人工智能通識 課件 第九章 AI助手-智慧生活

第九章AI助手——智慧生活《人工智能通識》配套課件《人工智能通識》教研組本章目錄9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛本章目錄9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)智慧生活概覽人、智能設(shè)備、物理空間及外部環(huán)境，均作為獨(dú)立的復(fù)雜子系統(tǒng)存在，它們之間通過高度協(xié)同與智能互聯(lián)，共同編織出一張智慧生活的網(wǎng)絡(luò)。以家庭生活為例展現(xiàn)的智慧生活的構(gòu)想圖人與智能家居設(shè)備之間的互動，如智能燈泡、智能音響、智能冰箱等。環(huán)境因素，如綠色植物和舒適的家庭環(huán)境。9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)智慧生活概覽定義與特點(diǎn)：利用現(xiàn)代信息技術(shù)，特別是物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，使人們的生活更加智能化、便捷化、高效化和個性化的生活方式。智能化：借助人工智能技術(shù)，各類智能家居設(shè)備可以進(jìn)行自我學(xué)習(xí)與決策，從而為用戶提供高度定制化的服務(wù)。互聯(lián)化：不同品牌和類型的智能設(shè)備之間能夠?qū)崿F(xiàn)無縫連接與協(xié)同決策，構(gòu)建起一個覆蓋廣泛的智能生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多種信息的暢通共享與交互。便捷性：用戶僅需簡單的語音指令或手勢操作即可輕松操控家中設(shè)備，極大地簡化了不同日常操作流程。安全性：AI技術(shù)的應(yīng)用使得家居安全防護(hù)更加高效，可以全天候?qū)崟r監(jiān)控家庭環(huán)境，有效預(yù)防潛在風(fēng)險，保障用戶的人身與財產(chǎn)安全。9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)智慧生活衣——智能穿戴：人工智能技術(shù)通過持續(xù)監(jiān)測健康指標(biāo)、提供定制化健康方案和運(yùn)動指導(dǎo)，以及利用圖像識別和推薦算法提供個性化服裝搭配建議與虛擬試穿體驗(yàn)。食——智慧飲食：人工智能技術(shù)貫穿于智慧農(nóng)業(yè)的作物監(jiān)測與管理、智能飲食的個性化食譜定制，以及食品安全的高效檢測與全程追溯，全面提升食品安全和飲食健康水平。住——智能家居：智能家居通過物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，智能化管理各種設(shè)備，自動調(diào)整家居環(huán)境，提供個性化服務(wù)，提升居住體驗(yàn)，并通過智慧社區(qū)實(shí)現(xiàn)資源共享和服務(wù)協(xié)同。行——智能交通：人工智能技術(shù)通過實(shí)時監(jiān)控、預(yù)測流量、自動駕駛、智能調(diào)度以及遠(yuǎn)程維護(hù)等應(yīng)用，提升了出行效率和安全性，推動交通系統(tǒng)向更高效、安全和綠色的方向發(fā)展。本章目錄9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手近年來，計(jì)算能力的飛躍、通信技術(shù)的革新、人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展、邊緣計(jì)算設(shè)備的日益普及都為可穿戴設(shè)備（WearableDevices）領(lǐng)域注入了新的活力，催生了許多面向可穿戴設(shè)備的新模型。智能眼鏡可穿戴式人工智能AppleWatch微軟包服裝設(shè)計(jì)核心技術(shù)與框架——以智能穿戴為例9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手可穿戴設(shè)備的分類：植入式設(shè)備、接觸式可穿戴設(shè)備、可穿戴環(huán)境監(jiān)測設(shè)備。智能可穿戴技術(shù)框架——DeepConvLSTM人體活動識別框架：輸入信息嵌入層編碼器注意力模塊SoftMax分類層佩戴傳感器進(jìn)行活動多個活動塊時間序列信號……012345

