引言
当前 ,广东省高校面临着环境管理的需求和挑 战。首先 ,高校内部环境参数(如温度、湿度、CO2浓度 等)的监测和控制对于保障师生的学习、工作和生活 环境至关重要。其次 ,高校作为知识创造和传播的场 所 ,应当注重环境保护与可持续发展的责任 ,通过科 学管理和精细控制 , 降低能源消耗、减少环境污染 , 实现绿色、低碳、可持续的校园发展。
本项目旨在基于AIOT(人工智能物联网)平台开 发一种智能环境监测系统 , 以满足广东省高校绿色、 低碳、可持续的校园发展需求。该系统将通过实时数 据采集、分析和处理 , 为用户提供准确、及时的环境 信息 ,并支持智能控制和决策 , 以提高环境质量和人 们的生活质量 。 系统具备以下优势:一是高度自动 化 ,通过无线传感器网络实现对多个环境参数的实 时监测和数据采集 ,避免了传统手动采集数据的准 确性和时效性差的弊端;二是智能化分析和控制 ,通 过引入人工智能算法 ,对大量采集的环境数据进行 处理和分析 ,能够实现环境异常预警、智能调节和决 策支持;三是系统扩展性强 ,可以根据高校的特殊需 求 ,灵活添加和调整传感器节点 ,满足不同环境监测 场景的要求。
1 主要研究内容
1)传感器技术研究与开发:调研并选择适用于 高校环境监测的传感器技术 ,包括温湿度传感器、气 体传感器、光照传感器、噪声传感器等 , 并进行性能 测试和验证。
2)数据采集与传输技术研究:研究与开发高效 的数据采集和传输技术 ,确保环境监测数据的实时 性和可靠性 。探索无线传输技术、网络通信协议等 , 实现传感器数据的快速采集、传输和存储[1]。
3)数据处理与智能分析算法研究:基于大数据 处理和人工智能技术 ,研究与开发智能化的数据处 理和分析算法 ,包括数据清洗与预处理、特征提取与 选择、模式识别与异常检测等方面的研究 , 以实现对 环境监测数据的智能分析和决策支持。
4)系统集成与平台开发:研究与开发基于AIOT 平台的智能环境监测系统 ,包括数据存储与管理、用 户界面设计、远程监控与控制、数据分析与预测 、报 警与通知、数据共享与协同、可视化数据展示 、智能 决策支持、数据导出与集成等功能 ,实现系统各组成 部分的集成与协同工作 ,提供友好易用的系统平台。
5)性能评估与优化:对开发的智能环境监测系 统进行性能评估与优化 ,包括系统稳定性、实时性 、 可扩展性、数据处理效率、用户界面响应时间 、报警 通知及时性、数据安全和隐私保护、可用性等方面的 评估。通过测试和实地应用验证 ,进一步优化系统性 能 ,确保系统能够稳定可靠地运行在高校环境中。
2 关键技术创新
1)多样化传感器数据融合:通过创新的数据融 合算法 ,实现多样化传感器数据的融合与分析。传感 器数据具有不同的数据类型、采样频率和精度 ,笔者 将开发先进的数据融合技术 , 以综合利用各种传感 器的数据 ,提高环境监测的准确性和全面性 ,这将为 智能环境监测系统提供更全面、可靠的数据基础。
2)智能分析与决策支持:通过结合人工智能技 术 ,实现智能化的数据分析和决策支持功能。笔者将能化改造 ,首先必须选择一个物联网平台。在这个案 例中 ,采用开源的ThingsBoard作为项 目 的IoT平台 , ThingsBoard按照单体方式部署 。基于ThingsBoard开 源系统进行二次开发 , 以满足环境监测的需求 , 基 于大数据与人工智能算法 ,接入HttP、MQTT、CoAP、 OPC—UA、Modbus、BLE、CAN等协议 [2] , 满足多样化 传感器数据的融合与分析需求 , 实现智能化的数据 分析和决策支持 ,保证数据的实时性和准确性。
3.3 传感器数据融合与分析
利用深度学习、机器学习等算法 ,开发智能化的模式 识别和异常检测方法 , 实现对环境监测数据的智能开发数据融合算法 , 实现多样化传感器数据的 融合与分析 ,提高环境监测的准确性和全面性。传感分析 。同时 ,设计智能化的决策支持系统 , 为高校环 境管理者提供准确 、实时的数据分析结果和决策建 议 ,帮助他们做出科学、有效的环境管理决策。
系统可扩展性与适应性:研究创新的系统架 构和技术方案 , 以实现智能环境监测系统的可扩展 性和适应性。系统采用灵活的组件和模块化设计 , 以 适应不同高校的环境监测需求 。笔者还将设计可扩 展的数据存储和管理方案 , 以应对大量环境监测数 据的处理和存储需求 ,这将为高校提供一个可持续 发展的智能环境监测平台。
3 实验设计
3.1 需求分析
