今天小编要和大家分享的是物联网相关信息，接下来我将从物联网如何增强工业安全性，中国迈入物联网2.0时代 2020年市场将超过四万亿这几个方面来介绍。
物联网相关技术文章物联网如何增强工业安全性
在工业环境中工作一直是危险的，工厂经理们努力寻找最佳的解决方案，以尽量减少伤亡。其目的是减少危害，管理风险，预防事故的发生。相关立法执行了许多规章制度，但这些规章制度大多源于过去的错误，不足以避免将来的不幸。
使用IoT传感器可以为算法提供实时数据，并允许它在现场做出决策。例如，如果传感器检测到气体泄漏，温度升高或多余的湿度，则工作可能立即停止，或者至少通知现场管理员。这些类型的决定是确定性的，对未来的了解并不多。
创建更安全环境的另一种方法是使用计算机和机器学习的功能。通过创建不同的场景，该算法可以感知什么是安全与什么不安全之间的差异。
计算机视觉功能
机器视觉的进步意味着现在的算法可以识别物体、边缘和速度。随着处理能力（GPU）、传感器和独立运载系统（如机器人和无人机）的提高，我们现在具备了所有必要的要素，可以创建最先进的安全程序，这些程序完全自动化，比人类同类程序更好。
计算机视觉致力于有效复制人眼，并具有大脑分辨不同物体或情况之间差异的能力。在工业环境中使用此设备可以预防和减少事故的发生。
工业安全细分和解决方案
一个专用的网络资源，定义了一系列主题，作为工业安全的一部分。我们将讨论计算机视觉为每个解决方案提供的可能解决方案。
工艺与生产安全
大多数生产设施都已经安装了闭路电视系统。计算机视觉算法可以使用这个实时的feed来检测异常。例如，在特定区域，由于移动部件或其他危险，不允许工人进入。如果通过现场录像发现这种情况，则可以停止整个过程。
机器视觉可以控制各种或不同的设备，从而使生产过程自动化。这提高了效率，并使工作场所更安全，因为它消除了人们在危险区域的需求。例如，通过使用条形码，可以根据产品的最终目的地对产品进行分类或包装，而无需人工操作。
材料安全
自动扫描仪可以安装在生产线上。它可以识别出原材料中的任何缺陷，如划痕、不均匀的油漆涂层，甚至是肉眼看不到但可能对最终产品造成灾难的小缺陷。更重要的是，物联网设备能够以手动质量控制器不可能达到的速度实现这一点。来自InData实验室的计算机视觉专家描述了多目标检测如何使这一过程对同一物体的不同部分准确、快速。