核心技術(shù)與框架——以智能穿戴為例9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手智能可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)收集架構(gòu)與信息處理模型：可穿戴設(shè)備的傳感器信號提取特征片段多模態(tài)特征淺層特征×輸出幀卷積層可穿戴設(shè)備的傳感器信號活動類別全連接層過程A過程B情緒檢測（a）基于深度學(xué)習(xí)的智能可穿戴設(shè)備獨(dú)立架構(gòu)核心技術(shù)與框架——以智能穿戴為例9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手智能可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)收集架構(gòu)與信息處理模型：（b）一種用于睡眠階段分類的智能可穿戴方法核心技術(shù)與框架——以智能穿戴為例9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手智能可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)收集架構(gòu)與信息處理模型：（c）基于物聯(lián)網(wǎng)/云架構(gòu)的多類可穿戴設(shè)備應(yīng)用案例介紹——AI時尚助手9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手AI時尚助手整合用戶偏好、身體尺寸及風(fēng)格取向，通過先進(jìn)算法提供個性化時尚推薦，提升用戶體驗(yàn)并促進(jìn)業(yè)內(nèi)創(chuàng)新與合作。2024年，香港科技大學(xué)與馮氏集團(tuán)宣布戰(zhàn)略合作，共同籌建“AIforFashion”科技創(chuàng)新中心，旨在推動人工智能在時尚產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用與發(fā)展。虛擬試衣技術(shù)作為時尚與科技融合的產(chǎn)物，正逐步改變著人們的購物體驗(yàn)和方式。這項(xiàng)技術(shù)通過虛擬的技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)用戶在不脫去身上衣物的情況下，完成變裝查看效果的目的。應(yīng)用案例介紹——AI時尚助手9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手AI在虛擬試衣領(lǐng)域中的應(yīng)用應(yīng)用案例介紹——AI時尚助手9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手AI試衣要素解析解碼器輸入輸出特征提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部特征圖(a)帶有輸入和輸出的關(guān)鍵點(diǎn)檢測流程應(yīng)用案例介紹——AI時尚助手9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手AI試衣要素解析輸入預(yù)測特征提取解碼器(b)帶有輸入和預(yù)測的時尚解析過程應(yīng)用案例介紹——AI時尚助手9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手AI虛擬換裝合成HR-VITON虛擬換裝合成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖本章目錄9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全人工智能通過智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)提升了生產(chǎn)效率和作物品質(zhì)，同時在食品安全監(jiān)管中迅速識別有害物質(zhì)，保障食品安全。無人駕駛農(nóng)業(yè)設(shè)備進(jìn)一步提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化水平，減輕了勞動力需求，同時也減少了對環(huán)境的影響。智能農(nóng)機(jī)AI賦能智慧農(nóng)業(yè)智能噴灑智能灌溉系統(tǒng)農(nóng)業(yè)優(yōu)化管理農(nóng)業(yè)機(jī)器人9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)通過在最佳時間和地點(diǎn)種植最適宜作物，采用信息技術(shù)如衛(wèi)星遙感、多光譜觀測、GPS和GIS等，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)化與智能化，顯著提升了生產(chǎn)效率并降低成本。作物分類在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中利用遺傳算法優(yōu)化的模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了作物的精準(zhǔn)識別與生長參數(shù)的科學(xué)管理，同時促進(jìn)了作物按大小、形狀、顏色、香氣等特征的精細(xì)分類與分級。這一過程融合了圖像采集、特征提取與智能分類技術(shù)，提升了產(chǎn)品附加值，幫助農(nóng)民進(jìn)行精細(xì)化管理。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全自主作業(yè)機(jī)器人是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中執(zhí)行多種任務(wù)的關(guān)鍵工具。