大数据应用基础-可穿戴设备与传感器(PPT 24张)
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18
智能家居中的传感器
• 初级的应用方式: • 自动根据周围物理条件进行参数调整、设备开 关:
– 例如,空气PM2.5超标之后,自动打开空气净化器;
• 家里老人或者小孩出现状况,第一时间通知到 主人:
– 例如,通过在家中地毯内置传感器感应家中老人下 床和行走的速度和压力,一旦数据发生异常,就会 给亲人发送警报:GE和Intel联合开发的“魔毯”项 目 19
17
可穿戴设备未来应用场景
• 能否结合基于机器学习的实时预测?比如,预 测身体状况、并给用户提出建议。
– 很多公司都打算往这方面发展,例如Jawbone、快 乐妈咪、 Vital Herd
• 实际上,有些公司已经在预测方面做了初步尝 试。例如:根据球员身上戴着的传感器,测量 压力、疲劳程度,然后再用算法预测出受伤可 能性。如果受伤可能性升高,球队可以减轻训 练负荷。
8
应用场景:运动员动作追踪
• 对于对手的动作,也能设法进行追踪。 • 勒夫说:与法国队比赛时,正是因为通过数据 分析,得知对方虽然注重中场布局,却在两翼 出现空档,让德国有机可乘,最后以1比0胜出。 • SAP还给赛车车队、NBA球队提供过类似服务。 • 类似的公司还有:研发出SportVU多镜头追踪系 统的STATS公司等。
16
可穿戴设备未来应用场景
• 现有的这些产品都还是比较基础的,首先是做 好硬件。但在硬件做好的基础上,就应该在云 端收集用户数据,做基于算法的服务了。例如: • 能否结合推荐系统?比如,通过用户在不同地 点、观看不同视频或新闻时的身体状态推测用 户的偏好,进而向用户推荐有趣的场所、视频 等。 • 能否结合搜索技术?
可穿戴设备与传感器
大数据应用基础
1
可穿戴设备目前常见应用模式
• 最简单的模式: • 数据收集把数据记录下来,供用户自己 或其他人查看记录。这对于普通人、病人、 畜牧业都很有用。 • 更高级的模式: • 数据收集实时作用于身体。这种模式主 要针对病人。
2
可穿戴设备的种类
• 手环、谷歌眼镜、鞋、手表、臂环、腕带等。 • 其中,手环和谷歌眼镜最为常用。两者功能不 同。 • 现阶段,通常把手机作为可穿戴设备与云端的 中转站。并且,手机也能用来观察数据记录。
3
应用场景:运动质量
• 最基本的功能是记录步数、 公里数、路线。 • 如果假装气压计,能知道你 在登山还是游泳。 • 通过内置算法,也能判断用 户在进行的是那种运动:跑 步、拳击、游泳、骑车、瑜 伽还是引体向上。
4
应用场景:睡眠质量
• 可以记录入睡时间、翻身次数。
5
应用场景:动物、老人、婴儿 • 让动物吃下集成了传感器和通讯系 统的电子药片,然后它会追踪动物 的心跳、体温、反刍时间、胃酸浓 度、激素分泌等,一旦有异常就会 报警:Vital Herd公司
Βιβλιοθήκη Baidu
智能家居中的传感器
• 高级的应用方式: • 在家中安装几十个带有位置信息的传感器,从 而刻画用户的日常行为,从而掌握用户的喜好、 健康状况、心情。 • 对大量数据分析的结果,将有助于向用户推荐 合适的产品、调整家居设计。你让系统帮你订 票时,它也会考虑到你的喜好。系统还能对健 康和安全隐患进行预警。 • 基于传感器,掌握个人行为偏好,这将是未来 的推荐系统和互联网广告的重要数据来源。
13
有些设备并不是便携的
• 比如,用超声波探头检测胎儿 的胎音:快乐妈咪 • 在家中地毯内置传感器感应家 中老人下床和行走的速度和压 力:GE和Intel
14
其他可穿戴传感器
• 气压 • 光度 • 磁场
15
可穿戴设备传感器的三个发展方 向 • 更便捷(小型化),更准确,功耗 更低
–以前血糖仪可以靠滴一滴血才可以 测量 –用光伏等方式,使得传感器不需要 电池或充电
20
零售中的传感器
• 实体店客流分析:每人计公司
– 这种服务目前更多是通过传感器收集数 据,并进行基本的统计。
21
用传感器来识别身份
• 通过智能腕带,用心电信号来给智能手机或汽 车解锁:Bionym公司
