AI在門禁系統(tǒng)故障診斷中存在哪些局限性？

門禁系統(tǒng)的故障診斷需要準(zhǔn)確地?cái)?shù)據(jù)輸入。假如感應(yīng)器收集的數(shù)據(jù)存有偏差，比如讀寫器的電磁干擾造成刷卡信息有誤，AI 模型基于這些出現(xiàn)問題數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷便會(huì)得到不正確結(jié)果。

當(dāng)沒有足夠的故障樣板數(shù)據(jù)時(shí)，AI無法學(xué)到有效的故障方式。比如一些新式門禁系統(tǒng)剛交付使用，其少見的故障種類應(yīng)該沒有被充分記錄，這會(huì)影響AI 模型準(zhǔn)確性。

門禁系統(tǒng)涉及很多人員出入信息等敏感數(shù)據(jù)。使用AI開展故障診斷環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和解決都需要嚴(yán)格安全預(yù)防措施。一旦數(shù)據(jù)泄露，不但會(huì)侵害個(gè)人信息安全，還會(huì)導(dǎo)致黑客攻擊者利用數(shù)據(jù)開展欺騙性故障診斷或影響門禁系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

不同類型的門禁系統(tǒng)使用環(huán)境差別很大，如溫度、環(huán)境濕度、干擾信號(hào)等多種因素可能會(huì)影響設(shè)備運(yùn)行。AI模型可能會(huì)在一種條件下練習(xí)得非常好，但另一種自然環(huán)境就狀態(tài)低迷。

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