它們一般都配備了傳感器來實(shí)時捕捉農(nóng)田環(huán)境信息，并利用以此控制機(jī)器人做出靈活的決策。(a)表型分析機(jī)器人(c)農(nóng)業(yè)采摘機(jī)器人(b)自主農(nóng)業(yè)機(jī)器人(d)農(nóng)業(yè)除草機(jī)器人(e)農(nóng)業(yè)車輛機(jī)器人(f)農(nóng)業(yè)噴灑機(jī)器人核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全構(gòu)建有效的植物疾病預(yù)防與控制體系對于保障作物健康生長和糧食安全至關(guān)重要。傳統(tǒng)的依靠專家人工目檢來識別植物疾病的方法因成本高且專業(yè)性強(qiáng)而顯得不足，亟需現(xiàn)代化解決方案以實(shí)現(xiàn)及時準(zhǔn)確的疾病識別。(a)高光譜和葉綠素?zé)晒獬上?b)高光譜成像用于香蕉植株病害掃描(c)高光譜成像：從實(shí)驗(yàn)室到現(xiàn)場(d)紅外和熱成像用于柑橘綠化檢測核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例農(nóng)作物病害檢測9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全生物體的可觀察特性稱為表型，包括行為、生化屬性、顏色、形狀和大小等；在植物科學(xué)中，通過自動化計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)進(jìn)行的植物表型分析能夠無須人工干預(yù)地檢測和測量作物特征，結(jié)合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行智能計(jì)算，以確定作物的生長潛力和抗病性，優(yōu)于傳統(tǒng)方法。作物表型篩選形態(tài)特征、生理特征和病原體智能計(jì)算計(jì)算機(jī)視覺/機(jī)器學(xué)習(xí)、地理信息系統(tǒng)、作物模型與算法特征分析大數(shù)據(jù)管理策略、訓(xùn)練策略、育種平臺育種選擇選擇形態(tài)特征、生理特征和病原體核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例農(nóng)作物表型分析9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全如何有效地獲取、管理和利用農(nóng)作物表型數(shù)據(jù)？圖像獲取圖像處理數(shù)據(jù)分析主動視覺數(shù)據(jù)驗(yàn)證圖像采集優(yōu)化圖像/表型數(shù)據(jù)倉庫實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)假設(shè)蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、表型組學(xué)…元數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)整合核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例農(nóng)作物表型分析9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全文本音頻圖像結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)3D信號數(shù)據(jù)采集Bert模型Transformer模型預(yù)訓(xùn)練大模型（LLMs）或基礎(chǔ)模型（FMs）Diffusion模型MAE模型GPT-4模型植物健康雜草與農(nóng)作物管理水果采摘畜牧業(yè)下游應(yīng)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)篩選適應(yīng)/微調(diào)核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例基于多模態(tài)大模型的農(nóng)業(yè)應(yīng)用概覽9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全神農(nóng)大模型2.0版本：多模態(tài)交互與智能化推理知識圖譜與向量數(shù)據(jù)庫并行加速推理算法核心技術(shù)與框架——以智慧農(nóng)業(yè)為例基于多模態(tài)大模型的農(nóng)業(yè)應(yīng)用概覽9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全應(yīng)用案例介紹——食品安全監(jiān)管與溯源食品安全監(jiān)管中的食品識別方法食品自動識別技術(shù)通過精確識別不同類型的菜品、果蔬、包裝食品等，為食品安全監(jiān)測、營養(yǎng)分析以及自動化生產(chǎn)流程提供了技術(shù)保障，覆蓋了廣泛的識別對象，從基礎(chǔ)的食材、果蔬，到復(fù)雜的菜品及包裝食品。