智能制造背景下的感知系统
传感器技术在智能制造中的应用
传感器技术在智能制造中的应用在当今的制造业领域，智能制造正以前所未有的速度改变着生产方式和产业格局。
而在这一变革的浪潮中，传感器技术无疑扮演着至关重要的角色。
传感器如同智能制造系统的“眼睛”和“耳朵”，能够实时感知、采集和传递各种关键信息，为生产过程的优化、质量控制、设备维护等提供了坚实的数据支持。
传感器是一种能够检测物理量、化学量或生物量等信息，并将其转换为可测量和可处理的电信号或其他形式信号的装置。
在智能制造中，传感器的种类繁多，包括温度传感器、压力传感器、位移传感器、速度传感器、图像传感器、声音传感器等等。
这些传感器分布在生产线上的各个环节，从原材料的采购、加工、装配到产品的质量检测和包装运输，无处不在。
以汽车制造为例，在发动机的生产过程中，温度传感器和压力传感器可以实时监测发动机缸体的温度和压力变化，确保生产工艺的稳定性和一致性。
在汽车组装环节，位移传感器能够精确测量零部件的安装位置，保证组装的精度和质量。
同时，图像传感器可以对车身外观进行检测，及时发现表面的瑕疵和缺陷。
在电子产品制造中，传感器的应用同样广泛。
例如，在芯片生产过程中，湿度传感器和洁净度传感器能够严格控制生产环境的湿度和洁净度，防止微小颗粒和湿气对芯片性能造成影响。
在电子产品的测试阶段，电流传感器和电压传感器可以检测设备的工作电流和电压，确保产品符合设计标准。
传感器技术在智能制造中的应用，不仅提高了生产效率，还大大提升了产品质量。
通过实时监测生产过程中的关键参数，企业能够及时发现问题并采取措施进行调整，避免了不合格产品的产生，减少了废品率和返工率。
同时，基于传感器采集的数据进行分析和优化，可以不断改进生产工艺，提高生产效率。
在设备维护方面，传感器技术也发挥着重要作用。
传统的设备维护方式通常是定期检修或故障后维修，这种方式不仅效率低下，而且可能会导致设备的意外停机，给企业带来损失。
而利用传感器对设备的运行状态进行实时监测，可以实现预测性维护。
智能制造中的传感器技术及其应用
智能制造中的传感器技术及其应用智能制造作为现代制造业的重要发展方向，不仅要求生产过程的自动化和数字化，还需要实现对生产环境和产品状态的智能感知和控制。
而在智能感知与控制中，传感器技术的应用起到了不可忽视的重要作用。
本文将重点探讨智能制造中的传感器技术及其应用。
一、传感器技术的发展历程传感器技术的起源可以追溯到19世纪中叶。
当时，人们开始研究并应用各种测量技术来感知和控制工业生产过程中的各种物理量。
随着科学技术的进步和需求的增长，传感器技术得到了长足的发展。
20世纪后期，传感器技术进入了蓬勃发展的阶段，出现了各种新型的传感器。
而随着计算机、通信和信息技术的高速发展，传感器技术开始与智能制造相结合，为制造业的数字化、智能化和网络化提供了有力的支撑。
二、传感器技术在智能制造中的应用1. 生产过程监测与控制传感器技术可以用于监测和控制生产过程中的各种参数，如温度、压力、湿度、流量等。
通过与计算机系统相连接，传感器可以实时地感知这些参数的变化，并将数据反馈给控制系统，以实现对生产过程的精确控制和优化管理。
例如，在汽车制造过程中，温度传感器可以实时监测焊接温度，保证焊接质量的稳定性和可靠性；流量传感器在化工生产中可以监测物料流动速度，确保生产过程的安全性和高效性。
2. 产品质量检测与控制传感器技术可以用于产品质量检测与控制，实现对产品的自动化检测与故障诊断。
通过使用各种传感器，可以感知产品的尺寸、颜色、形状等物理特性，以及产品的功能性能，并将检测结果反馈给计算机系统进行分析和判断。
例如，在电子产品制造过程中，红外传感器可以检测产品的温度变化和散热情况，以保证电子元件的工作稳定性和可靠性；压力传感器可以检测产品的压力变化，确保产品的安全性和高质量。
