今天我们来聊聊[智能检测系统],以下5关于智能检测系统有两个信息流的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
智能语音机器人应用实践思考 (一)
贡献者回答智能语音机器人呼叫流程的交互时序流程（以呼入为例），如图2所示，主要流程为：
1.客户拨打电话给智能语音机器人。
2.智能语音机器人接听电话后，呼叫中心平台调用业务流程管理接口，启动并初始化对话流程状态图。
10.根据配置好的业务流程状态图，重复6-9步骤，直至呼叫对话流程结束。
11.业务对话流程结束后，呼叫中心通知ASR服务结束当前的语音转写时间请求。最终通知业务流程对话管理模块挂机操作，并向呼叫管理平台上报呼叫结果。
1.语音识别ASR
语音识别能够将用户的语音转换成文字。针对语音识别应用中面临的方言口音、背景噪声等问题，在实际业务系统中所收集的涵盖不同方言和不同类型背景噪声的海量语音数据的基础上通过先进的区分训练方法进行语音建模，能够使语音识别在复杂应用场景下均有良好的效果表现。
模型优化包括声学模型优化和语言模型优化。由于声学模型训练需要大量的数据（客户的标注数据不足以训练声学模型），并且同时需要音频及对应的标注文本，声学训练又是一个高计算的任务，需要多台高性能服务器及GPU构成的硬件系统，所以给客户做声学优化不可行。语言模型优化相对声学模型优化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客户标注数据进行，以下是语言模型优化的流程：
语言模型优化主要分为需求评估、数据准备、模型训练、测试评估、迭代优化五个部分，其中标绿框表示不一定能做（有时候拿不到客户的样本数据），标蓝框表示第一次优化工作需要做的。
2.前端语音处理
前端语音处理，利用信号处理的方法对说话人的语音进行检测、降噪等预处理，以便得到最适合识别引擎处理的语音，其主要功能包括端点检测VAD、流式语音智能断句和噪音消除。
语音端点检测是对输入的音频流进行分析，确定客户说话的起点和终止点的处理过程。一旦检测到客户开始说话，语音开始流向识别引擎，直到检测到客户说话结束。这种方式能够使得识别引擎在客户说话的同时开始进行识别处理，做到最大限度的即时处理。
n 端点检测过程：
n 端点检测目的：
随着语音识别应用的发展，越来越多的系统将打断功能作为一种方便有效的应用模式。而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。 端点检测对识别系统的识别效果影响也很大。语音信号的起始点和结束点判断有误，有可能影响整个信号的完整性，在语句的开头或结尾漏掉一些有用的数据。当这种情况发生时，很可能对识别的准确度有特别大影响。不完全的信息会使识别率降低。
n 商用端点检测应具备的特性：
基于可靠的端点检测技术和智能反馈，智能打断功能不仅应该在一般的环境下工作出色，而且能有效的拒绝环境噪声，非语音的高强噪声(呼吸，关门等) 环境中其它人的声音。
流式语音智能断句
现有的语音处理方案是先用语音活动检测模块对语音进行断句，再将断开的语音进行自动语音识别。但是，在电话语音交互场景中，VAD面临着两个难题：
漏检反应的是原本是语音但是没有检测出来，而虚检率反应的是不是语音信号而被检测成语音信号的概率。相对而言漏检是不可接受的，而虚检可以通过后端的ASR和NLP算法进一步过滤，但是虚检会带来系统资源利用率上升，以及造成响应不及时。
