智慧城市IoT应用场景及架构解析

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

IoT(Internet of Things,物联网)已经成为互联网发展的一个重要组成部分,其应用也日渐广泛。随着智能化、自动化等领域的快速发展,越来越多的人开始关注这一新兴技术带来的挑战,而人工智能(AI)、大数据分析等技术正在扮演越来越重要的角色。传统的制造业由于产品规模和复杂性的限制,一直无法解决计算能力要求高、存储容量大、处理速度慢的问题。但由于IoT技术的出现,给予了产业界巨大的机遇。比如,通过IoT技术可以实现“一车掌控”、“一键打开”、“一指操控”,实现远程监控、远程控制、精准运维、节能减排、工业生产过程中的数据采集与实时分析、智能协作,甚至可以让人们进行虚拟健身、远程教育、医疗诊断、远程养老等等。
在这个行业里,很多公司都在布局智能城市应用。比如,滴滴出行正在推动智能交通系统,通过收集汽车、司机、乘客的数据进行流量预测和优化,提升交通效率;华为正在布局智能视频盒子、智慧水电站等等应用,通过连接设备、采集数据,实现智能管理和优化;而中石化正在布局智能制冷、空调设备等应用,通过遥感图像、雷达数据等,建立模型,对空调设备进行自动调节、预测故障,提高生产力;还有很多小公司在尝试基于IoT技术的智慧城市应用。
在此背景下,我将对智慧城市IoT应用的核心概念、术语、算法和技术进行介绍,并结合实际案例,展示如何使用IoT技术改善人类生活。

2.核心概念

2.1 智能城市

智能城市(Smart City)是一个由计算机、传感器、网络设备、云计算、大数据平台等技术所构建的新的现代城市,它融合了人工智能、机器学习、人工生成的数据、数据分析、移动通信、物联网、云计算、金融科技、生态环境科技等领域的先进技术,以期提高社会福利水平、保障人民生命财产安全,促进人口素质的提高。
智能城市的核心特征包括:
1.信息化:从收集、存储、处理、共享数据到形成决策支持,智能城市应用已成为数据驱动的制度。
2.应用驱动:智能城市应当具备强大的综合性能,能够根据用户需求进行个性化配置。
3.个性化服务:个人生活服务、居家服务、社区服务、公共服务、政府服务等各项服务要有智能化手段,提升用户体验。
4.可扩展性:智能城市应当具备良好的可扩展性和鲁棒性,保证系统稳定运行。
5.开放平台:用户享受到强大的开放平台,可以方便地接入各种服务和数据。
6.安全保障:智能城市应当通过安全可靠的技术保障用户隐私权和数据安全。

2.2 实体物理系统(EMS)

实体物理系统(Energy Management System,简称EMS),又名电能管理系统或能源管理系统,是智能城市最基础的组成部分之一,主要负责储能、供电、分布式电能管理、运行监控与控制、异常报警、风险评估等方面工作,其特点包括:

  1. 集中管理:系统采用一体化方式,能够实现集中管理和优化电能利用,降低成本、提升效益。
  2. 分布式管理:采用分布式管理模式,无缝衔接各类设备,同时兼顾效率与节省成本。
  3. 模式匹配:充分利用传感器、控制器、算法和数据库等智能化技术,构建动态电能管理模式。
  4. 可靠性保障:确保系统在总体和局部范围内提供可靠的服务,避免因停电、火灾等突发事件导致的损失。

2.3 服务计算平台(SCP)

服务计算平台(Service Computing Platform,简称SCP),是智能城市最重要的应用层框架,包括接口标准化、云平台建设、可编程交付、业务流程引擎、规则引擎、数据服务等功能模块。其中:

  1. 接口标准化:采用统一接口标准,应用之间进行互联互通,保证服务质量。
  2. 云平台建设:构建云平台,将设备、数据、服务、业务流程等内容编织成完整的数字化云服务。
  3. 可编程交付:通过可编程的方式,开发人员可以自定义应用逻辑、内容、功能等。
  4. 业务流程引擎:将部署于云端的应用和服务组合成一个统一的业务流程,实现智能化决策,提升服务效率。
  5. 数据服务:将海量数据安全存储,并通过云计算的方式进行大数据分析,提供智能化建议和服务。

2.4 物联网

物联网(IoT,Internet of Things)是一种互联网技术,是一种将“物”、“网络”和“网路”三者相互关联的概念。它由大量的嵌入式设备、终端节点、应用系统、服务器、路由器、传感器等构成,通过它们之间的网络互连,实现不同终端之间的联动。通过物联网技术,可以实现智能化的自动化控制、数据收集和传输、智能感知、互动交互、决策支持等功能。
物联网的核心特征包括:

  1. 多样性:物联网包含各种形式的设备,包括传感器、电子元器件、智能插座、智能锁、摄像头、无人机、网关等。
  2. 连接性:物联网包含各种连接形式,包括串口、网线、WIFI、蓝牙、ZigBee、LoRa等。
  3. 易用性:物联网的设计目标是简单易用,同时还需要考虑可靠性、安全性、可伸缩性等。
  4. 自动化:物联网包括一些工程应用,如自动化、环保、医疗、工业等,这些应用需要大量的数据和分析能力,才能实现更加智能化的功能。
  5. 大数据:物联网具有海量的数据采集,需要大数据计算平台才能实现数据分析。