– 原理:每个人的心电信号都互不相同
22
医疗领域其他大数据应用方式
• 用“流感”等词条的搜索热度预测各地区流感 爆发:百度、谷歌 • 借助自然语言处理,把医院的癌症方面的电子 病历进行结构化和汇总,以便科研人员分析哪 些治疗方案对哪些患者有帮助:Flatiron Health、 IBM • 基因数据分析平台:聚道科技 • 根据购物记录等信息,预测病人出院之后再度 入院的风险,从而实现在病人发病之前进行医 疗措施:美国的连锁医院Carolinas Health Care
6
应用场景:运动员选拔
• 通过可穿戴设备在赛季前对每 一位球员进行测试,从而评估 他们的价值;甚至让潜在的转 会目标在训练中佩戴这种设备: Catapult Sports
7
应用场景:运动员动作追踪
• 在世界杯开始前,德国队就已使用SAP Match Insights进行训练数据的分析。球员的鞋内、护 胫中被放置了传感器,偌大的训练场地内也到 处布满传感器。通过这些装置,SAP的系统得 以捕捉球员的各种细节动作与位置变化。他们 的跑动及传球路线被实时传回到SAP HANA平台 上。 • 经过后台迅速的处理后,教练只需手持一个平 板,可以方便地了解每个球员的特色和优劣势。 比如任一球员的运动轨迹、进球率、攻击范围
11
应用场景:实时治疗
• 糖尿病:血糖检测传 感器用微泵缓释药 物 • 帕金森病:热传感器 自动释放药物
12
应用场景:实时反馈
• 除了实时治疗,更多的场景中,可以做到 实时反馈。有简单的和智能的两种:
– 简单的:只要某个指标偏高,就自动向用户 报警。 – 智能的:在云端采用监督学习算法,实时预 测用户未来身体和心理状态。这对于心脏病、 运动损伤等的预防非常有帮助。
9
应用场景:健康状况检测
• • • • • • • • • 血压 血糖 血氧 心率 体温 心电图 颤抖 呼吸 皮肤导电性
10
应用场景:心理状况检测
• 上述身体状况指标,还可以用来推测心理 状况。 • 例如,皮肤导电性、血压、心率、呼吸等 都反映了心理状况,例如压力、情绪、注 意力集中程度等。
– 比如,心率能反映情绪。
智能家居中的传感器
• 初级的应用方式: • 自动根据周围物理条件进行参数调整、设备开 关:
– 例如,空气PM2.5超标之后,自动打开空气净化器;
• 家里老人或者小孩出现状况,第一时间通知到 主人:
– 例如,通过在家中地毯内置传感器感应家中老人下 床和行走的速度和压力,一旦数据发生异常,就会 给亲人发送警报:GE和Intel联合开发的“魔毯”项 目 19
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可穿戴设备未来应用场景
• 能否结合基于机器学习的实时预测?比如,预 测身体状况、并给用户提出建议。
– 很多公司都打算往这方面发展,例如Jawbone、快 乐妈咪、 Vital Herd
• 实际上,有些公司已经在预测方面做了初步尝 试。例如:根据球员身上戴着的传感器,测量 压力、疲劳程度,然后再用算法预测出受伤可 能性。如果受伤可能性升高,球队可以减轻训 练负荷。
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应用场景:运动员动作追踪
• 对于对手的动作,也能设法进行追踪。 • 勒夫说:与法国队比赛时,正是因为通过数据 分析,得知对方虽然注重中场布局,却在两翼 出现空档,让德国有机可乘,最后以1比0胜出。 • SAP还给赛车车队、NBA球队提供过类似服务。 • 类似的公司还有:研发出SportVU多镜头追踪系 统的STATS公司等。
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可穿戴设备未来应用场景
• 现有的这些产品都还是比较基础的,首先是做 好硬件。但在硬件做好的基础上,就应该在云 端收集用户数据,做基于算法的服务了。例如: • 能否结合推荐系统?比如,通过用户在不同地 点、观看不同视频或新闻时的身体状态推测用 户的偏好,进而向用户推荐有趣的场所、视频 等。 • 能否结合搜索技术?