流式语音智能断句模块是主要由语音识别模块、信息流聚合模块、动态窗口设定模块、断句识别模块构成。其中，语音识别模块用于接收并识别语音实时流，并按照指定的频率输出带有时序的语音识别结果；信息流聚合模块用于对带有时序的语音识别结果进行优化处理，并整合经过优化处理后的带有时序的语音识别结果，以形成语音识别结果序列；动态窗口设定模块用于从语音识别结果序列中选择指定范围的文本，进而将指定范围的文本用于断句分析；断句识别模块用于分析指定范围的文本的语义，并根据语义确定是否进行断句。
参考：
智能检测的主要理论有哪些? (二)
贡献者回答智能检测的主要理论有：搜索问题，产生式系统，谓词逻辑，不确定性推理方法，机器学习，高级搜索。
《智能检测技术与系统》主要从“智能化”和“系统”的视角来解读检测技术及其最新发展，是作者根据自己多年的教学和科研工作实践，在学习、总结众多国内外有关智能检测技术与系统科学文献基础上，结合当前智能检测技术的最新发展成果编著完成的。
《智能检测技术与系统》是当前测控领域研究和应用的热点：
《智能检测技术与系统》全面系统地介绍了智能检测的实现技术及其最新进展。
在结构上分为绪论、非电量检测基础、智能仪器、虚拟仪器、检测仪器接口与总线、图像检测、微弱信号检测、抗干扰技术、信号调理与转换、测量误差与数据处理、智能检测系统和智能检测前沿技术。《智能检测技术与系统》系统性强，重点突出，内容先进、新颖、实用，可读性好。
《智能检测技术与系统》可作为高等院校自动化、测控技术与仪器、电气工程与自动化、机械设计制造及其自动化、计算机应用、通信工程等专业本科生或研究生教材，也可供从事智能检测技术与系统相关领域应用和设计开发的研究人员、工程技术人员参考。
MES和ERP有什么区别？ (三)
贡献者回答“ ERP——业务计划系统——解决生产什么的问题；MES——制造执行系统——解决如何生产的问题”
制造企业面临着紧迫的竞争压力，利润越来越少，交货时间越来越紧迫，生产周期缩短，同时产品变得更复杂。大部分企业已经在使用ERP系统，他们就会认为：“我已经使用了ERP，为什么还需要MES（制造执行系统）？”
我们想说：ERP只知道“为什么”，但MES知道“怎么做”！
事实上，所有行业的制造企业都需要在一个整合的ERP系统下管理业务流程信息。在这些系统当中，有许多领域需要被特别关注：销售、财务、购买/采购、仓储、人力资源、质量管理和生产计划等等。
在许多制造公司中，生产价值链中的主要成本未能被详细并透明的反映出来。更重要的是，许多通常在ERP系统、电子表单来维护的生产领域的目标数据，全都是在假设或者过去的经验中估计出来的。
上层的管理（ERP系统，APS系统，电子表单等等）与下层车间环境之间产生鸿沟，就会出现各种各样的问题：
车间的反馈数据（设备运行时间、停滞时间、产能、废品原因、利用与生产效率、有效率等等）有多可靠？
底层的车间数据反馈和高层的ERP系统的数据识别间的延滞到底有多少？
哪些是真正的人工成本（工日、工时）需要提供给上层的ERP系统？
尽管满负荷生产，为什么仍会有许多交货时间问题？
尽管满负荷生产并且有最好的营业额，为什么但没有预期中的收益？
……
首先，我们来探讨下MES与ERP在功能与技术上的差别
1、ERP与MES的定位不同。
传统ERP定位于企业计划。主要面向管理人员，其管理的数据以周、天为时间周期。当ERP下达的工单到生产现场后，ERP无法对现场进行实时有效管控，出现工单执行过程中的“信息黑洞”。MES系统定位于执行层面。它接转ERP下达的工单，并实时发布到产线，通过现场的数据采集，直接对一线操作和车间管理人员提供生产支持。其管理的数据以现在、下一个小时为时间周期，为现场管理人员提供实时信息进行决策。
2、ERP与MES管理的功能范围不同。
ERP主要管理采购、财务、销售、生产订单管理、发运管理、成品仓储计划控制等计划层面功能。MES主要提供车间的工单派发、制程防错、产品谱系、SPC质量分析、设备数据分析、制程追溯等执行层面的功能。
