物联网 工业安全（物联网安全综述）

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本文目录一览：

• 1、什么是物联网安全?
• 2、物联网安全措施有哪些?
• 3、物联网和计算机视觉如何提高工业安全

什么是物联网安全?

安全物联网  (Internet of Things in Safety)是在自然资源、交通、住建、水利、能源、文旅古建及其他存在安全隐患的领域，利用传感器、大数据、BIM、GIS及AI等技术，建立泛在安全物联网监测预警系统。

通过在目标监测区域部署多源高精度传感器，并利用无线通信方式形成自组织的网络系统，协同完成对监测目标结构安全状态的实时感知、采集和传输。

同时，借助嵌入式人工智能边缘计算和云计算技术，对监测目标进行智能分析，实现监测预警和超前预测预警，最终达到安全感知、智慧管养和平安中国的目的。

安全物联网的经济和社会价值主要体现在四个方面物联网 工业安全：

强国物联网 工业安全：灾情是中国国情日益重要的组成部分，防灾减灾能力是多灾之国综合国力的有效构成要素。

安全物联网技术和行业的发展是提升国家应对自然灾害和基础设施灾害的综合防灾减灾能力的重要支撑。

惠政：公共安全是新型智慧城市的明确诉求，安全物联网运用云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术，构建城市智能基础设施，实现城市管理的数字化、精确化、智能化，最终提升政府的行政效能和城市管理水平。

为民：随着城镇化和现代化进程的持续发展，人民群众日常高度依赖基础设施，同时基础设施领域灾害的发生也会造成严重的人员伤亡和经济损失。

安全物联网可以为各类基础设施提供实时安全监测预警系统，从而避免和减少重大灾害的发生，实现从救灾向减灾的战略转变。

兴业：安全物联网的应用场景还覆盖工业生产安全、基建施工安全、消防安全、环境安全等领域。 安全物联网的应用场景还覆盖工业生产安全、基建施工安全、消防安全、环境安全等领域。

以上内容参考：百度百科-安全物联网

物联网安全措施有哪些?

1、在设计阶段纳入安全性。物联网开发人员应在任何基于消费者，企业或工业的设备开发之初包括安全性。默认情况下启用安全性至关重要，同时提供最新的操作系统和使用安全硬件。
2、硬编码凭证永远不应成为设计过程的一部分。开发人员可以采取的另一项措施是在设备运行之前要求用户更新凭据。如果设备附带默认凭据，则用户应使用强密码或多因素身份验证或生物识别技术更新它们。
3、PKI 和数字证书。公钥基础设施(PKI)和 509 数字证书在安全物联网设备的开发中发挥着关键作用，提供分发和识别公共加密密钥，通过网络进行安全数据交换以及验证身份所需的信任和控制。
4、API 安全性。应用程序性能指标(API)安全性对于保护从 IoT 设备发送到后端系统的数据的完整性至关重要，并确保只有授权设备，开发人员和应用程序才能与 API 通信。
5、身份管理。为每个设备提供唯一标识符对于了解设备是什么，它的行为方式，与之交互的其他设备以及应该为该设备采取的适当安全措施至关重要。

物联网和计算机视觉如何提高工业安全

在我们的日常生活中随处都有计算机视觉技术物联网 工业安全，从手机游戏机可以识别您的手势，可以自动将焦点放在人身上等。计算机视觉正在影响我们生活的许多领域。

事实上，计算机视觉在商业和国防中使用方面有悠久的历史。可以在各种光谱范围内感测光波的光学传感器被部署在许多应用中物联网 工业安全：如制造中的质量检测，环境管理的遥感或在战场上收集智能的高分辨率相机。这些传感器中的一些是静止的，而其它传感器连接到诸如卫星，无人机和车辆是在移动物体上。

在过去，许多计算机视觉应用程序仅限于某些封闭平台。当与IP连接技术相结合时，他们创建了一组新的应用程序计算机视觉，加上IP连接，高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而在物联网(IoT)创新和应用方面带来革命性的飞跃。

推动计算机视觉的多领域的进步

视觉环境设计

视觉或视力是五种人类感觉中最发达的。我们每天都用它来识别我们的朋友，在我们的路上发现障碍，完成任务和学习新事物。我们通过我们的视觉来识别我们周围的环境。有路牌和信号灯帮助我们从一个地方到另一个地方。通过识别环境标识找到我们所要到达的地方。鉴于视觉的重要性，将其扩展到计算机和自动化系统，实现了视觉应用大飞跃。