可穿戴设备与传感器
大数据应用基础
1
可穿戴设备目前常见应用模式
• 最简单的模式: • 数据收集把数据记录下来,供用户自己 或其他人查看记录。这对于普通人、病人、 畜牧业都很有用。 • 更高级的模式: • 数据收集实时作用于身体。这种模式主 要针对病人。
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可穿戴设备的种类
• 手环、谷歌眼镜、鞋、手表、臂环、腕带等。 • 其中,手环和谷歌眼镜最为常用。两者功能不 同。 • 现阶段,通常把手机作为可穿戴设备与云端的 中转站。并且,手机也能用来观察数据记录。
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应用场景:运动质量
• 最基本的功能是记录步数、 公里数、路线。 • 如果假装气压计,能知道你 在登山还是游泳。 • 通过内置算法,也能判断用 户在进行的是那种运动:跑 步、拳击、游泳、骑车、瑜 伽还是引体向上。
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应用场景:睡眠质量
• 可以记录入睡时间、翻身次数。
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应用场景:动物、老人、婴儿 • 让动物吃下集成了传感器和通讯系 统的电子药片,然后它会追踪动物 的心跳、体温、反刍时间、胃酸浓 度、激素分泌等,一旦有异常就会 报警:Vital Herd公司
Βιβλιοθήκη Baidu
智能家居中的传感器
• 高级的应用方式: • 在家中安装几十个带有位置信息的传感器,从 而刻画用户的日常行为,从而掌握用户的喜好、 健康状况、心情。 • 对大量数据分析的结果,将有助于向用户推荐 合适的产品、调整家居设计。你让系统帮你订 票时,它也会考虑到你的喜好。系统还能对健 康和安全隐患进行预警。 • 基于传感器,掌握个人行为偏好,这将是未来 的推荐系统和互联网广告的重要数据来源。
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有些设备并不是便携的
• 比如,用超声波探头检测胎儿 的胎音:快乐妈咪 • 在家中地毯内置传感器感应家 中老人下床和行走的速度和压 力:GE和Intel
14
其他可穿戴传感器
• 气压 • 光度 • 磁场
15
可穿戴设备传感器的三个发展方 向 • 更便捷(小型化),更准确,功耗 更低
–以前血糖仪可以靠滴一滴血才可以 测量 –用光伏等方式,使得传感器不需要 电池或充电
20
零售中的传感器
• 实体店客流分析:每人计公司
– 这种服务目前更多是通过传感器收集数 据,并进行基本的统计。
21
用传感器来识别身份
• 通过智能腕带,用心电信号来给智能手机或汽 车解锁:Bionym公司
– 原理:每个人的心电信号都互不相同
22
医疗领域其他大数据应用方式
• 用“流感”等词条的搜索热度预测各地区流感 爆发:百度、谷歌 • 借助自然语言处理,把医院的癌症方面的电子 病历进行结构化和汇总,以便科研人员分析哪 些治疗方案对哪些患者有帮助:Flatiron Health、 IBM • 基因数据分析平台:聚道科技 • 根据购物记录等信息,预测病人出院之后再度 入院的风险,从而实现在病人发病之前进行医 疗措施:美国的连锁医院Carolinas Health Care
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应用场景:运动员选拔
• 通过可穿戴设备在赛季前对每 一位球员进行测试,从而评估 他们的价值;甚至让潜在的转 会目标在训练中佩戴这种设备: Catapult Sports
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应用场景:运动员动作追踪
• 在世界杯开始前,德国队就已使用SAP Match Insights进行训练数据的分析。球员的鞋内、护 胫中被放置了传感器,偌大的训练场地内也到 处布满传感器。通过这些装置,SAP的系统得 以捕捉球员的各种细节动作与位置变化。他们 的跑动及传球路线被实时传回到SAP HANA平台 上。 • 经过后台迅速的处理后,教练只需手持一个平 板,可以方便地了解每个球员的特色和优劣势。 比如任一球员的运动轨迹、进球率、攻击范围
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应用场景:实时治疗
• 糖尿病:血糖检测传 感器用微泵缓释药 物 • 帕金森病:热传感器 自动释放药物
12
应用场景:实时反馈
• 除了实时治疗,更多的场景中,可以做到 实时反馈。有简单的和智能的两种:
– 简单的:只要某个指标偏高,就自动向用户 报警。 – 智能的:在云端采用监督学习算法,实时预 测用户未来身体和心理状态。这对于心脏病、 运动损伤等的预防非常有帮助。
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应用场景:健康状况检测
• • • • • • • • • 血压 血糖 血氧 心率 体温 心电图 颤抖 呼吸 皮肤导电性
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应用场景:心理状况检测
• 上述身体状况指标,还可以用来推测心理 状况。 • 例如,皮肤导电性、血压、心率、呼吸等 都反映了心理状况,例如压力、情绪、注 意力集中程度等。
– 比如,心率能反映情绪。