3、MES与ERP系统有不同的技术要求。
ERP主要处理计划数据，数据量小，不需要和底层硬件交互，易于采用集中的方式管理。更重要的是ERP在实施时，计划的流程相对固定。而MES的数据粒度小，数据量大，和工厂的工艺、车间管理流程、自动化程度密切相关，不同企业实施时差异很大，且需要不断适应车间管理模式的变革，因此更需要系统的柔性和对集团推广的支持能力。另外，MES系统直接记录生产的过程数据，因此在系统的可靠性和稳定性方面比ERP要求更高。
MES能为制造企业解决什么问题？
靠什么去解决ERP所不能解决的问题，答案就是MES！标准并模块化的MES是车间和上层ERP系统之间的协调信息系统。它提供了通常ERP系统所不能提供的生产车间信息的透明性；提供了连通上层管理系统（如ERP）与底层车间（操作终端与设备）的可靠数据界面等。
1、制造企业需要通过MES系统解决什么问题？
① 出现用户产品投诉的时候，能否根据产品号码追溯这批产品的所有生产过程信息？能否立即查明它的：原料供应商、操作机台、操作人员、经过的工序、生产时间日期和关键的工艺参数？
② 同一条生产线需要混合组装多种型号产品的时候，能否防止工人部件装配错误、产品生产流程错误、产品混装？
③ 过去12小时之内生产线上出现最多的5种产品缺陷是什么？次品数量各是多少？
④ 目前仓库以及前工序、中工序、后工序线上的每种产品数量各是多少？要分别供应给哪些供应商？何时能够及时交货？
⑤ 生产线和加工设备有多少时间在生产，多少时间在停转和空转？影响设备生产潜能的最主要原因是：设备故障？调度失误？材料供应不及时？工人培训不够？还是工艺指标不合理？
⑥ 能否对产品的质量检测数据自动进行统计和分析，精确区分产品质量的随机波动与异常波动，将质量隐患消灭于萌芽之中？
⑦ 能否废除人工报表，自动统计每个过程的生产数量、合格率和缺陷代码？
2、MES系统能为企业带来什么具体效益？
确切掌握生产状况，提高交货准确度，理顺厂内配送物流，达成产、供、销配合；
正确掌握在制品数量，及不良品追踪，降低在制品生产成本；
以条码及RFID等手段追踪产品序号，收集完整资料及过程质量信息，提高产品售后服务水平及满意度；
及时反应品质问题，追踪品质历史记录，提高产品品质；
减少人工统计和手工报表，提高现场管理人员生产力；
充分掌握工具、设备等使用状况，制造资源做有效运用等。
随着ERP在企业应用的深入，ERP系统逐渐显示出其局限性。传统ERP定位于企业计划，其管理的数据以周、天为时间周期，无法对现场执行实时的有效管控，即所谓的在制造过程中存在“信息黑洞”。这个“信息黑洞”对制造过程的管理和控制的影响愈发不利。
制造执行系统MES的出现可以消除这些不利影响，在产品从工单发出到成品产出的过程中，扮演生产活动最佳化的信息传递者，在企业上下层之间提供一个双向的生产信息流。如果把MES系统与ERP集成起来，不仅能充分发挥它们各自的优势；同时，可使MES系统的生产计划更合理，使ERP系统的数据更及时有效，工作效率更高。
视觉检测自动化是什么意思？其应用有哪些？ (四)
贡献者回答自动化视觉检测系统通过使用物联网(IoT)使我们的工厂变得更加智能，这样它们不仅可以检测缺陷，还可以配置装配线以按需生产。动化视觉检测系统也可用于检查制造厂的不同设备，如储罐、压力容器、管道和其他设备，包括内部和外部设备。
除此之外，人工智能和机器学习使制造商能够更轻松地识别不符合QA标准的产品。大数据通过提供丰富的信息来支持这一切，制造商可以从中更好地跟踪不符合质量保证标准的产品。
从本质上讲，视觉检测自动化系统是对生产线的实时监控，使用尖端的计算机视觉技术来观察可能导致零件无法工作或工作效率低下的畸形、污染和其他异常情况。视觉检测自动化系统有助于提高制造过程的效率，其成本远低于手动方法。
