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传感器设备 。 简单的传感器 ， 如报废呼吸器指示器、个人灰尘监测器和噪声级计在工作场所无处不在 ， 并且已经存在多年 。 高级或“智能”传感器比传统传感器具有更强大的功能 。 智能传感器可以通过手术植入体内（植入物）；穿在身上或嵌入式安全服（可穿戴设备）；或附加到工作场所对象以监控不同的参数（可放置的） 。 任何带有嵌入式传感器的设备或物体都可以连接到互联网和其他类似的设备 ， 从而形成物联网。
基于云的物联网平台可以收集、集成和分析来自物联网传感器分布式工业网络的数据 ， 以改进对不同工作场所安全和健康危害的评估 。 AI 应用程序被引入到许多不同类型的传感器技术中 ， 跨越不同的行业领域 ， 例如金融（ML 的高频交易）；医疗保健（临床决策）；刑事司法（量刑）；保险（欺诈检测）；和银行（贷款评估） 。
【传感器|人工智能在很多工作场所中得到应用，已经被引入到许多传感器技术中】
最受公众关注的是使用新兴的支持人工智能的计算机视觉传感器技术在许多环境中进行面部识别 ， 包括就业环境和交通运输行业自动驾驶汽车的物体检测 。 使用神经网络显示出在工业环境中使控制工程系统更智能和更具适应性的前景 。 先进的传感器设备正在配备使用深度学习模型以类似于人类视觉和听觉感知的方式“感知”环境 。 尽管先进传感器的研究和开发呈指数级增长 ， 但挑战依然存在 。
例如 ， 功能化机器人触觉感知是传感器研究的前沿 。 人类的灵巧性很难在机器人设备中复制 ， 但最近发现了新的传感器研究方法 ， 可能会导致人工触摸系统的实现 。 除了各种本体感受传感器 ， 有助于防止机器人设备与附近的人类工人发生碰撞 ， 可以设想更新的传感器可以连续收集和报告工作场所暴露数据 。 在整个工作场所部署传感器使整个工作场所及其中的每个人都成为支持 AI 的 DSS 的数据输入 。
这样的系统可以帮助职业安全与健康从业人员实时和加班地识别暴露趋势 。 这些传感器网络是新兴工业物联网的核心 ， 产生大量数据 ， 职业安全与健康从业人员必须从中提取价值 。 支持 AI 的传感器可以为职业安全与健康实践和潜在挑战提供有希望的好处 。 好处之一可能是使用工作场所传感器的连续数据进行早期干预 ， 以防止接触有毒物质 。 这些数据将使从业者能够摆脱对较慢的情节区域或呼吸区域采样的传统依赖 。
由 24/7 传感器网络生成的大型数据集 ， 通过支持机器学习的算法进行分析 ， 有可能改善人工智能对安全和健康影响的监控 ， 减少风险评估和管理实践中的不确定性 ， 并激发职业安全和健康的新途径 。 健康研究 。 此外 ， 支持人工智能的虚拟现实培训可用于创建动态、高保真沉浸式环境 ， 以模拟危险情况并增强工人的危险识别能力 。 挑战之一是与使用支持人工智能的传感器技术来监控和跟踪工人绩效的各个方面相关的隐私困境 。
越来越多的企业正在使用传感器技术、基于云的人力资源系统和支持机器学习的数据分析以一种称为“人员分析”的方法来管理他们的员工队伍 。 和保留 ， 对员工行为的侵入性监控会导致员工失去隐私、人格解体感和压力增加 。 确保志愿工作者参与；停止在工作场所以外收集数据；披露所有数据用途；并确保安全的数据存储 。
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