來自食品數(shù)據(jù)ETHZFood-101、VireoFood-172、ISIAFood-200、VegFru和Grocery的一些實(shí)例圖像9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全應(yīng)用案例介紹——食品安全監(jiān)管與溯源通過融合食品的多粒度特征來設(shè)計(jì)專門的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對果蔬等多類別食品的高效識別。輸入圖像粗提取器細(xì)提取器粗分類器細(xì)分類器粗粒度標(biāo)簽粗粒度特征細(xì)粒度特征融合細(xì)粒度標(biāo)簽分類器融合特征融合粗網(wǎng)絡(luò)細(xì)網(wǎng)絡(luò)食品安全監(jiān)管中的食品識別方法9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全應(yīng)用案例介紹——食品安全監(jiān)管與溯源遷移學(xué)習(xí)：利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型作為特征提取器，或通過微調(diào)模型參數(shù)來適應(yīng)新的食品圖像數(shù)據(jù)集，從而緩解樣本不足的問題。小樣本學(xué)習(xí)：通過創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)策略，實(shí)現(xiàn)了在有限樣本的情況下較好的識別效果。增量學(xué)習(xí)：致力于開發(fā)能夠適應(yīng)類別和樣本數(shù)量持續(xù)增長的框架，確保模型在長期運(yùn)行中的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。多任務(wù)學(xué)習(xí)：通過同時學(xué)習(xí)食品類別、食材屬性等多種信息，不僅能夠提升識別精度，還能增強(qiáng)模型對食品圖像復(fù)雜性的理解能力。食品安全監(jiān)管中的食品識別方法9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全應(yīng)用案例介紹——食品安全監(jiān)管與溯源人工智能技術(shù)在食品供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用生產(chǎn)加工事前監(jiān)管機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險預(yù)警專家系統(tǒng)知識圖譜決策支撐儲存運(yùn)輸行為監(jiān)控數(shù)據(jù)采集智能追溯事中監(jiān)管消費(fèi)事后監(jiān)管大模型多模態(tài)輿情監(jiān)控圖像識別機(jī)器視覺行為識別區(qū)塊鏈物聯(lián)網(wǎng)傳感器科學(xué)召回智能決策信息安全深度學(xué)習(xí)視頻理解食品供應(yīng)鏈中的人工智能技術(shù)9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全應(yīng)用案例介紹——食品安全監(jiān)管與溯源食品供應(yīng)鏈中的人工智能技術(shù)其他人工智能技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)賦能的實(shí)時監(jiān)控技術(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定AI與區(qū)塊鏈融合……本章目錄9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

智能家居通過先進(jìn)的AI技術(shù)提升了生活的舒適度與便利性，并正逐步拓展至智慧社區(qū)，優(yōu)化資源配置和強(qiáng)化社區(qū)治理。家庭安全守護(hù)家庭生活助手設(shè)備控制與環(huán)境監(jiān)測9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

智慧社區(qū)以居民為中心，融合信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，全面提升社區(qū)管理和服務(wù)的智能化水平，增強(qiáng)居民的安全感與幸福感。9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