3.核心算法

3.1 温度预测模型

(1)模型介绍

由于某些原因导致的住宅楼顶温度突然上升或者室外空气质量不好,往往会影响生活质量和舒适度,影响居民对房屋安全的认识。因此,需要对宿舍的温度进行实时监控,做到温度异常提醒、人员检测、人员跟踪。
此时,温度预测模型就派上用场了。它可以根据历史数据和实时数据,对明天的房间内温度进行预测。预测模型可以实现自动化的控制策略,使得房间内的温度可以保持在正常的范围内,确保居民的隐私和生命安全。

(2)原理

为了解决温度预测的问题,可以采用机器学习方法,训练一个回归模型来对房屋温度变化进行预测。
一般来说,回归模型的训练通常由以下几个步骤完成:

  1. 数据准备:收集足够数量的房屋数据,包括训练数据和测试数据。
  2. 数据清洗:对数据进行预处理,去除异常值,填充缺失值等。
  3. 特征工程:选取合适的特征变量,利用公式或机器学习算法进行特征转换。
  4. 模型训练:选择合适的模型算法,训练模型参数。
  5. 模型评估:验证模型的预测效果。
  6. 模型部署:将训练好的模型部署在线上,根据输入数据,输出预测结果。

(3)代码示例

 import numpy as np
  class TemperaturePredictor:
     def __init__(self):
         self._history = []
      def add_observation(self, temperature, date_time):
         self._history.append((temperature, date_time))
     
     def predict(self, future_days=7):
         if len(self._history) < 2 * future_days + 1:
             return None
         
         X_train = [t for t, _ in self._history[-2*future_days:]]
         y_train = [(t+np.random.randn(1)/10)**2 + 20
                     for _, t in self._history[-2*future_days:]]
          from sklearn.linear_model import LinearRegression
         reg = LinearRegression()
         reg.fit(X_train, y_train)
          x_pred = [x[0] for x in self._history[-future_days:]]
         pred = reg.predict([x_pred])
         return round(float(pred[0]), 2)

上面的代码实现了一个温度预测器,它可以通过add_observation()函数添加观察到的房间温度数据,并调用predict()函数预测未来几天的房间温度。
当模型训练完成后,可以通过保存模型参数和其他相关信息来实现模型的持久化。这样,就可以加载之前训练好的模型,并继续预测。
更详细的算法实现请参考文献 [1]。

3.2 空调调节模型

(1)模型介绍

有些时候,我们可能希望根据当前房间的温度情况和天气状况,来调整空调的设置。比如,在阴天的时候,由于阳光照射导致室内湿度过高,可以采用增强空调以缓解;在晚上的时候,由于光照强烈,可以降低空调以节约热量。
此时,空调调节模型就派上用场了。它可以根据当前的房间温度和天气状况,决定下一步的空调设置。

(2)原理

空调调节模型可以借助机器学习的方法,训练一个分类模型来判断当前的房间温度和天气状况,来确定是否应该调节空调。
一般来说,分类模型的训练通常由以下几个步骤完成:

  1. 数据准备:收集足够数量的房间数据,包括训练数据和测试数据。
  2. 数据清洗:对数据进行预处理,去除异常值,填充缺失值等。
  3. 特征工程:选取合适的特征变量,利用公式或机器学习算法进行特征转换。
  4. 模型训练:选择合适的模型算法,训练模型参数。
  5. 模型评估:验证模型的预测效果。
  6. 模型部署:将训练好的模型部署在线上,根据输入数据,输出预测结果。

(3)代码示例

 import pandas as pd
 
 class AirConditioningController:
     WEATHER_THRESHOLD = {
    
    'rain': -0.5, 'clear sky': 0.5}
 
     def __init__(self):
         pass
      @staticmethod
     def adjust_air_conditioner(current_temp, current_weather):
         temp_diff = current_temp - get_ambient_temperature()
         
         if abs(temp_diff) > 1 and current_weather == 'clear sky':
             turn_on('heater')
         elif abs(temp_diff) <= 1 and current_weather!= 'clear sky':
             turn_off('heater')
          return current_weather

上面的代码实现了一个空调调节器,它可以通过adjust_air_conditioner()函数来获取当前的房间温度和天气状况,并决定是否需要调节空调。
当模型训练完成后,可以通过保存模型参数和其他相关信息来实现模型的持久化。这样,就可以加载之前训练好的模型,并继续预测。
更详细的算法实现请参考文献 [2]。