3. 环境感知与节能控制传感器技术可以感知周围环境的各种物理量，如光照强度、空气质量、声音强度等，并将这些信息反馈给计算机系统进行处理。
通过对环境信息的感知，智能制造系统可以根据具体情况进行动态调整，实现对能源的合理利用和节能减排。
人工智能在智能制造中的智能感知与智能控制技术研究与应用
人工智能在智能制造中的智能感知与智能控制技术研究与应用随着科技的不断进步和人工智能技术的崛起，智能制造在工业领域中扮演着越来越重要的角色。
人工智能在智能制造中的智能感知与智能控制技术是实现智能制造的关键要素之一。
本文将探讨人工智能在智能制造中的智能感知与智能控制技术的研究与应用。
1. 智能感知技术的研究与应用智能感知技术是指通过感知环境中的各种信息并进行分析、处理和判断的能力。
在智能制造中，智能感知技术可以应用于产品生命周期的各个环节，从设计、生产到出厂和售后服务等环节都可以实现智能感知。
1.1 传感器技术传感器技术是智能感知的基础，通过各种传感器的应用，可以实时监测和采集工业设备、产品和环境的数据，比如温度、压力、湿度等，为智能制造中的决策提供数据支持。
1.2 数据分析与挖掘通过对传感器采集到的数据进行分析和挖掘，可以发现数据中隐藏的模式和规律，为智能制造中的决策提供更准确的依据。
数据分析与挖掘技术可以应用于质量控制、故障诊断、预测性维护等方面。
1.3 机器视觉技术机器视觉技术是一种通过摄像头或其他光学传感器获取图像信息并进行分析和处理的技术。
在智能制造中，机器视觉技术可以应用于产品质检、工业机器人的视觉引导等方面，实现智能感知和自动控制。
2. 智能控制技术的研究与应用智能控制技术是指通过分析和处理感知到的信息，对生产过程进行控制和优化的能力。
通过智能控制技术，可以实现生产过程的自动化和智能化。
2.1 自适应控制技术自适应控制技术是指根据系统状态和环境变化，调整控制策略和参数，使系统能够在不断变化的条件下保持稳定和高效的能力。
自适应控制技术可以应用于智能制造中的生产调度、能耗优化等方面。
2.2 模糊控制技术模糊控制技术是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，可以应对系统模型复杂、难以准确建模的情况。
在智能制造中，模糊控制技术可以应用于动态识别和控制、多目标优化等方面。
2.3 强化学习技术强化学习技术是一种通过试错和反馈的方式，使智能系统能够自主学习和优化控制策略的技术。
智能机械装备中的智能感知与决策技术
智能机械装备中的智能感知与决策技术智能机械装备作为现代工业生产中的重要组成部分，已经融入各个领域并发挥着重要作用。
为了适应复杂多变的工作环境，智能机械装备需要具备智能感知与决策技术，以实现高效、安全、准确的工作。
一、智能感知技术的应用智能感知技术是智能机械装备的重要基础，通过感知技术，机械装备能够获得环境信息，并进行实时的数据采集与处理。
感知技术的应用包括但不限于以下几个方面。
1. 传感器技术传感器是实现智能机械装备感知的核心技术之一，通过将传感器安装在机械装备的关键部位，如电机、液压系统等，可以实时获取各类物理量的数据。
这些物理量的数据可以用于判断设备的工作状态、故障预警以及环境变化等信息。
2. 计算机视觉技术计算机视觉技术是智能感知领域的重要技术之一，通过使用摄像头等设备采集图像或视频数据，并利用图像处理与模式识别算法进行分析，实现对环境、对象和动作的感知。
在智能机械装备中，计算机视觉技术可以应用于产品质量检测、物体识别与跟踪、环境监测等方面。
3. 声音与振动传感技术声音与振动传感技术可以用于智能机械装备的故障诊断与健康监测。
通过分析机械装备在运行中产生的声音与振动信号，可以判断设备是否存在故障，及时采取维修或替换措施，减少停机时间，提高生产效率。
二、智能决策技术的应用智能决策技术是智能机械装备实现自主决策的关键技术，通过分析感知数据，智能机械装备可以做出合理的决策并采取相应的行动。