环境监测系统基于物联网、云计算等技术 ,通过 二氧化硫传感器、二氧化氮传感器、臭氧传感器、浊 度传感器、氨氮传感器、水质电导率、PH值等设备 ,实 现对学校周边环境的实时监测 ,及时确定污染源头 , 有效改善校园环境 , 为进一步扩展环境监测系统的 应用能力提供基础。具体需求为: 1)掌握校园各区域 内的空气质量变化、分析变化原因、追溯污染源头、 预测发展趋势 ,为校园环保安全管理提供决策依据; 2)发现污染现象 ,及时启动应急预警预案 ,将污染率 降到最低 ,有效防范校园各类环境污染风险;3)根据 特征污染物的监测数据追踪溯源。
3.2 IOT平台选择
为满足校园环境监测的智能化需求 ,采用成熟 物联网技术进行改造 ,不涉及大量的开发工作 。IoT 平台是物联网技术的核心 ,使用物联网技术进行智1)数据感知:在现场安装各类智能监测感知设 备 ,如摄像头、北斗/GPS定位设备、环境监测设备、时 序设备、各类传感器等 ,对现场进行全面智能感知 。 将感知的数据通过MQTT、CoAP、HTTP、Socket等协 议进行传输。
2)数据采集:现场的感知设备数据种类繁多 ,根 据不同业务特点建立采样模型和过滤算法 ,对数据 进行预处理 ,提升数据的处理效率。
3)数据治理:采用先进的大数据处理架构 ,进行 实时/离线计算 ,对现场无界数据流进行处理 , 以保 证数据的低延迟、高吞吐、一致性 , 并将处理后的数 据存储到数据仓库中 ,建立各类主题数据库。
4)数据分析:进行数据挖掘 、分析及可视化 ,包 括安全管控、实时预警/告警、趋势分析、历史数据查 看、决策分析等[3]。
3.4 智能分析与决策支持
利用人工智能技术 , 开发智能化的数据分析和决策支持功能 '提供决策支持和建议 ,如环境调控方 案、能源优化策略等 , 实现环境异常检测、趋势预测 和智能化控制 '帮助用户做出合理的决策和调整 ,如 图2所示。
3.5 系统集成与优化
3.5. 1 组件集成与数据流优化
将各个模块(环境传感器 、数据采集模块 、数据 处理模块、用户界面等)进行紧密集成 ,确保数据的 无缝流动和交互 。优化数据流程 ,减少数据传输延 迟 ,提高系统的实时性和响应速度。设计灵活的接口 和数据格式 , 以便与不同硬件设备和软件系统进行 无缝对接和集成。
3.5.2 系统性能优化
进行系统性能评估 ,确定系统的瓶颈和优化方 向。优化数据存储和处理方式 ,采用高效的数据库和 分布式计算技术 ,提高系统的数据处理能力和存储 容量。针对高并发访问需求 ,采用负载均衡和缓存技 术 ,提升系统的性能和稳定性。采用容错设计和备份 策略 ,确保系统的高可用性和数据的安全性。
3.5.3 实验验证与性能优化
通过对真实校园环境的数据采集和测试 ,验证 系统的准确性和可靠性。根据实验结果 ,进行性能优 化和调整 ,改进算法和模型 ,提高数据分析和决策支 持的准确度以及效率。迭代优化 ,根据用户反馈和需 求变化 ,持续改进系统性能和功能 ,保持系统的竞争 力和适应性。
系统集成与优化子看板如图3所示。
3.6 系统部署与应用
在合作高校进行系统部署和应用 , 并进行实际 使用效果评估 ,如图4所示 。本阶段旨在将部署好的 校园环境系统投入使用 ,确保数据的准确性和实时 性 , 并与相关部门和人员进行合作 , 推广系统的应 用 。此外 ,定期对系统进行效果评估 , 收集用户反馈 和需求 ,根据评估结果和反馈意见 ,进行系统的优化 和改进 ,改善系统的性能和用户体验。
4 结果分析
1)资源优化利用:系统的智能化和 自动化特性 能够帮助高校实现资源的优化利用 ,如能源、水资源 等。通过及时监测和控制 ,可以减少不必要的能源消 耗和资源浪费 ,从而降低运营成本。
2)故障预警与维护成本:系统能够实时监测环 境设备的运行状态 , 并通过智能分析算法进行故障 预警 ,帮助高校及时采取维护和修复措施 , 降低设备 维护成本 ,避免损失。
3)效益提升:系统智能化和自动化水平的提升 , 帮助改善了生活环境。这将进一步提升环境管理的效 益 ,提升校园环境品质 ,改善师生的学习和工作体验。
5 结束语
AIOT平台将物联网技术与人工智能算法相结 合 ,实现了智能化环境监测和管理。它通过无线传感 器网络实时采集环境参数 , 并利用人工智能算法进行数据处理和分析 ,实现对环境的准确监测、智能控 制和决策支持。实验结果表明 ,该系统不仅能够高效 地采集、传输和处理环境数据 ,而且在智能算法的支 持下具备更高的监测准确度和实时性 。实际应用展 示了系统在不同环境条件下的可行性 , 并证明了其 在提高环境监测效能方面的潜在作用 。在环境保护 和可持续发展的背景下 ,本研究为智能环境监测系 统的发展奠定了基础 , 为相关领域的研究者提供了 有益的参考 ,有利于推动环境监测技术的不断创新 和进步。