核心技術(shù)與框架——以智能家居為例AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）融合了AI與物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，通過智能計(jì)算能力和多元人機(jī)交互，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的精準(zhǔn)控制與信息深度理解，推動了從“物聯(lián)”到“智聯(lián)”的升級。其研究體系涵蓋感知層、操控層、應(yīng)用場景及安全隱私保護(hù)，推動了智能家居等領(lǐng)域的智能化進(jìn)程，保障了AIoT的健康發(fā)展。數(shù)字孿生技術(shù)通過遠(yuǎn)程控制、智能管理、安全防護(hù)和生活品質(zhì)提升四個方面，為智能家居系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的支撐，使家庭管理更加便捷高效，同時增強(qiáng)了家庭安全性和居住舒適度。通過這一技術(shù)，用戶不僅可以跨越空間限制控制家居設(shè)備，還能實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的智能聯(lián)動，享受個性化規(guī)則帶來的智能舒適生活，并通過安防監(jiān)控獲得更高的安全感。9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

核心技術(shù)與框架——以智能家居為例智能制造物聯(lián)網(wǎng)智慧農(nóng)業(yè)智能家居智能交通控制系統(tǒng)智慧醫(yī)療智慧社區(qū)AI與IoT應(yīng)用場景融合智能制造物聯(lián)網(wǎng)智慧負(fù)載均衡智慧能耗管理資源智慧調(diào)度復(fù)雜事件智慧控制云霧邊融合AI與IoT操控層融合數(shù)據(jù)智慧采集存儲數(shù)據(jù)智慧分析處理感知設(shè)備智慧協(xié)同AI與IoT感知層融合數(shù)據(jù)與內(nèi)容安全應(yīng)用服務(wù)安全可信管理傳輸媒介安全移動終端安全位置隱私保護(hù)AI與IoT安全及隱私保護(hù)融合9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

應(yīng)用案例介紹——智慧社區(qū)以智能安防為例智能安防中的人臉識別技術(shù)深度學(xué)習(xí)算法在安防監(jiān)控行業(yè)廣泛應(yīng)用于目標(biāo)分析，如FacebookAIResearch開發(fā)的DeepFace系統(tǒng)，通過3D對齊方法提高人臉識別準(zhǔn)確性，并集成多種模型實(shí)現(xiàn)高精度識別與屬性分析。DeepFace系統(tǒng)不僅在安全監(jiān)控和身份驗(yàn)證中發(fā)揮作用，還適用于個性化娛樂互動、社交網(wǎng)絡(luò)智能化及人機(jī)交互等多種場景。輸入圖像檢測&定位臉部正向化@152×152×3C1:32×11×11×3@142×142M2:32×3×3×32@71×71C3:16×9×9×32@63×63L4:16×9×9×16@55×55L5:16×9×9×16@55×55L6:16×5×5×16@21×21F7:4096dF8:4030d特征表示人臉標(biāo)簽9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

應(yīng)用案例介紹——智慧社區(qū)以智能安防為例智能安防中的異常檢測技術(shù)感知智能系統(tǒng)檢測異常情況后，認(rèn)知智能模塊通過理解和解釋收集的數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)做出合理決策，如觸發(fā)警報或協(xié)調(diào)設(shè)備行動。感知智能與認(rèn)知智能相結(jié)合，共同提升了智能安防系統(tǒng)的響應(yīng)速度與決策準(zhǔn)確性。智能安防系統(tǒng)感知信息的深度理解。主要涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)自然語言信息的深度理解。主要涉及自然語言技術(shù)感知智能：用于場景圖像理解。例如火焰檢測、火災(zāi)預(yù)警。認(rèn)知智能：用于行業(yè)知識理解。例如智能決策、方案制定。安防應(yīng)用9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

應(yīng)用案例介紹——智慧社區(qū)以智能安防為例一種基于多模態(tài)大模型的異常數(shù)據(jù)引擎在智能安防領(lǐng)域，華中科技大學(xué)、百度和密歇根大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)共同構(gòu)建了VAD-Instruct50k數(shù)據(jù)集，采用高效時間注釋方法僅標(biāo)注異常事件單幀以降低成本，基于單幀注釋生成偽幀級標(biāo)簽，并結(jié)合多模態(tài)大型語言模型與SurveillanceVision數(shù)據(jù)集生成詳細(xì)事件描述，最終形成帶描述和標(biāo)簽的“視頻-提問-回答”指令對用于訓(xùn)練視頻異常檢測系統(tǒng)。9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