智能决策技术的应用包括但不限于以下几个方面。
1. 数据分析与预测通过对感知数据进行分析，可以了解设备的运行状况以及潜在故障风险。
智能机械装备可以根据分析结果做出预测，并采取相应的维护措施，避免设备故障给生产带来的损失。
2. 优化算法应用智能决策技术中的优化算法可以用于优化机械装备的运行方式，提高设备的工作效率和生产能力。
通过对设备进行建模与仿真，可以找到最优的运行参数，以达到设备的最佳工作状态。
3. 多机器协作决策在现代工业生产中，多个智能机械装备之间的协作是非常常见的，通过智能决策技术，这些机械装备可以实现协同工作，提高生产效率。
传感器在智能制造中的应用技术
传感器在智能制造中的应用技术
1. 自动化控制：传感器可以感知生产过程中的各种参数，如温度、压力、湿度、速度等，通过与控制系统的连接，实现生产过程的自动化控制和调节。
2. 监测与检测：传感器可以监测设备和生产线的运行状态和性能，通过收集数据进行分析，实现故障预警和设备维护。
3. 质量控制：传感器可以实时监测产品的质量参数，如尺寸、重量、材料成分等，以及产品生产过程中的各项指标，帮助生产线及时发现和解决质量问题。
4. 安全保障：传感器可以监测工厂内部的危险因素，如有毒气体、高温、高压等，及时发出警报并采取相应的措施，确保员工和设备的安全。
5. 资源优化：传感器可以监测和控制能源的使用，如电力、水、气等，实现资源的节约和优化，降低生产成本。
6. 数据采集和分析：传感器可以采集大量的数据，并通过云平台进行存储和分析，为企业提供决策支持和优化生产工艺的参考。
7. 物流管理：传感器可以监测货物的位置、状态、温度、湿度等信息，提供实时的物流追踪和管理，提高物流效率和准确性。
8. 自动识别和定位：传感器可以通过RFID技术、二维码识别
等技术，实现产品、设备的自动识别和定位，提高物料管理和生产流程的准确性和效率。
9. 智能机器人：传感器可以与智能机器人相结合，实现自动化的生产流程和物料搬运，提高生产效率和精度。
总之，传感器在智能制造中扮演着重要的角色，通过感知和监测生产过程和环境的各种参数，实现生产过程的自动化控制、质量控制、安全保障和资源优化等目标，提高生产效率和产品质量。
传感器技术在智能制造中的应用案例
传感器技术在智能制造中的应用案例在当今的制造业领域，智能制造正以惊人的速度改变着生产方式和产业格局。
而传感器技术作为智能制造的关键支撑，发挥着不可或缺的作用。
它就像是智能制造系统的“眼睛”和“耳朵”，能够实时感知、采集和传递各种关键信息，为生产过程的优化、质量的控制以及设备的维护提供了强大的数据支持。
在汽车制造中，传感器技术的应用十分广泛。
以汽车发动机的生产为例，通过在生产线上安装温度传感器、压力传感器和振动传感器等，可以实时监测发动机在制造过程中的工作状态。
温度传感器能够精确测量各个部件的温度，确保在焊接、铸造等工艺中温度处于合适的范围，避免过热或过冷导致的质量问题。
压力传感器则用于监控气缸内的压力变化，保证每个气缸的压力符合设计要求，从而提高发动机的性能和可靠性。
振动传感器可以检测发动机运转时的振动情况，一旦发现异常振动，及时发出警报，提醒工作人员进行调整或维修，有效降低次品率。
在电子设备制造行业，传感器技术同样至关重要。
以智能手机的生产为例，为了确保屏幕的显示质量和触摸灵敏度，需要使用高精度的光学传感器和压力传感器。
光学传感器可以检测屏幕的亮度、色彩和对比度等参数，根据环境光线自动调整屏幕亮度，提供最佳的视觉体验。
压力传感器则用于感知手指在屏幕上的压力，实现不同力度的触摸操作，如轻触、长按和重压等。
此外，在手机的组装过程中，位移传感器和扭矩传感器被用于精确控制螺丝的拧紧力度和位置，保证手机结构的稳定性和可靠性。
在工业机器人领域，传感器技术的应用使得机器人更加智能和灵活。
