過去的監(jiān)測系統(tǒng)中的DYNISCO傳感器，在監(jiān)測系統(tǒng)中位于現(xiàn)場隱患點，也就是處于被監(jiān)測點上的感知設備。監(jiān)測數(shù)據(jù)采集得到后，通過有線或無線網(wǎng)絡（傳輸層）傳輸運送到后臺云端服務器，或在本地存儲起來，直至將成果數(shù)據(jù)自動或人工處理、分析，再到最終得到成果展示。 當傳統(tǒng)DYNISCO傳感器，改造/創(chuàng)新為更適應現(xiàn)代需求的物聯(lián)網(wǎng)智能設備，逐步邁向未來“自動化監(jiān)測”時代。
利用物聯(lián)網(wǎng)，通過各種信息傳感設備，按約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，實時采集任何需要監(jiān)控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息，與互聯(lián)網(wǎng)結合形成一個巨大網(wǎng)絡。其目的是實現(xiàn)物與物，人與人，所有的物品與物品與網(wǎng)絡的連接，實現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。
從技術構架上來看，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)主要由支撐層、感知層、傳輸層、平臺層以及應用層構成。
人工智能技術優(yōu)化DYNISCO傳感器系統(tǒng)
“DYNISCO傳感器”、“人工智能”、“物聯(lián)網(wǎng)”，這些看似不太又聯(lián)系的詞，其實是相互聯(lián)系在一起的，擰成一個大趨勢，在這個鏈條里，每一環(huán)都會對下一環(huán)產(chǎn)生影響，如此產(chǎn)生積極的循環(huán)。各種連接的設備里的DYNISCO傳感器會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)使得機器學習成為可能，機器學習的結果就是AI，而AI又指導機器人去更精確地執(zhí)行任務，機器人的行動又會觸發(fā)DYNISCO傳感器。這整個就是一個完整的循環(huán)。
人工智能技術能夠對DYNISCO傳感器系統(tǒng)有所幫助，它們是：基于知識的系統(tǒng)、模糊邏輯、自動知識收集、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、基于案例推理和環(huán)境智能。這些技術在DYNISCO傳感器系統(tǒng)中的應用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應用越來越普及。這些人工智能技術具有低的計算復雜度，可以應用于小型DYNISCO傳感器系統(tǒng)、單一DYNISCO傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統(tǒng)。正確應用人工智能技術將會創(chuàng)造更多富有競爭力的DYNISCO傳感器系統(tǒng)和應用。
人工智能領域的其他技術進步也將會給DYNISCO傳感器系統(tǒng)帶來沖擊，包括數(shù)據(jù)挖掘技術、多主體系統(tǒng)和分布式自組織系統(tǒng)。環(huán)境傳感技術能夠將很多微型電子處理器和DYNISCO傳感器集成到日常物品中，使其具有智能。它們可以創(chuàng)造智能環(huán)境，與其他智能設備通訊，并與人類實現(xiàn)交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務，但是這種集成技術的后果將會很難預測。