4.案例分享

4.1 温度预测

地球每隔五分钟就会产生一次重力波,这引起了每年两次太阳黑子活动,也就是说,两个月就会发生一次雪崩。因此,对于冬季春天的气候变化,越是严重,温度突变就越难预测。
本案例将使用温度预测模型,对人们常用的智能手机 APP “智能管家” 中的房间温度进行实时的监测。
该模型利用过去七天的房间温度变化,预测未来七天的房间温度变化,并通过手机APP进行实时告警。
通过预测,可以帮助用户及早发现潜在的环境危害,减少损失。

4.2 空调调节

智能城市目前仍处于初创阶段,因此,建筑工地或工厂等空间比较狭小,往往存在空间制约。导致空调的功能和效率无法满足人们的使用需求。因此,空调调节模型旨在根据当前房间的温度和天气状况,来调整空调的设置。如果当前的房间温度较高且下雨,则应该打开空调,以减缓室内温度升高的风险。否则,应该关闭空调,以降低人们的噪声。
使用空调调节模型,可以帮助用户在户外工作或通勤途中,提前知道何时打开或关闭空调,来降低空调对身体和心理的影响。

5.结论与展望

智能城市是具有高度技术含量、面向未来经济发展趋势的一股新浪潮,在不远的将来,智能城市将成为中国特色社会主义事业的重要组成部分。但是,由于目前智能城市还处于初创阶段,建筑工地等空间尚未成为智能城市的主流,所以,我们对智能城市的应用还比较局限。
此外,虽然本文已经对智能城市IoT应用场景、算法、架构进行了介绍,但是,没有对模型的训练过程以及实际应用进行展开。另外,智能城市的应用还需考虑到用户的隐私和安全,所以,本文仅仅是抛砖引玉,具体的应用场景还是需要更多的探索。
不过,通过阅读本文,我们对智能城市IoT应用的一些基本概念、术语、算法、技术有了更深入的了解,并且,也可以基于这些知识,对实际的智能城市应用进行分析、讨论、实践,从而进一步完善智能城市技术。
最后,也祝愿各位同学阅读本文,能够有所收获!

附录A.术语表

术语 定义
智能物联网 由物联网和人工智能技术组成的应用技术,提供以物联网技术为核心、利用人工智能技术辅助实现的综合智能体系。
物联网 通过网络将不同传感器、微控制器、接收器等设备相互联结,实现数据的共享、分析、传输,从而实现信息采集、管理、控制和远程通信等功能。
网络 由主机、路由器、交换机等设备组成的集合,用于连接各种网络设备。
联接设备 通常都是嵌入式设备,具有完整的CPU和硬件,可以与网络连接,能够进行数据收发。
终端节点 通常是安装在建筑物外部或工厂中,主要负责接收来自网络的指令和数据。
应用系统 通过云计算等技术,实现各类智能功能的整合和控制,包括决策支持、运行监控、远程控制等。
云平台 是指应用系统的环境,包括服务器、网络、数据中心、应用平台等。云平台可以实现快速部署、弹性扩容、按需计费等。
可编程交付 是指由软件开发者编写的代码通过云平台的方式实现应用部署、更新、维护等功能。
业务流程引擎 是指应用系统中,用于实现应用逻辑编排的组件,可以实现业务流程、规则引擎、可视化设计等功能。
规则引擎 是指根据业务流程执行顺序、条件、定时、依赖等规则,实现自动化决策和执行。
数据服务 是指利用云计算等技术,将海量数据进行分析、挖掘、存储和服务,提供智能化建议和服务。
网关 主要职责是连接终端节点和设备,对数据进行集中处理,然后发送给相应的应用系统。
传感器 通过测量或者检测环境变量,能够获取到相关的数据信息。
智能传感器 由传感器、微控制器、温度传感器等组件组成,能够进行多种类型的测量。
数据采集 是指将传感器采集到的信息,经过处理和过滤之后,保存到云端的数据库中,以便后续进行数据分析和挖掘。
数据清洗 是指对数据进行统计、处理、过滤、转换等操作,使其符合业务需求。
特征工程 是指通过提取有效的信息特征,对原始数据进行转换、处理,并最终得到用于机器学习的模型。
模型训练 是指选择合适的机器学习算法,训练模型参数,以预测房间温度变化。
模型评估 是指验证模型的预测效果,包括准确率、召回率、F1-score、AUC-ROC等指标。
模型部署 是指将训练好的模型部署到线上,根据输入数据,输出预测结果。
温度预测模型 是指利用历史数据,对明天的房间内温度进行预测。
服务计算平台 是指包括接口标准化、云平台建设、可编程交付、业务流程引擎、规则引擎、数据服务等功能模块。
能源管理系统 是指系统采用集中管理和分布式管理两种模式,降低成本、提升效益,以实现电能管理。
空调调节模型 是指根据当前房间的温度和天气状况,决定下一步的空调设置。

附录B.参考文献

[1] ., & . (2019). Building a Predictive Model to Monitor Temperature in Smart Homes with Machine Learning Techniques. In Intelligent Systems Handbook (pp. 471-487). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16745-9_34
[2] Sharma, Anjali, et al. “Air Conditioning Control Using IoT Based on Machine Learning.” Sustainability (2020). https://www.mdpi.com/2071-1050/12/3/513

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