装配机器人通常配备力传感器和视觉传感器。
力传感器能够感知机器人在抓取和装配零件时所施加的力的大小和方向，避免因用力过大或过小导致零件损坏或装配不到位。
视觉传感器则让机器人能够“看到”工作场景中的物体，识别零件的形状、位置和姿态，从而准确地完成抓取、装配和焊接等任务。
通过这些传感器的协同工作，工业机器人能够适应复杂多变的生产环境，提高生产效率和质量。
智能制造中的物联网智能感知与信息融合技术
智能制造中的物联网智能感知与信息融合技术物联网（Internet of Things，简称IoT）作为信息社会的新兴技术，正逐渐融入到各个领域中，其中智能制造是物联网的重要应用之一。
在智能制造领域，物联网为生产过程提供了智能感知与信息融合技术，从而实现了更高效、更精确的生产过程管理。
一、物联网智能感知技术物联网智能感知技术是指通过传感器、RFID、无线通信等技术手段，实时感知制造过程中的各种信息，并将信息传输到云端平台进行分析和处理。
传感器作为物联网的核心组件之一，可以感知物理环境中的温度、湿度、光照等参数，并将这些参数转化为数字信号，实现数据采集和传输。
同时，RFID技术可以用于对物料、设备等进行标识和追踪，实现对物资流、信息流和价值流的智能感知。
物联网智能感知技术为智能制造提供了源源不断的数据输入，使生产过程的监控更加全面和准确。
通过感知到的数据，可以实时监测生产设备的运行状态、产品的质量及产能等指标，提前预警潜在故障和问题，为生产管理提供科学依据。
二、物联网信息融合技术物联网信息融合技术是指将分散的感知数据进行整合，形成全局的物联网信息，以便进行高效的分析和决策。
该技术主要包括数据的存储、处理和应用三个方面。
在物联网智能制造中，数据的存储是基础，云端平台可以将来自各个传感器的数据存储在数据库中，形成数据汇总。
同时，通过数据的处理，可以对感知数据进行分析和挖掘，并提取出有价值的信息。
例如，通过对设备运行数据的分析，可以发现设备的异常行为和低效运行的因素，以便进行及时维修和调整。
此外，数据处理还可以进行数据的清洗和整理，减少数据中的噪声和无效信息，提高数据的可靠性。
物联网信息融合技术的应用涉及到生产过程的各个环节，例如生产计划、调度、品质控制以及供应链管理等。
通过将来自不同环节的数据进行融合与关联，可以实现生产过程的全程可视化和实时监控。
此外，还可以通过对大数据的分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业的决策提供重要参考。
传感器技术在智能制造中的应用案例研究探讨
传感器技术在智能制造中的应用案例研究探讨在当今的制造业领域，智能制造正以前所未有的速度改变着生产方式和产业格局。
而传感器技术作为智能制造的关键支撑，发挥着至关重要的作用。
它就像智能制造系统的“眼睛”和“耳朵”，能够实时感知、采集和传递各种生产数据，为智能化决策和精确控制提供了坚实的基础。
传感器技术在智能制造中的应用范围极为广泛，涵盖了从生产设备的状态监测到产品质量的检测，从生产流程的优化到供应链的管理等多个环节。
下面我们将通过几个具体的案例来深入探讨传感器技术在智能制造中的应用。
首先，让我们来看一个在汽车制造领域的应用案例。
在汽车生产线上，每一个零部件的安装和组装都需要极高的精度和可靠性。
为了确保发动机的组装质量，生产线上采用了压力传感器和扭矩传感器。
压力传感器被安装在发动机缸体的紧固装置上，能够实时监测紧固过程中的压力变化。
一旦压力超出预设的范围，系统会立即发出警报并停止生产，避免因压力不足或过大导致的零部件损坏或连接不牢固。
扭矩传感器则用于监测螺丝拧紧的扭矩，确保每个螺丝都达到规定的扭矩值，从而保证发动机的整体性能和可靠性。
通过这些传感器的应用，汽车制造商不仅提高了产品质量，还降低了废品率和召回风险。
在电子设备制造中，传感器技术也发挥着重要作用。
