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基于機器學習的智能傳感器綜述

電子技術應用

王帥達1，林冠英2，王暖升3，李洋3，尹美華4

1.中國海洋大學信息科學與工程學部； 2.自然資源部海洋環(huán)境探測技術與應用重點實驗室； 3.青島海研電子有限公司；4.中國石油大學計算機科學與技術學院

摘要： 隨著機器學習的飛速發(fā)展，機器學習算法創(chuàng)建的智能模型正逐步成為新型傳感器數(shù)據(jù)分析的核心部分。首先介紹了支持機器學習的智能傳感器背景，對智能模型的構建和數(shù)據(jù)集的生成、驗證、測試過程進行簡述，隨后列舉了基于機器學習的智能傳感器的應用，最后指出了基于機器學習的智能傳感器目前面臨的問題和挑戰(zhàn)并提出了具有可行性的解決方法，為相關研究人員提供有價值的學術參考。

關鍵詞： 機器學習傳感器智能傳感系統(tǒng)

中圖分類號：TP212.6 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245715
中文引用格式： 王帥達，林冠英，王暖升，等. 基于機器學習的智能傳感器綜述[J]. 電子技術應用，2025，51(3)：32-38.
英文引用格式： Wang Shuaida，Lin Guanying，Wang Nuansheng，et al. Overview of smart sensors based on machine learning[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(3)：32-38.

Overview of smart sensors based on machine learning

Wang Shuaida1，Lin Guanying2，Wang Nuansheng3，Li Yang3，Yin Meihua4

1.Department of Information Science and Engineering， Ocean University of China； 2.Key Laboratory of Marine Environmental Detection Technology and Application， Ministry of Natural Resources； 3.Qingdao Haiyan Electronics Limited Company； 4.Department of Computer Science and Technology， China University of Petroleum

Abstract： With the rapid development of machine learning, intelligent models created by machine learning algorithms are gradually becoming the core part of new sensor data analysis. The paper firstly introduces the background of intelligent sensors that support machine learning, briefly describes the construction of intelligent models and the generation, verification and testing process of data sets, then lists the application of intelligent sensors based on machine learning, finally points out the current problems and challenges of intelligent sensors based on machine learning and puts forward feasible solutions to provide valuable academic reference for relevant researchers.

Key words : machine learning；sensor；intelligent sensing system

引言

傳感器是一種能夠感知、測量和接收某種特定信號或物理量的裝置，可以將光、溫度、壓力、濕度、運動、聲音等轉換成電信號或其他可識別的形式，從而使人們監(jiān)測和控制各種物理量。任何現(xiàn)代設備都離不開傳感器，不同類型的傳感器可以用于不同的應用，例如溫度傳感器、壓力傳感器、光學傳感器、加速度傳感器等。傳感器既可以像拉曼光譜儀測量構成材料的各個分子內不同的震動以獲取復雜的化學指紋一樣復雜，也可以像普通的溫度計測量溫度一樣簡單[1]。

21世紀，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和大規(guī)模數(shù)據(jù)的積累，機器學習取得了巨大的進步[2]。特別是深度學習技術的興起，使得神經(jīng)網(wǎng)絡等模型在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了突破性進展[3]。機器學習的發(fā)展也對傳感器技術產(chǎn)生了深遠影響。傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法可能無法高效地提取有效信息，當傳統(tǒng)傳感器系統(tǒng)中的閾值限制被基于機器學習算法創(chuàng)建的高度復雜的“智能”模型代替后，機器學習可以通過自動學習和特征選擇的方法，提取和選擇最相關和有區(qū)別性的特征，從而改善傳感器數(shù)據(jù)的提取和利用。同時機器學習還可以使傳感器具有自適應和自學習的能力，通過學習環(huán)境和使用者的反饋，自動調整參數(shù)，改進性能，提高適應性準確性和魯棒性，給傳感器領域帶來了更高的智能化和自動化水平，提高了傳感器數(shù)據(jù)的處理和分析效率，拓展了傳感器的應用范圍并促進了傳感器技術與其他領域的融合，比如物聯(lián)網(wǎng)[4]、智能制造[5]、智慧城市[6]等。

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作者信息：

王帥達1，林冠英2，王暖升3，李洋3，尹美華4

（1.中國海洋大學信息科學與工程學部，山東青島 266404；

2.自然資源部海洋環(huán)境探測技術與應用重點實驗室，廣東廣州510310；

3.青島海研電子有限公司，山東青島266000；

4.中國石油大學計算機科學與技術學院，山東青島266555）

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