引言

當(dāng)前 ,廣東省高校面臨著環(huán)境管理的需求和挑 戰(zhàn)。首先 ,高校內(nèi)部環(huán)境參數(shù)(如溫度、濕度、CO2濃度 等)的監(jiān)測和控制對于保障師生的學(xué)習(xí)、工作和生活 環(huán)境至關(guān)重要。其次 ,高校作為知識創(chuàng)造和傳播的場 所 ,應(yīng)當(dāng)注重環(huán)境保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展的責(zé)任 ,通過科 學(xué)管理和精細(xì)控制 , 降低能源消耗、減少環(huán)境污染 , 實(shí)現(xiàn)綠色、低碳、可持續(xù)的校園發(fā)展。

本項(xiàng)目旨在基于AIOT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))平臺開 發(fā)一種智能環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng) , 以滿足廣東省高校綠色、 低碳、可持續(xù)的校園發(fā)展需求。該系統(tǒng)將通過實(shí)時數(shù) 據(jù)采集、分析和處理 , 為用戶提供準(zhǔn)確、及時的環(huán)境 信息 ,并支持智能控制和決策 , 以提高環(huán)境質(zhì)量和人 們的生活質(zhì)量 。 系統(tǒng)具備以下優(yōu)勢:一是高度自動 化 ,通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對多個環(huán)境參數(shù)的實(shí) 時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集 ,避免了傳統(tǒng)手動采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn) 確性和時效性差的弊端;二是智能化分析和控制 ,通 過引入人工智能算法 ,對大量采集的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行 處理和分析 ,能夠?qū)崿F(xiàn)環(huán)境異常預(yù)警、智能調(diào)節(jié)和決 策支持;三是系統(tǒng)擴(kuò)展性強(qiáng) ,可以根據(jù)高校的特殊需 求 ,靈活添加和調(diào)整傳感器節(jié)點(diǎn) ,滿足不同環(huán)境監(jiān)測 場景的要求。

1 主要研究內(nèi)容

1)傳感器技術(shù)研究與開發(fā):調(diào)研并選擇適用于 高校環(huán)境監(jiān)測的傳感器技術(shù) ,包括溫濕度傳感器、氣 體傳感器、光照傳感器、噪聲傳感器等 , 并進(jìn)行性能 測試和驗(yàn)證。

2)數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)研究:研究與開發(fā)高效 的數(shù)據(jù)采集和傳輸技術(shù) ,確保環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時 性和可靠性 。探索無線傳輸技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議等 , 實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的快速采集、傳輸和存儲[1]。

3)數(shù)據(jù)處理與智能分析算法研究:基于大數(shù)據(jù) 處理和人工智能技術(shù) ,研究與開發(fā)智能化的數(shù)據(jù)處 理和分析算法 ,包括數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理、特征提取與 選擇、模式識別與異常檢測等方面的研究 , 以實(shí)現(xiàn)對 環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的智能分析和決策支持。

4)系統(tǒng)集成與平臺開發(fā):研究與開發(fā)基于AIOT 平臺的智能環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng) ,包括數(shù)據(jù)存儲與管理、用 戶界面設(shè)計(jì)、遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測 、報(bào) 警與通知、數(shù)據(jù)共享與協(xié)同、可視化數(shù)據(jù)展示 、智能 決策支持、數(shù)據(jù)導(dǎo)出與集成等功能 ,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)各組成 部分的集成與協(xié)同工作 ,提供友好易用的系統(tǒng)平臺。

5)性能評估與優(yōu)化:對開發(fā)的智能環(huán)境監(jiān)測系 統(tǒng)進(jìn)行性能評估與優(yōu)化 ,包括系統(tǒng)穩(wěn)定性、實(shí)時性 、 可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)處理效率、用戶界面響應(yīng)時間 、報(bào)警 通知及時性、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、可用性等方面的 評估。通過測試和實(shí)地應(yīng)用驗(yàn)證 ,進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性 能 ,確保系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)行在高校環(huán)境中。

2 關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新

1)多樣化傳感器數(shù)據(jù)融合:通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)融 合算法 ,實(shí)現(xiàn)多樣化傳感器數(shù)據(jù)的融合與分析。傳感 器數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)類型、采樣頻率和精度 ,筆者 將開發(fā)先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合技術(shù) , 以綜合利用各種傳感 器的數(shù)據(jù) ,提高環(huán)境監(jiān)測的準(zhǔn)確性和全面性 ,這將為 智能環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)提供更全面、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2)智能分析與決策支持:通過結(jié)合人工智能技 術(shù) ,實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)分析和決策支持功能。筆者將能化改造 ,首先必須選擇一個物聯(lián)網(wǎng)平臺。在這個案 例中 ,采用開源的ThingsBoard作為項(xiàng) 目 的IoT平臺 , ThingsBoard按照單體方式部署 。基于ThingsBoard開 源系統(tǒng)進(jìn)行二次開發(fā) , 以滿足環(huán)境監(jiān)測的需求 , 基 于大數(shù)據(jù)與人工智能算法 ,接入HttP、MQTT、CoAP、 OPC—UA、Modbus、BLE、CAN等協(xié)議 [2] , 滿足多樣化 傳感器數(shù)據(jù)的融合與分析需求 , 實(shí)現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù) 分析和決策支持 ,保證數(shù)據(jù)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性。