應(yīng)用案例介紹——智慧社區(qū)以智能安防為例視頻收集異常正常標(biāo)注增強(qiáng)時序單幀標(biāo)注事件片段生成{14.1s,46.7s,…}事件片段生成{{10.0s~20.2s,描述},…}{{10.0s~20.2s},{37.2s~52.4s}}t14.1s46.7s異常分?jǐn)?shù)10.0s20.2s37.2s52.4s視頻描繪場景：一名男子站在屋頂上，手持槍支并對準(zhǔn)另一位同樣在屋頂上的男子。后者中槍后從屋頂墜落到地面。一種基于多模態(tài)大模型的異常數(shù)據(jù)引擎9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

應(yīng)用案例介紹——智慧社區(qū)以智能安防為例指令構(gòu)建任務(wù)提示+異常情境：人工智能視覺助手，正在觀看一個視頻片段…視頻字幕：{視頻字幕}請總結(jié)視頻中體現(xiàn)異常/正常的內(nèi)容特征，并解釋為什么它是異常/正常的…該視頻片段的標(biāo)簽是{異常標(biāo)簽}。大語言模型LLM答案篩查數(shù)據(jù)集構(gòu)建<視頻>\n此視頻中是否有異常事件？是的，視頻中顯示一名男子在屋頂上射擊另一名男子，導(dǎo)致受害者墜落地面，這是異常的，因?yàn)樗枥L了一個可能導(dǎo)致傷害或死亡的暴力和潛在犯罪行為。一種基于多模態(tài)大模型的異常數(shù)據(jù)引擎9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)

應(yīng)用案例介紹——智慧社區(qū)以智能安防為例智能安防中的困難與挑戰(zhàn)技術(shù)局限：傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法在泛化能力、魯棒性和數(shù)據(jù)標(biāo)注上存在不足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集困難、算法開發(fā)周期長和系統(tǒng)擴(kuò)展性受限。隱私與安全：涉及個人隱私信息的處理需在保障公共安全的同時保護(hù)隱私，同時需應(yīng)對黑客攻擊和網(wǎng)絡(luò)犯罪威脅。碎片化問題：不同用戶和場景需求各異，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)影響了設(shè)備和服務(wù)的規(guī)?；?yīng)及系統(tǒng)集成。本章目錄9.1智慧生活概述與人工智能實(shí)現(xiàn)9.2智“衣”新尚——智能穿戴與AI時尚助手9.3“食”悅智融——智慧農(nóng)業(yè)與食品安全9.4樂享智“住”——智能家居與智慧社區(qū)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛智能交通通過集成先進(jìn)科技實(shí)現(xiàn)全面感知與智能管理，提高了道路通行效率和安全性，鼓勵綠色出行并減輕環(huán)境污染。同時，智能交通系統(tǒng)實(shí)時監(jiān)測路況與車輛狀態(tài)，預(yù)防事故并快速響應(yīng)救援需求，降低事故損失。智能交通還促進(jìn)了信息共享與服務(wù)創(chuàng)新，打破信息孤島，提供個性化出行服務(wù)，滿足多元化需求。城市交通流動實(shí)時交通監(jiān)測與預(yù)測9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛基于AI大模型的城市交通管理系統(tǒng)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛核心技術(shù)與框架——以交通規(guī)劃為例交通流預(yù)測的一般技術(shù)框架其他外部影響數(shù)據(jù)歷史交通數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)時空特征提取預(yù)處理數(shù)據(jù)降維缺失數(shù)據(jù)估計(jì)深度學(xué)習(xí)框架多核層不確定性數(shù)據(jù)集成交通數(shù)據(jù)流預(yù)測噪聲去除標(biāo)準(zhǔn)化9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛核心技術(shù)與框架——以交通規(guī)劃為例交通規(guī)劃相關(guān)的時空大數(shù)據(jù)特征分析手機(jī)信令數(shù)據(jù)：低成本、實(shí)時性強(qiáng)，用于提取出行特征、追蹤路徑鏈及分析人口分布，但在低密度區(qū)域定位精度受影響。公交IC卡/AFC數(shù)據(jù)：記錄刷卡行為，反映客流動態(tài)，適用于出行鏈分析、客流預(yù)測及調(diào)度優(yōu)化，但信息完整性有限。浮動車數(shù)據(jù)：通過車載傳感器收集信息，適用于實(shí)時交通管理和路徑誘導(dǎo)，但準(zhǔn)確性受駕駛行為和路況影響。POI數(shù)據(jù)：揭示城市功能區(qū)分布和居民活動熱點(diǎn)，幫助理解出行需求并預(yù)測未來交通模式。