動和娛樂：

運動分析近年來發(fā)展迅速，為團隊或運動員帶來了競爭優(yōu)勢。提出了深度學習方法打造智能籃球場。采用RNN識別NBA比賽中的球員違規(guī)。結(jié)合了可穿戴設(shè)備傳感數(shù)據(jù)和CNN進行排球運動員活動識別。采用層級結(jié)構(gòu)的LSTM模型研究排球隊的整體活動。

11）零售：

隨著移動設(shè)備的普及，網(wǎng)上購物的人數(shù)大大增加了。最近出現(xiàn)了通過視覺搜索技術(shù)向產(chǎn)品圖像檢索的轉(zhuǎn)變。CNN一直用于服裝和時尚市場的視覺搜索，幫助你在網(wǎng)店中找到在電影中看到的或在街上看到的商品。IoT結(jié)合深度學習可以搭建視覺購物輔助系統(tǒng)，包括智能眼鏡、手套和購物車，目的是幫助視障人士購物。此外，智能購物車的開發(fā)可以實現(xiàn)實時自結(jié)賬的功能。