二、物联网技术

Kobayashi团队将LINE（一款社交软件）、SNS（社交网络服务）、二维码识别模块、门禁系统、RPA进行整合，形成物联网系统。快递收件人可实时掌握包裹信息，在不能收件时可通知快递员将快递寄存于邻居，省去了重复寄送的流程。该团队将二维码识别模块嵌入至门禁系统，需要再次寄件时快递员只需将二维码进行扫描，即可将基本信息通过SNS推送至收件人的手机。在整个过程中，RPA用于自动处理并推送用户的基本信息，省去了重复填写、校验的环节。

Kulbacki团队将图像处理、模式识别、机器学习和软件机器人整合至无人机并用于精准农业。应用高光谱传感器件，无人机可获取植被的RGB图像（图6-2左）。经过NDVI处理后（图6-2中），可获取植被对不同光谱的反射差异（图6-2右）。NDVI，又称归一化植被指数，主要用来检测植被生长状态和覆盖度，基于植被对不同光谱的反射差异计算得到。根据这项指标可比较红光和红外光的吸收和反射值，有助于了解植物如何生长和发育，并确定哪些田地已准备好收获。在生长季中期：如果NDVI值偏高，表明该区域的植被没有重大病变；如果指数偏低，则可能存在特定问题，如缺乏水分或营养，需要对这部分区域进行相应的管理。在生长季末期：NDVI值越低，则农田部分越接近成熟期。因此，植被管理人员可实时掌握植被生长、健康情况，无人机亦能根据NDVI图像反映的不同区域植被状况精准施肥，整个流程以自动化形式高效率完成，省去了植被疾病筛查、洒药、施肥等人工环节。

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图6-1　基于机器学习和软件机器人的文件自动处理流程

图6-2　植被的NDVI图像处理