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（如網(wǎng)約車、共享單車）：提供出行者畫像和需求預(yù)測，豐富交通規(guī)劃的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛核心技術(shù)與框架——以交通規(guī)劃為例智慧城市交通規(guī)劃決策支持框架規(guī)劃前期規(guī)劃實(shí)施規(guī)劃評價交通需求精準(zhǔn)預(yù)測出行過程全面感知綜合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、多智能體仿真等規(guī)劃階段規(guī)劃內(nèi)涵分析方法人群畫像、人口與用地公交相關(guān)、軌道相關(guān)城市路網(wǎng)、公交線網(wǎng)衍生數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)街景數(shù)據(jù)手機(jī)信令數(shù)據(jù)WIFI數(shù)據(jù)網(wǎng)約車訂單數(shù)據(jù)融合新增數(shù)據(jù)動態(tài)反饋9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛核心技術(shù)與框架——以交通規(guī)劃為例智慧城市交通規(guī)劃決策支持框架城市交通規(guī)劃決策支持框架主要涉及到交通需求精準(zhǔn)預(yù)測、出行過程全面感知以及綜合網(wǎng)絡(luò)分析三個方面的技術(shù)內(nèi)容。(1)交通需求精準(zhǔn)預(yù)測技術(shù)依賴多源信息，如手機(jī)信令、POI數(shù)據(jù)、公交IC卡、浮動車GPS和網(wǎng)約車訂單數(shù)據(jù)，在規(guī)劃初期估算人口規(guī)模與分布，并在后續(xù)階段實(shí)現(xiàn)精細(xì)化需求預(yù)測，促進(jìn)城市空間與交通系統(tǒng)協(xié)同。融合時空大數(shù)據(jù)還可為出行者繪制“畫像”，區(qū)分不同屬性和行為特征的個體，為交通規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛核心技術(shù)與框架——以交通規(guī)劃為例(2)多源時空大數(shù)據(jù)的融合分析，如浮動車GPS與道路卡口數(shù)據(jù)，能夠全面監(jiān)測道路狀況并快速識別擁堵原因，而公交和地鐵的IC卡/AFC數(shù)據(jù)則有助于了解出行偏好和指導(dǎo)線網(wǎng)規(guī)劃。街景、手機(jī)傳感器和WIFI探針數(shù)據(jù)的結(jié)合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了城市慢行交通狀態(tài)的精細(xì)化感知，為設(shè)施改善和街區(qū)設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支持。智慧城市交通規(guī)劃決策支持框架城市交通規(guī)劃決策支持框架主要涉及到交通需求精準(zhǔn)預(yù)測、出行過程全面感知以及綜合網(wǎng)絡(luò)分析三個方面的技術(shù)內(nèi)容。9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛核心技術(shù)與框架——以交通規(guī)劃為例(3)新型智慧城市交通規(guī)劃需在精準(zhǔn)預(yù)測交通需求和全面感知居民出行信息的基礎(chǔ)上，融合多源時空數(shù)據(jù)建立綜合交通網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論進(jìn)行多方面分析。例如，通過將公交站點(diǎn)與軌道站點(diǎn)關(guān)聯(lián)形成耦合網(wǎng)絡(luò)，可評價多模式公交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要性，并分析不同時段站點(diǎn)的重要度排名。智慧城市交通規(guī)劃決策支持框架城市交通規(guī)劃決策支持框架主要涉及到交通需求精準(zhǔn)預(yù)測、出行過程全面感知以及綜合網(wǎng)絡(luò)分析三個方面的技術(shù)內(nèi)容。9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛應(yīng)用案例介紹——自動駕駛系統(tǒng)基于AI的自動駕駛仿真系統(tǒng)9.5智“行”天下——交通大數(shù)據(jù)與自動駕駛應(yīng)用案例介紹——自動駕駛系統(tǒng)自動駕駛等級劃分L5L4L3L2L1L0L0:完全手動駕駛需要人類駕駛者全權(quán)操作L1:輔助駕駛針對方向盤和加減速其中一項(xiàng)操作提供駕駛支援，其他由駕駛者操作L2:部分自動駕駛針對方向盤和加減速中多項(xiàng)操作提供駕駛支援，其他由駕駛者操作L3:有條件自動駕駛由無人駕駛系統(tǒng)完成