3.3 傳感器數(shù)據(jù)融合與分析

利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法 ,開發(fā)智能化的模式 識別和異常檢測方法 , 實(shí)現(xiàn)對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的智能開發(fā)數(shù)據(jù)融合算法 , 實(shí)現(xiàn)多樣化傳感器數(shù)據(jù)的 融合與分析 ,提高環(huán)境監(jiān)測的準(zhǔn)確性和全面性。傳感分析 。同時 ,設(shè)計(jì)智能化的決策支持系統(tǒng) , 為高校環(huán) 境管理者提供準(zhǔn)確 、實(shí)時的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和決策建 議 ,幫助他們做出科學(xué)、有效的環(huán)境管理決策。

系統(tǒng)可擴(kuò)展性與適應(yīng)性:研究創(chuàng)新的系統(tǒng)架 構(gòu)和技術(shù)方案 , 以實(shí)現(xiàn)智能環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的可擴(kuò)展 性和適應(yīng)性。系統(tǒng)采用靈活的組件和模塊化設(shè)計(jì) , 以 適應(yīng)不同高校的環(huán)境監(jiān)測需求 。筆者還將設(shè)計(jì)可擴(kuò) 展的數(shù)據(jù)存儲和管理方案 , 以應(yīng)對大量環(huán)境監(jiān)測數(shù) 據(jù)的處理和存儲需求 ,這將為高校提供一個可持續(xù) 發(fā)展的智能環(huán)境監(jiān)測平臺。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 需求分析

環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù) ,通過 二氧化硫傳感器、二氧化氮傳感器、臭氧傳感器、濁 度傳感器、氨氮傳感器、水質(zhì)電導(dǎo)率、PH值等設(shè)備 ,實(shí) 現(xiàn)對學(xué)校周邊環(huán)境的實(shí)時監(jiān)測 ,及時確定污染源頭 , 有效改善校園環(huán)境 , 為進(jìn)一步擴(kuò)展環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的 應(yīng)用能力提供基礎(chǔ)。具體需求為: 1)掌握校園各區(qū)域 內(nèi)的空氣質(zhì)量變化、分析變化原因、追溯污染源頭、 預(yù)測發(fā)展趨勢 ,為校園環(huán)保安全管理提供決策依據(jù); 2)發(fā)現(xiàn)污染現(xiàn)象 ,及時啟動應(yīng)急預(yù)警預(yù)案 ,將污染率 降到最低 ,有效防范校園各類環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn);3)根據(jù) 特征污染物的監(jiān)測數(shù)據(jù)追蹤溯源。

3.2 IOT平臺選擇

為滿足校園環(huán)境監(jiān)測的智能化需求 ,采用成熟 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行改造 ,不涉及大量的開發(fā)工作 。IoT 平臺是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心 ,使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行智1)數(shù)據(jù)感知:在現(xiàn)場安裝各類智能監(jiān)測感知設(shè) 備 ,如攝像頭、北斗/GPS定位設(shè)備、環(huán)境監(jiān)測設(shè)備、時 序設(shè)備、各類傳感器等 ,對現(xiàn)場進(jìn)行全面智能感知 。 將感知的數(shù)據(jù)通過MQTT、CoAP、HTTP、Socket等協(xié) 議進(jìn)行傳輸。

2)數(shù)據(jù)采集:現(xiàn)場的感知設(shè)備數(shù)據(jù)種類繁多 ,根 據(jù)不同業(yè)務(wù)特點(diǎn)建立采樣模型和過濾算法 ,對數(shù)據(jù) 進(jìn)行預(yù)處理 ,提升數(shù)據(jù)的處理效率。

3)數(shù)據(jù)治理:采用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu) ,進(jìn)行 實(shí)時/離線計(jì)算 ,對現(xiàn)場無界數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理 , 以保 證數(shù)據(jù)的低延遲、高吞吐、一致性 , 并將處理后的數(shù) 據(jù)存儲到數(shù)據(jù)倉庫中 ,建立各類主題數(shù)據(jù)庫。

4)數(shù)據(jù)分析:進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 、分析及可視化 ,包 括安全管控、實(shí)時預(yù)警/告警、趨勢分析、歷史數(shù)據(jù)查 看、決策分析等[3]。

