用于检测建筑物中黑霉病的IoT传感器系统

传感发烧友 20200929

  • 湿度传感器
  • 物联网监测系统
Iioote的平台WebIoT集成了由Viking Analytics开发的算法，该算法使用传感器收集的数据来检测温度和湿度的变化，这些变化表明真菌生长的风险可能会损坏建筑材料，例如纤维板和干墙。

　　Iioote表示，它和Viking Analytics提出了一种使用人工智能（AI）来检测建筑物中黑霉病（Stachybotrys chartarum）早发的方法。Iioote的平台WebIoT集成了由Viking Analytics开发的算法，该算法使用传感器收集的数据来检测温度和湿度的变化，这些变化表明真菌生长的风险可能会损坏建筑材料，例如纤维板和干墙。

　　黑霉菌检测服务包括在浴室，厨房，供水管道和排水系统等有水损坏风险的地方安装传感器以读取湿度，温度和泄漏。传感器不断记录和传输测量结果。然后将信息发送到一个平台，在该平台中，异常检测算法会不断对其进行分析，并检测可能有利于黑模发展的水平。

　　分析显示在用户友好的界面中，并在风险级别上升时触发通知，因此专家可以根据数据确定要采取的措施。还可以配置SMS和电子邮件警报。

　　密集制造行业通常使用Viking Analytics的异常检测算法，在该行业中，许多传感器已安装在机器中并收集了多年的数据。Viking Analytics首席执行官Stefan Lagerkvist表示，新产品表明，不依赖重型机械的行业（如保险和物业管理）将从物联网（IoT）和Viking的数据分析中受益。

　　Iioote首席执行官兼物联网负责人Robert Spertina说，据估计，每年因水灾给瑞典的房主造成的损失超过60亿瑞典克朗，这直接影响到保险公司支付的赔偿金。它的一位客户计算得出，避免的一次漏水成本将收回对100多个传感器的投资，从而使其具有成本效益。

　　Iioote表示，这些传感器是无线的，具有几千米的范围，电池供电，可以使用多年，并且可以连接到为物联网构建的公共或私有LoRaWAN无线电网络。


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