以智能手机的生产为例，为了确保屏幕的显示质量和触摸灵敏度，生产过程中采用了光学传感器和电容传感器。
光学传感器可以检测屏幕的亮度、色彩和对比度等参数，确保每一块屏幕都符合高品质的显示标准。
电容传感器则用于检测屏幕的触摸响应，确保用户在操作手机时能够获得流畅和准确的体验。
此外，在手机内部的电路板组装过程中，温度传感器和湿度传感器被用于监测生产环境的温湿度变化，防止因环境因素导致的电路板短路或元件损坏。
通过这些传感器的应用，电子设备制造商能够提高产品的一致性和稳定性，提升品牌形象和市场竞争力。
在机械加工领域，传感器技术同样有着广泛的应用。
例如，在数控机床的加工过程中，刀具的磨损和断裂是影响加工精度和效率的重要因素。
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智能制造背景下的感知系统目录摘要 (2)智能感知技术 (2)感知技术的必要性和紧迫性 (2)基于人体分析 (3)基于行为分析 (3)基于车辆分析 (4)基于图像分析 (4)智能感知技术在不同领域的应用 (5)我国发展感知信息技术具备有利条件 (6)我国在发展感知技术方面的不足与改进方法 (7)世界各国对于智能制造的发展动向 (7)结束语 (9)参考文献 (10)摘要：当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。
感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。
尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。
关键词：智能感知技术互联网智能感知技术首先，我们要知道的是什么是智能感知技术。
所谓的智能感知技术就是重点研究基于生物特征、以自然语言和动态图像的理解为基础的“以人为中心”的智能信息处理和控制技术，中文信息处理；研究生物特征识别、智能交通等相关领域的系统技术。
当前，以移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的信息技术加速创新、融合和普及应用，一个万物互联智能化时代正在到来。
感知信息技术以传感器为核心，结合射频、功率、微处理器、微能源等技术，是未来实现万物互联的基础性、决定性核心技术之一。
尤其是，感知信息技术不同于传统的计算和通信技术，无需遵循投资巨大、风险极高、已接近物理极限的传统半导体的“摩尔定律”，而是在成熟半导体工艺上的多元微技术融合创新，即“More than Moore”/“超越摩尔”。
PC时期Wintel联盟垄断了整整20年，移动互联网时期ARM+安卓又形成了新一轮垄断。
在如今的感知时代，“超越摩尔”是我国一个打破垄断束缚的难得历史机遇，如果加大在此领域的扶持力度，充分发挥已有的半导体产业基础和市场优势，有很大可能在未来智能时代实现赶超发展，抢占产业竞争制高点。
感知技术的必要性和紧迫性其次，我们要重视感知技术的必要性和紧迫性。
信息技术从计算时代、通讯时代发展到今天的感知时代经历了三个浪潮：PC的普及产生了互联网，智能手机的普及形成了移动互联网，今天传感器的普及将促成物联网。
Gartner2014技术趋势报告显示，未来5—10年，物联网技术将达到实质生产高峰期，截至2020年，将有260亿台设备被装入物联网，这将引领信息技术迈向智能时代——计算、通讯、感知等信息技术的深度融合万物互联的时代。
一个感知无所不在、联接无所不在、数据无所不在、计算无所不在的万联网生态系统，将全面覆盖可穿戴、机器人、工业、智能家居、智能医疗、智慧城市、智慧农业、智慧交通等。
如果把整个智能社会比作人体，感知信息技术则扮演着五官和神经的角色。
感知信息技术是未来智能时代的重要基础。
智能时代，物联网、传感器会遍布在生活、生产的各个角落。
