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[導(dǎo)讀]內(nèi)部植物傳感器主要分為徑流傳感器、激素傳感器和葡萄糖等小分子傳感器。目前植物徑流傳感器的測量主要采用熱技術(shù)方法,包括熱場變形法、熱擴(kuò)散法和熱平衡法等;植物激素是植物內(nèi)源性發(fā)育的風(fēng)向標(biāo),其可以整合外部信號(hào)來控制植物從胚胎到器官的產(chǎn)生、生物防御、脅迫耐受和生殖發(fā)育等一系列生長過程;當(dāng)前對(duì)植物進(jìn)行葡萄糖分析的研究較少,大部分檢測方法是基于酶的高特異性來進(jìn)行。

內(nèi)部植物傳感器主要分為徑流傳感器、激素傳感器和葡萄糖等小分子傳感器。目前植物徑流傳感器的測量主要采用熱技術(shù)方法,包括熱場變形法、熱擴(kuò)散法和熱平衡法等;植物激素是植物內(nèi)源性發(fā)育的風(fēng)向標(biāo),其可以整合外部信號(hào)來控制植物從胚胎到器官的產(chǎn)生、生物防御、脅迫耐受和生殖發(fā)育等一系列生長過程;當(dāng)前對(duì)植物進(jìn)行葡萄糖分析的研究較少,大部分檢測方法是基于酶的高特異性來進(jìn)行。

植物生理與周圍微氣候傳感器是基于光學(xué)、電容或電阻操作機(jī)制創(chuàng)造而成,主要研究植物的功能和行為,如光合作用、蒸騰作用和呼吸作用,以及植物與周圍環(huán)境氣候之間的交流。

植物非常容易受到化學(xué)壓力影響,在空氣中,往往會(huì)含有氮氧化物(NO x)、臭氧(O 3)等空氣污染體,當(dāng)植物受到污染威脅,會(huì)通過向大氣釋放揮發(fā)性有機(jī)化合物(VOC)和過氧化氫(H 2O 2)發(fā)出信號(hào)。

英飛凌的傳感器模仿了人類的視覺、嗅覺、觸覺、聽覺等感知能力。近日,英飛凌也發(fā)布了其在雷達(dá)傳感器、ToF 傳感器以及二氧化碳傳感器等領(lǐng)域的新的研發(fā)成果及其在智慧健康上的應(yīng)用。

兩款高集成的雷達(dá)傳感器

早在 2016 年的谷歌開發(fā)者大會(huì)上,英飛凌的毫米波雷達(dá)傳感器首次在全世界亮相,并且在谷歌 Pixel 4 上它很成功地演示了存在感知,以及一些簡單的偵測,例如手勢偵測這一功能。一直到現(xiàn)在谷歌也在持續(xù)地使用這個(gè)雷達(dá)產(chǎn)品。

雷達(dá)可以比喻成我們的眼睛,可探測任何運(yùn)動(dòng)和障礙物。毫米波雷達(dá)甚至可以探測到包括生命體征在內(nèi)的最微小的運(yùn)動(dòng),并由此做出對(duì)生命體征的監(jiān)測,甚至它也可以利用存在的感測激發(fā)一些裝置系統(tǒng),去感知距離、位置、速度、角度等數(shù)據(jù)信息,之后進(jìn)一步利用算法來實(shí)現(xiàn)監(jiān)測呼吸、心跳、手勢、追蹤人等各方面的應(yīng)用。

行業(yè)內(nèi)主要的多傳感數(shù)據(jù)處理架構(gòu)主要包括以下三種:

1、分布式:將各獨(dú)立傳感器獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理,然后將處理結(jié)果發(fā)送到數(shù)據(jù)融合中心進(jìn)行智能優(yōu)化組合,得到最終結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)是:對(duì)通信帶寬的分布式需求低,計(jì)算速度快,可靠性和連續(xù)性好。缺點(diǎn)是:跟蹤精度不夠。

2、集中式:將采集到的原始數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)街醒胩幚砥鬟M(jìn)行融合處理,可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)集成。優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)處理精度高,算法靈活,缺點(diǎn):對(duì)處理器要求高,可靠性低,數(shù)據(jù)量大,難以實(shí)現(xiàn)。

3、混合式:混合多傳感器信息融合框架(分布式+集中式),部分傳感器采用集中式融合,其余傳感器采用分布式融合。優(yōu)點(diǎn):混合融合框架具有較強(qiáng)的適應(yīng)性,兼顧了集中式融合和分布式融合的優(yōu)點(diǎn),穩(wěn)定性強(qiáng)。缺點(diǎn):混合融合結(jié)構(gòu)比前兩種融合方案更為復(fù)雜,增加了通信和計(jì)算成本。

傳感融合的過程中,整個(gè)系統(tǒng)需要處理多參量的數(shù)據(jù),甚至相互矛盾的信息。如何保證融合系統(tǒng)快速處理數(shù)據(jù),過濾噪點(diǎn)和干擾,確保融合后的信息不會(huì)失真,誤報(bào)或堵塞中央處理器導(dǎo)致死機(jī),是該行業(yè)發(fā)展的重要難點(diǎn)。

講到這里,或許你會(huì)一頭霧水,到底什么是目標(biāo)數(shù)據(jù)融合,什么是原始數(shù)據(jù)融合?為什么原始數(shù)據(jù)融合就厲害了?我還是用自動(dòng)駕駛來舉個(gè)例子說明一下:

自動(dòng)駕駛需要用到多種傳感器,比如攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)。不同傳感器的工作原理不同所以它們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型也不一樣。

總體來看,智能傳感器正獲得強(qiáng)勁發(fā)展驅(qū)動(dòng)力,并被認(rèn)為在多領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

因此,國內(nèi)傳感器企業(yè)要抓住機(jī)遇,立意創(chuàng)新,迎接挑戰(zhàn),加強(qiáng)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能傳感器的開發(fā),加速現(xiàn)有科研成果的轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化,提高國產(chǎn)智能傳感器的市場占有率。

根據(jù)中國通信院對(duì)中國智能傳感器行業(yè)市場規(guī)模的測算,2016-2019年,中國智能傳感器行業(yè)市場規(guī)模CAGR約為8.3%,按此增長率進(jìn)行估算,預(yù)計(jì)2026年中國智能傳感器行業(yè)市場規(guī)模達(dá)239億美元。

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