深度學習已經成為解決許多具有挑戰性問題的方法。 在目標檢測，語音識別和語言翻譯方面，深度學習是迄今為止表現最好的方法。 許多人將深度神經網絡（DNNs）視為神奇的黑盒子，我們輸入一些數據，出來的就是我們的解決方案！ 事實上，事情要復雜得多。

基礎服務

1）圖像識別：

IoT的一大部分應用場景中，輸入深度學習的數據是圖片或視頻。每天，每個人都在用手機的高清攝像頭拍攝者圖片和視頻，除此之外，家居、校園或工廠也在使用智能攝像頭。所以，圖像識別、分類、目標檢測是這類設備的基礎應用。

2）語音識別

隨著智能手機和可穿戴設備的普及，語音識別也成了人們和自己的設備互動的一種自然而方便的方式。Price等人搭建了一個專用的低功耗深度學習芯片，用于自動語音識別。這種特制芯片的能量消耗要比目前手機上運行的語音識別工具的能量消耗低100倍。

3）室內定位

室內定位在IoT領域有許多應用，例如智能家居、智能校園、或智能醫院。例如DeepFi系統，在線下訓練階段，通過深度學習用之前儲存的WiFi通道狀態信息數據來訓練網絡權重，在線上定位階段通過fingerpringting來測定用戶位置。

4）生理和心理狀態檢測

IoT與深度學習的結合也應用在了檢測各種生理或心理狀態中，例如姿態、活動和情緒。許多IoT應用都在交付的服務中整合了人體姿態估計或活動識別模塊，例如智能家居、智能汽車、XBox、健康、運動等等。

5）安全和隱私

安全和隱私是所有IoT領域應用所關注的一個重要問題。事實上，系統功能的有效性取決于是否能保護機器學習工具和處理過程不受攻擊。虛假數據注入（False Data Injection，FDI）是數據驅動系統的一種常見攻擊類型。He等人提出用條件DBN從歷史數據中提取FDI特征，然后利用這些特征進行實時攻擊檢測。作為物聯網數據和應用程序的一大貢獻者，智能手機也面臨著黑客攻擊的威脅。Yuan等人提出用深度學習框架來鑒別安卓應用中的惡意軟件，準確率達到了96.5%。深度機器學習方法的安全性和隱私保護是能否在IoT領域應用的最重要因素。Shokri等人提出了一種解決分布式學習的深度學習模型隱私保護問題的方法。

IoT應用和基礎服務

1）智能家居：

智能家居的概念涉及廣泛的基于IoT的應用，它有助于提高家庭的能源使用和效率，以及居住者的便利性、生產力和生活質量。如今，家電可以與互聯網連接，提供智能服務。例如微軟和 Liebherr的一個合作項目，對從冰箱內收集的信息應用了Cortana 深度學習。這些分析和預測可以幫助家庭更好地控制他們的家庭用品和開支，并結合其他外部數據，可用于監測和預測健康趨勢。

2）智慧城市：

智能城市服務跨越多個物聯網領域，如交通、能源、農業等。智慧城市的一個重要問題是預測群體移動模式，Song等人開發了基于深度神經網絡模型的系統，在城市級別實現了這一目標。Liang等人基于RNN模型搭建了實時群體密度預測系統，利用移動手機用戶的通信數據對交通站的群體密度進行預測。廢物管理和垃圾分類也是智慧城市的一個相關任務，可以通過基于視覺分類任務的CNN模型來實現自動化。Amato等人基于智能相機和深度CNN開發了檢測停車場的使用中和空閑車位的系統。

3）能源：

消費者與智能電網之間的雙向通信是IoT大數據的來源。能源供應商希望學習當地的能源消費模式、預測需求，并根據實時分析做出適當的決定。在智能電網方面，從太陽能、風能或其他類型的自然可持續能源中預測電力是一個活躍的研究領域，深度學習在這一領域的許多應用中越來越多地被使用。

4）智能交通系統：

來自智能交通系統（ITS）的數據是大數據的另一個數據源。Ma等人采用RBM和RNN結構設計了一個交通網絡分析系統，模型輸入是參與該系統的出租車GPS數據。該系統通過一小時內的累積數據預測交通擁堵的準確率高達88%。ITS也帶動了交通標志檢測和識別的發展，這一技術在自動駕駛、輔助駕駛系統中都有很重要的應用。除此之外，許多初創公司應用深度學習來完善自動駕駛汽車系統的檢測行人、交通標志、路障等任務。

5）醫療和健康：

IoT結合深度學習也在為個人和組織提供醫療和健康方案中得到應用。例如，開發基于移動應用程序的精確測量飲食攝入量的解決方案，可以幫助提升個人健康和幸福感。Liu等人采用CNN開發了識別食物圖片和相關信息的系統。用深度學習對醫學圖片進行分類和分析是醫療領域的研究熱點。Pereira等人通過CNN識別手寫圖片來鑒定早期帕金森癥。除此之外，深度學習與IoT的結合在聲音異常檢測、乳腺血管疾病檢測中也得到了應用

6）農業：

生產健康作物和發展有效的種植方式是健康社會和可持續環境的要求。使用深度神經網絡進行植物病害識別是一個可行的解決方案。深度學習也被用于遙感，進行土地和作物的檢測與分類。研究顯示，使用CNN進行作物識別準確率達到了85%，相比于MLP或隨機森林有很大提高。自動耕作中的預測和檢測任務也應用了深度學習。

7）教育：

IoT和深度學習的結合有助于提高教育系統的效率。移動設備可以收集學生的數據，深度分析方法可以用來預測和解釋學生的進步和成就。增強現實技術結合可穿戴設備和移動設備也是深度學習在這一領域的潛在應用，激發學生的興趣，讓教育學習方法更有效。此外，深度學習可以用于個性化推薦模塊，向教育者推薦更多相關內容。利用深度學習對大型開放式網絡課程數據（MOOC）進行分析，可以幫助學生更好的學習。除此之外，利用CNN監測教室占用率是深度學習在教育方面的另一個應用。

8）工業：

對于工業部門來說，IoT和網絡物理系統（CPS）是推動制造技術邁向智能制造（工業4.0）的核心要素。工業中的廣泛應用均可以受益于深度學習模型的引入。通過將裝配線中生產車輛的圖像及其注釋都輸入深度學習系統，可以利用AlexNet、GoogLeNet等網絡實現視覺檢測。

9）政府：

許多涉及市政的各種任務需要精確的分析和預測。利用美國地質調查局網絡的歷史數據訓練LSTM網絡，可進行地震預測。利用極端氣候的圖片訓練CNN，進行極端氣候事件探測。此外，城市的基礎設施，如道路、供水管道等的損害檢測，是IoT和深度學習可以為政府提供便利的另一個領域。

10）運動和娛樂：

運動分析近年來發展迅速，為團隊或運動員帶來了競爭優勢。提出了深度學習方法打造智能籃球場。采用RNN識別NBA比賽中的球員違規。結合了可穿戴設備傳感數據和CNN進行排球運動員活動識別。采用層級結構的LSTM模型研究排球隊的整體活動。

11）零售：

隨著移動設備的普及，網上購物的人數大大增加了。最近出現了通過視覺搜索技術向產品圖像檢索的轉變。CNN一直用于服裝和時尚市場的視覺搜索，幫助你在網店中找到在電影中看到的或在街上看到的商品。IoT結合深度學習可以搭建視覺購物輔助系統，包括智能眼鏡、手套和購物車，目的是幫助視障人士購物。此外，智能購物車的開發可以實現實時自結賬的功能。