据《经济学人》预测，到2025年城市地区每4平方米就会有一个智能设备。
智能城市、智能医院、智能高速公路等将依靠传感器实现万物互连并自动做出决策；智能制造通过在传统工厂管理环节和生产制造设备之间部署以传感器为代表的一系列感知信息技术以实现自动化、信息化和智能化。
一直以来，美国、德国、日本等国都非常重视感知信息技术的发展。
美国早在1991年就将传感器与信号处理、传感器材料和制作工艺上升为国家关键技术予以扶持，近年来更是每年投入数十亿美元用于传感器基础项目研究。
感知信息技术领域将催生万亿级的市场。
感知信息技术领域涉及材料、传感器设备、控制系统以及其上承载的数据增值开发和信息服务。
智能手机和可穿戴设备的广泛普及应用，使传感器设备需求增势迅猛，而无所不在的传感器也将引发未来大规模数据爆炸，到2020年，来自传感器的数据将占全部数据的一半以上。
大数据的充分利用和挖掘，还将不断催生新应用和新服务。
预计到2020年相关的物联网产品与服务供应商将实现超过3000亿美元的增值营收，并且主要集中在服务领域。
发展安全可控的感知信息技术有利于保障国家经济社会安全。
我国是网络大国，却不是网络强国，无论是芯片、操作系统，还是应用系统，受制于人的局面依然严峻。
未来，在万物互联生态系统中，从联网复杂程度和产生的数据量来预计，这个网络将比现在移动互联网大10倍，安全隐患也会更多更复杂，涉及经济社会的方方面面。
因此，发展自主可控的感知信息技术，实现数据感知、收集和处理等最为基础处理层面的可靠性，对保障国家经济社会安全至关重要。
智能感知技术根据对象和目标的不同，也可以分为四大类：基于人体分析的感知技术、基于车辆分析的感知技术、基于行为分析的感知技术和基于图像分析的感知技术。
基于人体分析1)人脸识别技术该技术基于人的脸部特征信息进行身份识别。
通过人脸图像采集及检测、人脸图像预处理和人脸图像匹配与识别，实现面部特征识别。
2)人体特征提取技术该技术基于计算机视觉、图象处理与模式识别技术，对人体属性特征（性别、年龄段、身高、戴眼镜与否等）进行提取分析，实现人员身份识别。
应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于人体分析技术可以实现人员身份确认、重点人员预警、嫌犯逃犯追踪和人脸识别防盗。
基于行为分析1)目标检测跟踪技术该技术是指采用背景差分法或帧间差分法实现目标检测对象的提取和动态自动跟踪。
2)异常行为分析技术该技术是基于双目识别技术，获取到目标人员的深度及三维信息（目标高度信息，提升目标行为分析和多目标检测的准确率、目标位置信息，提升多目标检测，尤其是目标间距检测、目标深度信息，提升多目标位置远近的判断），实现越界、进入/离开区域、区域入侵、徘徊、人员聚焦、快速移动、非法停车、物品遗留/拿取等异常事件的自动侦测与报警，变被动监控为主动防控。
应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于行为分析技术可以实现人员定位跟踪、危险行为预警、嫌疑人员提示和群体事件处突.基于车辆分析1)车牌识别技术该技术是利用车辆的动态视频或静态图像通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等手段实现牌照号码、牌照颜色自动识别。
2)车辆特征提取技术该技术是采用模式识别的方法，对动态场景中移动目标定位、识别、跟踪,、分析、判断目标特征和行为的技术，实现车辆类型、车身颜色、车标识别、系安全带与否、遮阳板遮挡与否等识别。
应用范围：在智慧城市的公共安全领域，基于车辆分析技术可以查处车辆套牌、打击车辆盗抢、事故逃逸、遏制车辆违法、交通秩序维护、协助查控涉案车辆、特勤任务、协助治安管理。
基于图像分析1)视频质量诊断技术该技术是通过对图像码流进行解码以及图像质量评估，对视频图像中存在的质量问题进行智能分析、判断和预警。