3.4 智能分析與決策支持

利用人工智能技術(shù) , 開發(fā)智能化的數(shù)據(jù)分析和決策支持功能 '提供決策支持和建議 ,如環(huán)境調(diào)控方 案、能源優(yōu)化策略等 , 實(shí)現(xiàn)環(huán)境異常檢測、趨勢預(yù)測 和智能化控制 '幫助用戶做出合理的決策和調(diào)整 ,如 圖2所示。

3.5 系統(tǒng)集成與優(yōu)化

3.5. 1 組件集成與數(shù)據(jù)流優(yōu)化

將各個模塊(環(huán)境傳感器 、數(shù)據(jù)采集模塊 、數(shù)據(jù) 處理模塊、用戶界面等)進(jìn)行緊密集成 ,確保數(shù)據(jù)的 無縫流動和交互 。優(yōu)化數(shù)據(jù)流程 ,減少數(shù)據(jù)傳輸延 遲 ,提高系統(tǒng)的實(shí)時性和響應(yīng)速度。設(shè)計(jì)靈活的接口 和數(shù)據(jù)格式 , 以便與不同硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng)進(jìn)行 無縫對接和集成。

3.5.2 系統(tǒng)性能優(yōu)化

進(jìn)行系統(tǒng)性能評估 ,確定系統(tǒng)的瓶頸和優(yōu)化方 向。優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和處理方式 ,采用高效的數(shù)據(jù)庫和 分布式計(jì)算技術(shù) ,提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力和存儲 容量。針對高并發(fā)訪問需求 ,采用負(fù)載均衡和緩存技 術(shù) ,提升系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。采用容錯設(shè)計(jì)和備份 策略 ,確保系統(tǒng)的高可用性和數(shù)據(jù)的安全性。

3.5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能優(yōu)化

通過對真實(shí)校園環(huán)境的數(shù)據(jù)采集和測試 ,驗(yàn)證 系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 ,進(jìn)行性能優(yōu) 化和調(diào)整 ,改進(jìn)算法和模型 ,提高數(shù)據(jù)分析和決策支 持的準(zhǔn)確度以及效率。迭代優(yōu)化 ,根據(jù)用戶反饋和需 求變化 ,持續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)性能和功能 ,保持系統(tǒng)的競爭 力和適應(yīng)性。

系統(tǒng)集成與優(yōu)化子看板如圖3所示。

3.6 系統(tǒng)部署與應(yīng)用

在合作高校進(jìn)行系統(tǒng)部署和應(yīng)用 , 并進(jìn)行實(shí)際 使用效果評估 ,如圖4所示 。本階段旨在將部署好的 校園環(huán)境系統(tǒng)投入使用 ,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時 性 , 并與相關(guān)部門和人員進(jìn)行合作 , 推廣系統(tǒng)的應(yīng) 用 。此外 ,定期對系統(tǒng)進(jìn)行效果評估 , 收集用戶反饋 和需求 ,根據(jù)評估結(jié)果和反饋意見 ,進(jìn)行系統(tǒng)的優(yōu)化 和改進(jìn) ,改善系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。

4 結(jié)果分析

1)資源優(yōu)化利用:系統(tǒng)的智能化和 自動化特性 能夠幫助高校實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化利用 ,如能源、水資源 等。通過及時監(jiān)測和控制 ,可以減少不必要的能源消 耗和資源浪費(fèi) ,從而降低運(yùn)營成本。

2)故障預(yù)警與維護(hù)成本:系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測環(huán) 境設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài) , 并通過智能分析算法進(jìn)行故障 預(yù)警 ,幫助高校及時采取維護(hù)和修復(fù)措施 , 降低設(shè)備 維護(hù)成本 ,避免損失。

3)效益提升:系統(tǒng)智能化和自動化水平的提升 , 幫助改善了生活環(huán)境。這將進(jìn)一步提升環(huán)境管理的效 益 ,提升校園環(huán)境品質(zhì) ,改善師生的學(xué)習(xí)和工作體驗(yàn)。

5 結(jié)束語

AIOT平臺將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能算法相結(jié) 合 ,實(shí)現(xiàn)了智能化環(huán)境監(jiān)測和管理。它通過無線傳感 器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時采集環(huán)境參數(shù) , 并利用人工智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析 ,實(shí)現(xiàn)對環(huán)境的準(zhǔn)確監(jiān)測、智能控 制和決策支持。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該系統(tǒng)不僅能夠高效 地采集、傳輸和處理環(huán)境數(shù)據(jù) ,而且在智能算法的支 持下具備更高的監(jiān)測準(zhǔn)確度和實(shí)時性 。實(shí)際應(yīng)用展 示了系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下的可行性 , 并證明了其 在提高環(huán)境監(jiān)測效能方面的潛在作用 。在環(huán)境保護(hù) 和可持續(xù)發(fā)展的背景下 ,本研究為智能環(huán)境監(jiān)測系 統(tǒng)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ) , 為相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供了 有益的參考 ,有利于推動環(huán)境監(jiān)測技術(shù)的不斷創(chuàng)新 和進(jìn)步。