什么是计算机视觉

计算机视觉从捕获和存储图像或一组图像的技术开始，然后将这些图像转换成可以进一步执行的信息。它由多种技术组合(图1)组成。计算机视觉工程是一个跨学科领域，需要在许多这些技术中跨职能和系统专长。

例如，Microsoft Kinect使用3D计算机图形算法来实现计算机视觉来分析和理解三维场景。它允许游戏开发人员将实时全身运动捕捉与人造3D环境进行合并。除了游戏，这在机器人，虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用等领域开辟了新的可能性。

传感器技术的进步也在传统摄像机传感器以外的许多层面迅速发展。 最近的一些例子包括：

•红外传感器和激光器结合起来感测深度和距离，这是自驾车和3D地图应用的关键推动因素之一

•非侵入式传感器，可跟踪医疗患者的生命体征，无需身体接触

•高频摄像机可以捕捉人眼不能察觉的微妙动作，以帮助运动员分析其步态

•超低功耗和低成本的视觉传感器，可长期部署在任何地方

图1.由多个领域的进步驱动的计算机视觉

计算机视觉获得智能

早期应用

监控行业是图像处理技术和视频分析的早期采用者之一。视频分析是计算机视觉的一个特殊用例，重点是从小时的视频中找到模式。在现实情况下自动检测和识别预定义模式的能力代表了数百种用例的巨大市场机会。

第一个视频分析工具使用手工算法来识别图像和视频中的特定功能。它们在实验室设置和模拟环境中都是准确的。然而，当输入数据(如照明条件和摄像机视图)偏离设计假设时，性能迅速下降。

研究人员和工程师花费了多年的开发和调优算法，或者用新的方法来处理不同的条件。然而，使用这些算法的相机或录像机仍然不够稳健。尽管多年来取得了一些进步，但现实世界的糟糕表现限制了技术的有用性和应用。

深入学习突破

近年来，深度学习算法的出现激发了计算机视觉。深入学习使用人造神经网络(ANN)算法，模拟人脑神经元。

从2010年初开始，由图形处理单元(GPU)加速的计算机性能已经越来越强大，足以使研究人员实现复杂ANN的功能。此外，部分由视频站点和普遍的IoT设备驱动，研究人员拥有大量不同的视频和图像数据库来训练其神经网络。

在2012年，称为卷积神经网络(CNN)的深层神经网络(DNN)的版本显示了精确度的巨大飞跃。这一发展推动了计算机视觉工程领域的兴趣和兴奋。现在，在需要图像分类和面部识别的应用中，深度学习算法甚至超过了人类对应物。更重要的是，就像人类一样，这些算法具有学习和适应不同条件的能力。

场景的语义表示

图2.场景的语义表示

深入学习，我们正在进入一个认知技术的时代，电脑视觉和深度学习融合在一起，解决人脑大脑层面的高层次，复杂问题(图2)。我们正在抓住可能的表面。这些系统将继续改进，使用更快的处理器，更先进的机器学习算法和更深入的集成到边缘设备。计算机视野将改变物联网。

计算机视觉应用案例：

•监测作物健康的农业无人机(图3)

•交通基础设施管理

•无人机无人机检查

•下一代家庭安全摄像机

图3.无人机收集图像的植被指数

这些只是计算机视觉如何大大提高许多领域的生产力的一些小例子。我们正在进入物联网进化的下一个阶段。在第一阶段，我们专注于连接设备，聚合数据和建立大型数据平台。在第二阶段，重点将转移到通过计算机视觉和深度学习等技术使“事物”更加智能，从而产生更多可操作的数据。

挑战

使技术更加实用，经济的问题需要克服许多问题：

嵌入式平台需要集成深层神经设计。围绕电力消耗，成本，准确性和灵活性制定困难的设计决策。

行业需要标准化，以允许智能设备和系统相互通信并共享元数据。

系统不再是被动的数据收集器。他们需要以最少的人为干预对数据采取行动。他们需要自己学习和即兴。整个软件/固件更新过程在机器学习时代具有新的意义。

黑客可能会利用计算机视觉和AI中的新安全漏洞。设计人员需要考虑到这一点。

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