视觉检测自动化
这些视觉检测自动化系统装有一个或多个摄像设备，甚至包括视频和照明设备。视觉检测自动化设备能够测量零件、验证零件是否处于正确位置并识别零件的形状。另外，视觉系统能对部件进行快速的测量和分类。在你要分析评估的时候，其会处理捕捉到的图像来捕捉数据。
视觉检测自动化是非常智能的，它会影响到你要评估的功能，通常是通过或者失败的能力促使操作者采取行动。视觉检测自动化系统可以嵌入到生产线中，以提供持续的信息流。
视觉检测自动化可用于任何需要质量控制的行业。例如，视觉检测自动化可以协助捷众自动化机器人系统获得零件的定位，以进一步自动化和简化制造过程。视觉检测自动化收集的数据有助于提高生产线、分拣、包装和其他应用的效率。此外，视觉检测自动化捕获的信息可以识别您正在检查的生产线或其他功能的问题，以提高效率，停止低效或无效的流程，并识别不可接受的产品。
由于视觉检测自动化系统结合了各种技术，这些系统的设计可以定制以满足许多行业的需求。因此，许多公司喜欢将这种技术用于质量控制目的，甚至是安全目的。使用视觉检测自动化系统的行业包括自动化机器人、制药、包装、 汽车 、食品和饮料、半导体、生命科学、医学成像、电子、消费品以及其他类型的制造和非制造公司。
视觉检测自动化
总的来说，视觉检测自动化的好处包括但不限于生产改进、增加正常运行时间和减少费用。视觉系统对零件进行全方位的质量控制检查。这可确保所有产品都符合所需生产的规格。如果你想提高生产工件的质量和效率，视觉检测自动化系统可能是理想的选择。
IDS的分类 (五)
贡献者回答（1）按入侵检测的手段、IDS的入侵检测模型可分为基于网络和基于主机两种。
1）基于主机模型
也称基于系统的模型，它是通过分析系统的审计数据来发现可疑的活动，如内存和文件的变化等。其输入数据主要来源于系统的审计日志，一般只能检测该主机上发生的入侵。
这种模型有以下优点：
一是性能价格比高：在主机数量较少的情况下，这种方法的性能价格比可能更高。
二是更加细致：这种方法可以很容易地监测一些活动，如对敏感文件、目录、程序或端口的存取，而这些活动很难在基于协议的线索中发现。
三是视野集中：一旦入侵者得到了一个主机用户名和口令，基于主机的代理是最有可能区分正常的活动和非法的活动的。
四是易于用户剪裁：每一个主机有其自己的代理，当然用户剪裁更方便了。
五是较少的主机：基于主机的方法有时不需要增加专门的硬件平台。
六是对网络流量不敏感：用代理的方式一般不会因为网络流量的增加而丢掉对网络行为的监视。
2）基于网络的模型
即通过连接在网络上的站点捕获网上的包，并分析其是否具有已知的攻击模式，以此来判别是否为入侵者。当该模型发现某些可疑的现象时也一样会产生告警，并会向一个中心管理站点发出“告警”信号。
基于网络的检测有以下优点：
一是侦测快：基于网络的监测器通常能在微秒或秒级发现问题。而大多数基于主机的产品则要依靠对最近几分钟内审计记录的 分析。
二是隐蔽性好：一个网络上的监测器不像一个主机那样显眼和易被存取，因而也不那么容易遭受攻击。由于不是主机，因此一个基于网络的监视器不用去响应ping，不允许别人存取其本地存储器，不能让别人运行程序，而且不让多个用户使用它。
三是视野更宽：基于网络的方法甚至可以作用在网络的边缘上，即攻击者还没能接入网络时就被制止。
四是较少的监测器：由于使用一个监测器就可以保护一个共享的网段，所以你不需要很多的监测器。相反地，如果基于主机，则在每个主机上都需要一个代理，这样的话，花费昂贵，而且难于管理。但是，如果在一个交换环境下，每个主机就得配一个监测器，因为每个主机都在自己的网段上。
