面向物联网时间序列数据的图像变换：一项综述

在物联网（IoT）时代，智能手机、内置系统、无线传感器以及几乎每一件智能设备都通过局域网或互联网连接，数十亿智能物彼此通信并产生海量时间序列数据。由于物联网时间序列数据具有高维与高频特性，时间序列分类或回归在物联网中一直是个难题。近来，深度学习算法在许多智能与智能化物联网应用的时间序列数据分类中展现出优越性能。然而，隐藏的动态模式与趋势难以被发掘。近期研究表明，将物联网数据变换为图像可提升学习模型性能。本文综述了这些在物联网领域使用图像变换/编码技术的研究。我们依据编码技术、数据类型与应用领域对研究进行考察。最后，我们强调图像变换的挑战与未来方向。