时间序列应用分析 深度解读：深度学习在IoT大数据和流分析中的应用(4)

智能城市服务跨越多个物联网领域，如交通、能源、农业等。智慧城市的一个重要问题是预测群体移动模式，Song等人【9】开发了基于深度神经网络模型的系统，在城市级别实现了这一目标。Liang等人【10】基于RNN模型搭建了实时群体密度预测系统，利用移动手机用户的通信数据对交通站的群体密度进行预测。废物管理和垃圾分类也是智慧城市的一个相关任务，可以通过基于视觉分类任务的CNN模型来实现自动化。Amato等人【11】基于智能相机和深度CNN开发了检测停车场的使用中和空闲车位的系统。

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来自智能交通系统（ITS）的数据是大数据的另一个数据源。Ma等人【12】采用RBM和RNN结构设计了一个交通网络分析系统，模型输入是参与该系统的出租车GPS数据。该系统通过一小时内的累积数据预测交通拥堵的准确率高达88%。ITS也带动了交通标志检测和识别的发展，这一技术在自动驾驶、辅助驾驶系统中都有很重要的应用。除此之外，许多初创公司应用深度学习来完善自动驾驶汽车系统的检测行人、交通标志、路障等任务。

IoT结合深度学习也在为个人和组织提供医疗和健康方案中得到应用。例如，开发基于移动应用程序的精确测量饮食摄入量的解决方案，可以帮助提升个人健康和幸福感。Liu等人【13】采用CNN开发了识别食物图片和相关信息的系统。用深度学习对医学图片进行分类和分析是医疗领域的研究热点。Pereira等人【14】通过CNN识别手写图片来鉴定早期帕金森症。除此之外，深度学习与IoT的结合在声音异常检测、乳腺血管疾病检测中也得到了应用

生产健康作物和发展有效的种植方式是健康社会和可持续环境的要求。使用深度神经网络进行植物病害识别是一个可行的解决方案。深度学习也被用于遥感，进行土地和作物的检测与分类。研究显示，使用CNN进行作物识别准确率达到了85%，相比于MLP或随机森林有很大提高。自动耕作中的预测和检测任务也应用了深度学习。

IoT和深度学习的结合有助于提高教育系统的效率。移动设备可以收集学生的数据，深度分析方法可以用来预测和解释学生的进步和成就。增强现实技术结合可穿戴设备和移动设备也是深度学习在这一领域的潜在应用，激发学生的兴趣，让教育学习方法更有效。此外，深度学习可以用于个性化推荐模块，向教育者推荐更多相关内容。利用深度学习对大型开放式网络课程数据（MOOC）进行分析，可以帮助学生更好的学习。除此之外，利用CNN监测教室占用率是深度学习在教育方面的另一个应用。

对于工业部门来说，IoT和网络物理系统（CPS）是推动制造技术迈向智能制造（工业4.0）的核心要素。工业中的广泛应用均可以受益于深度学习模型的引入。通过将装配线中生产车辆的图像及其注释都输入深度学习系统，可以利用AlexNet、GoogLeNet等网络实现视觉检测。

许多涉及市政的各种任务需要精确的分析和预测。【15】利用美国地质调查局网络的历史数据训练LSTM网络，可进行地震预测。【16】利用极端气候的图片训练CNN，进行极端气候事件探测。此外，城市的基础设施，如道路、供水管道等的损害检测，是IoT和深度学习可以为政府提供便利的另一个领域。

运动分析近年来发展迅速，为团队或运动员带来了竞争优势。【17】提出了深度学习方法打造智能篮球场。【18】采用RNN识别NBA比赛中的球员违规。【19】结合了可穿戴设备传感数据和CNN进行排球运动员活动识别。【20】采用层级结构的LSTM模型研究排球队的整体活动。