五是占资源少：在被保护的设备上不用占用任何资源。
这两种模型具有互补性，基于网络的模型能够客观地反映网络活动，特别是能够监视到主机系统审计的盲区；而基于主机的模型能够更加精确地监视主机中的各种活动。基于网络的模型受交换网的限制，只能监控同一监控点的主机，而基于主机模型装有IDS的监控主机可以对同一监控点内的所有主机进行监控。
（2）按入侵检测的技术基础可分为两类：一种基于标志的入侵检测（signature-based），另一种是基于异常情况的入侵检测（anomaly-based）。
对于基于标识的检测技术来说，首先要定义违背安全策略的事件的特征，如网络数据包的某些头信息。检测主要判别这类特征是否在所收集到的数据中出现，这有些类似杀毒软件的工作原理。
而基于异常的检测技术则是先定义一组系统“正常”情况的数值，如CPU利用率、内存利用率、文件校验和等（这类数据可以人为定义，也可以通过观察系统、并用统计的办法得出），然后将系统运行时的数值与所定义的“正常”情况比较，得出是否有被攻击的迹象。这种检测方式的核心在于如何精确定义所谓的“正常”情况。
往往两种检测方法所得出的结论会有非常大的差异。基于标志的检测技术的核心是维护一个知识库。对于已知的攻击，它可以详细、准确的报告出攻击类型，但是对未知攻击却效果有限，而且知识库必须不断更新。基于异常的检测技术则无法准确判别出攻击的手法，但它可以（至少在理论上可以）判别更广范、甚至未发觉的攻击。如果条件允许，两者结合的检测会达到更好的效果。
（3） 按输入入侵检测系统的数据的来源来分，可以分为三类：
1） 基于主机的入侵检测系统：其输入数据来源于系统的审计日志，一般只能检测该主机上发生的入侵；
2） 基于网络的入侵检测系统：其输入数据来源于网络的信息流，能够检测该网段上发生的网络入侵；
3） 采用上述两种数据来源的分布式入侵检测系统：它能够同时分析来源于系统的审计日志和来源于网络的信息流，这种系统一般由多个部件组成。
（4）按入侵检测所采用的技术方法又可将其细分为下面四种方法：
一是基于用户行为概率统计模型的入侵检测方法：
这种入侵检测方法是在对用户历史行为建模或在早期的证据或模型的基础上，实时检测用户对系统的使用情况，根据系统内部保存的用户行为概率统计模型进行检测，当发现有可疑的用户行为发生时，立即保持跟踪并监测、记录该用户的行为。系统要根据每个用户以前的历史行为，生成每个用户的历史行为记录库，当用户改变他们的行为习惯时，这种异常就会被检测出来。
二是基于神经网络的入侵检测方法：
这种方法是利用神经网络技术来进行入侵检测。这种方法对用户行为具有学习和自适应功能，能够根据实际检测到的信息有效地加以处理并做出是否有入侵行为的判断。但该方法还不成熟，目前还没有出现较为完善的产品。
三是基于专家系统的入侵检测技术：
该技术根据安全专家对可疑行为的分析经验来形成一套推理规则，然后在此基础上建立相应的专家系统，由此专家系统自动进行对所涉及的入侵行为进行分析。该系统可以随着经验的积累而不断自我学习，并进行规则的扩充和修正。
四是基于模型推理的入侵检测技术：
该技术根据入侵者在进行入侵时所执行的某些行为程序的特征，建立一种入侵行为模型，根据这种行为模型所代表的入侵行为特征来判断用户执行的操作是否是属于入侵行为。当然这种方法也是建立在对当前已知的入侵行为程序的基础之上的，对未知的入侵方法所执行的行为程序的模型识别需要进一步的学习和扩展。
几种方法每一种都不能保证能准确地检测出变化多端的入侵行为。因此在网络安全防护中要充分衡量各种方法的利弊，综合运用这些方法才能有效地检测出入侵者的非法行为。
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