传感器技术正在不断发展并变得更加精确。这对于企业的好处是显而易见的，例如更好的分辨率将产生更准确的数据。然而，有问题的数据将会成为一个挑战。随着技术的发展，产生的数据量也在增长。必须对这些数据进行适当管理，以帮助通知业务流程。

导航数据的解决方案在于自动化和人工智能(AI)。自动化涉及采用一系列算法，这些算法旨在根据输入的命令自动执行操作。人工智能是这个过程的关键部分，因为它确保自动化过程仍然是直观的。其结果是数据驱动的程序可以在没有人工交互的情况下实施，从而减少了企业的压力，因为它可以释放员工很多的时间。

理解传感器数据

传感器技术用于识别物体也提出了一个挑战，因为有许多变量会影响数据集，因此自动化方法可能会遇到困难。问题是不能为每个变量完全设计算法。

这个问题的解决方案是基于人工智能系统开发的，这些系统是为了更好地管理传感器技术产生的大量数据而开发的。现实生活中的应用包括车道偏离警告系统和交通标志识别。

从人工智能应用到传感器以及由此产生的数据存在三种类型的结果：首先，存在确定图像中是否存在对象的对象分类。然后是对象识别，其中在图像中检测一个或多个对象并确定它们的位置。最后是对象分割，填充对象的实际轮廓。

然而，该过程的复杂性从对象分类到分割增加。企业必须使用更直观的方法来适当地解决多个变量对数据集的影响。

神经网络的作用

人工智能是技术的总称，它使机器能够感知环境并学会适应那里发生的变化。在人工智能中，机器学习是一个子集，它使用统计方法使机器无需显式编程即可提高其性能。更直观的是深度学习，它是机器学习的一个子集。深度学习可以使用深度神经网络(DNN)处理大量数据。

这些神经网络是传感器技术中对象分类的关键。尽管可以使用多个神经网络，但它们都具有某些共同的属性，这些属性会影响它们如何学习解释和处理传感器数据。

首先，所有的神经网络都必须经过训练。为了对对象进行分类、识别或分割，必须指导网络如何处理不同的对象类别。网络在已知图像上进行训练，其中对象被适当地标记，直到网络可以正确分类、识别和分割所有对象。

采用神经网络并非万无一失。神经网络分析的结果表示对象被正确识别的百分比概率。概率百分比越高，人工智能越确定某个陈述。但是，由于很少达到100%的准确率，因此确定一个概率百分比以用于业务流程非常重要。

不同的神经网络模型具有不同的属性。例如，一些网络模型可以非常快速地训练，但在对象分析方面提供的概率百分比较低。通常情况下，神经网络的训练越复杂和耗时，它可能越可靠。因此，实施该技术的组织必须决定是否要优先考虑速度或可靠性。

创建点云

根据传感器使用的是图像、视频还是点云，还需要不同的神经网络模型。点云是空间中表示3D形状或对象的一组数据点。为了创建点云，还使用了激光扫描技术。每个点都包含大量数据，可以与其他数据源集成或用于创建3D模型。

点云有特殊的神经网络模型，可以满足数据材料的特定要求。例如，对于英国铁路网公司的一个研究项目，创建了一个大约90公里长的路段的点云，其中包括对18个对象类别的识别。

这个项目提出的主要挑战是数据的注册，因为必须连接几个扫描旅程才能获得可用的元素。根据对象的几何特性，神经网络的对象分类质量因各个对象类别而异。例如，神经网络很容易识别电力塔和立交桥，但表面之间的区别（例如墙壁类型）是不可靠的。

点云也可以在混合系统中使用，其中该技术与其他资源相结合，例如计算机辅助设计(CAD)系统和其他形式的映射。当与神经网络结合使用以促进从上方进行自动测量和确定土地利用时，这尤其有价值。对于检测表面等任务，混合系统比单独的点云技术更可靠。

决策支持以获得更好的结果

所有这些基于人工智能的技术根据它们解决的任务具有不同的好处。然而，对象分类、点云和混合模型的共同点是，它们都以人工智能的支持功能为基础。

人工智能可以帮助人类更快地做出关键决策，并且更有洞察力。在实践中，这是两全其美的方案，因为它允许人类对可能具有社会、政治或商业背景的问题进行推理，但增强了决策制定过程，允许根据正在收集的内容做出数据驱动的决策由传感器。

传感器产生大量数据。在这些数据中包含可操作的洞察力，可用于跨行业来增强业务流程。然而，产生的数据太多，无法仅靠工作人员及时提供这些见解——解锁这一点涉及通过神经网络的人工智能方法来增强人类决策过程。一旦实施，这项技术将推动企业和政府的变革，先驱者将确保其传感器投资的最大潜力。

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