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(cè)和控制對(duì)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(shí)創(chuàng)造和傳播的場(chǎng) 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(guò)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(tái)開(kāi) 發(fā)一種智能環(huán)境監(jiān)測(cè)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(guò)實(shí)時(shí)數(shù) 據(jù)采集、分析和處理 , 為用戶提供準(zhǔn)確、及時(shí)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(shì):一是高度自動(dòng) 化 ,通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)環(huán)境參數(shù)的實(shí) 時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集 ,避免了傳統(tǒng)手動(dòng)采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn) 確性和時(shí)效性差的弊端;二是智能化分析和控制 ,通 過(guò)引入人工智能算法 ,對(duì)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(cè) 場(chǎng)景的要求。

1 主要研究?jī)?nèi)容

1)傳感器技術(shù)研究與開(kāi)發(fā):調(diào)研并選擇適用于 高校環(huán)境監(jiān)測(cè)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(cè)試和驗(yàn)證。

2)數(shù)據(jù)采集與傳輸技術(shù)研究:研究與開(kāi)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(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí) 性和可靠性 。探索無(wú)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(chǔ)[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(kāi)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(shí)別與異常檢測(cè)等方面的研究 , 以實(shí)現(xiàn)對(duì) 環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能分析和決策支持。

4)系統(tǒng)集成與平臺(tái)開(kāi)發(fā):研究與開(kāi)發(fā)基于AIOT 平臺(tái)的智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng) ,包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(cè) 、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(tái)。

5)性能評(píng)估與優(yōu)化:對(duì)開(kāi)發(fā)的智能環(huán)境監(jiān)測(cè)系 統(tǒng)進(jìn)行性能評(píng)估與優(yōu)化 ,包括系統(tǒng)穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性 、 可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)處理效率、用戶界面響應(yīng)時(shí)間 、報(bào)警 通知及時(shí)性、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、可用性等方面的 評(píng)估。通過(guò)測(cè)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(guò)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(kāi)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(cè)的準(zhǔn)確性和全面性 ,這將為 智能環(huán)境監(jiān)測(cè)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(guò)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(gè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。在這個(gè)案 例中 ,采用開(kāi)源的ThingsBoard作為項(xiàng) 目 的IoT平臺(tái) , ThingsBoard按照單體方式部署 ?；赥hingsBoard開(kāi) 源系統(tǒng)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā) , 以滿足環(huán)境監(jiān)測(cè)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(shí)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(kāi)發(fā)智能化的模式 識(shí)別和異常檢測(cè)方法 , 實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能開(kāi)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(cè)的準(zhǔn)確性和全面性。傳感分析 。同時(shí) ,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(shí)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(cè)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(cè)需求 。筆者還將設(shè)計(jì)可擴(kuò) 展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方案 , 以應(yīng)對(duì)大量環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù) 據(jù)的處理和存儲(chǔ)需求 ,這將為高校提供一個(gè)可持續(xù) 發(fā)展的智能環(huán)境監(jiān)測(cè)平臺(tái)。

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 需求分析

環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù) ,通過(guò) 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(duì)學(xué)校周邊環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) ,及時(shí)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(cè)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(cè)發(fā)展趨勢(shì) ,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(shí)啟動(dòng)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(cè)數(shù)據(jù)追蹤溯源。

3.2 IOT平臺(tái)選擇

為滿足校園環(huán)境監(jiān)測(cè)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(kāi)發(fā)工作 。IoT 平臺(tái)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(chǎng)安裝各類智能監(jiān)測(cè)感知設(shè) 備 ,如攝像頭、北斗/GPS定位設(shè)備、環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備、時(shí) 序設(shè)備、各類傳感器等 ,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行全面智能感知 。 將感知的數(shù)據(jù)通過(guò)MQTT、CoAP、HTTP、Socket等協(xié) 議進(jìn)行傳輸。

2)數(shù)據(jù)采集:現(xiàn)場(chǎng)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(guò)濾算法 ,對(duì)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(shí)/離線計(jì)算 ,對(duì)現(xiàn)場(chǎng)無(wú)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(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中 ,建立各類主題數(shù)據(jù)庫(kù)。

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(shí)預(yù)警/告警、趨勢(shì)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(kāi)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(cè)、趨勢(shì)預(yù)測(cè) 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(gè)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(wú)縫流動(dòng)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(shí)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(wú)縫對(duì)接和集成。

3.5.2 系統(tǒng)性能優(yōu)化

進(jìn)行系統(tǒng)性能評(píng)估 ,確定系統(tǒng)的瓶頸和優(yōu)化方 向。優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理方式 ,采用高效的數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǔ) 容量。針對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)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(cuò)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(guò)對(duì)真實(shí)校園環(huán)境的數(shù)據(jù)采集和測(cè)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(jìng)爭(zhēng) 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(píng)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(shí) 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(duì)系統(tǒng)進(jìn)行效果評(píng)估 , 收集用戶反饋 和需求 ,根據(jù)評(píng)估結(jié)果和反饋意見(jiàn) ,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(dòng)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(guò)及時(shí)監(jiān)測(cè)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(yíng)成本。

2)故障預(yù)警與維護(hù)成本:系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)環(huán) 境設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài) , 并通過(guò)智能分析算法進(jìn)行故障 預(yù)警 ,幫助高校及時(shí)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(dòng)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(yǔ)

AIOT平臺(tái)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(cè)和管理。它通過(guò)無(wú)線傳感 器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)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(duì)環(huán)境的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)、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(cè)準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)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(cè)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(cè)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(dòng)環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷創(chuàng)新 和進(jìn)步。