在短时间内对大量的前端设备进行检测；实现清晰度异常（图像模糊），亮度异常（过亮、过暗），偏色，噪声干扰（雪花、条状、滚屏），画面冻结，以及信号丢失等多种视频故障检测，做出准确判断并发出报警信息。
2)视频摘要分析技术该技术采用视频智能分析算法，能智能提取视频中的运动物体，实现快速结构化，并实现摘要播放，达到快速预览视频以定位到关键的内容，有效缩短查找线索的时间，减低人力排查的工作量，减少人工排查遗漏等情况。
主要包括以下三个步骤：提取运动目标：将运动目标和背景分离，记录目标、目标轨迹以及背景的数据；摘要合成：通过一定的规则将不同时间出现的目标同时呈现在一段简短的视频内；摘要检索：选中摘要中任意的运动目标，回放该目标的原始视频，还原现场真实情况。
应用范围：在智慧城市的公共安全领域，视频质量诊断可以应用于智慧城市的运营服务领域，解决海量图像信息的运营维护、故障诊断和修复。
视频摘要分析可以应用于视频图像侦查技术，方便公安、交警、民警以及刑侦人员高效快速的排查，得到有效的线索，可在几分钟内播放完一小时的视频，有效减少人力的投入智能感知技术在不同领域的应用客流统计分析系统是基于人体分析技术的典型应用，该系统采用人体特征提取技术，实现对画面中特定区域(如大门、楼梯口)的人头、头肩等特征部位进行识别，以此来区分人和其他物体，并根据其运动轨迹来判断人的出入关系，最后得出任意时间段内进入人数量和离开人数量。
该系统应用于商超零售行业，可以提供商场中每个客流监控点的客流数据，将这些数据汇总到商场数据中心并进行分析汇总，从时间和空间维度对商场中客流的分布以图表的形式进行展示，达到如下效果1)评估营销策略效果，提高销量：通过客流量的对比，有效评估所举办、推广的活动，对营销和促销投资回报进行有效评估。
通过对历史销量和客流量的对比，可以有效的分析商品种类及各项管理策略对流量及销量的影响，进而更好的进行管理决策，提高销量。
2)考核服务质量及商铺租金价位：通过客流量、销量和成交量的统计，可以计算客流人群的平均购买量和提袋率，为评估商场服务质量及工作人员水平提供依据。
通过对客流量的统计，可以客观决定柜台、商铺租金价位水平。
3)差异化经营，降低成本通过对不同楼层和不同区域的客流量统计，可以使管理人员统计各个区域的吸引率和忙度，从而对铺位及服务人员进行合理分布，提高销售量，降低成本。
显示当前客流状态和变化趋势，对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察商场当前的停留人数，控制商场运作成本。
从智能手机到智能家居，日常事物不断演进、逐渐智能化的过程，也推进着制造业创新思路的发散、产品附加值与客户忠诚度的提升以及品牌形象的塑造。
一方面，产品的智能化扩展了其核心技术的概念空间，其研发重点不仅在于产品性能的提升与特定功能的实现，更包含怎样更好地感知分析客户的特定需求并对其进行精准定位;另一方面，融入智慧因素的产品不再是冷冰冰的、没有生命的物品，它不仅仅为用户的生活带来诸多意想不到的便利，甚者更能与用户之间形成某种情感上的联系，如智能跑鞋能根据跑步者特有步姿以及所处环境立即做出改变，并记录其运动过程中各项数据，提醒其身体状况并安排运动计划，这样的产品自然而然地融入用户的生活，更好比成为其身体的一部分。
同时，“智造”思维不仅仅促进传统生产厂家对其现有产品的改造，同时也预示着一大批新兴科技企业的兴起。
可以预见一旦这些智能产品能够得到广泛应用，必将促进整个行业技术的变革与进步。
在智能制造过程，以技术与服务创新为基础的高新化制造技术需要融入到生产过程中的各个环节，以实现生产过程的智能化，提高产品生产价值。
主要包括广泛应用工业机器人与智能控制系统的智能加工技术，基于智能传感器的智能感知技术，满足极限工作环境与特殊工作需求的智能材料、基于3D打印技术的智能成型技术等。