物聯網工程應用1引言物聯網核心理論及發展概述物聯網作為第三次信息浪潮的代表技術，具有廣闊的應用前景。對于我國而言，物聯網能促進經濟發展方式的改變及經濟結構的調整，使我國的經濟發展模式更加合理，并帶來更大的經濟收益；對于企業而言，物聯網帶來的既是機遇又是挑戰，抓住物聯網所帶來的技術革新，能讓企業在新時代站穩腳跟，占據優勢；對于個人而言，了解物聯網的基礎知識，能讓人們更好、更便捷地利用身邊存在的物聯網技術，如智能家居等，提高生活質量。本章概述以無線傳感器網絡（WirelessSensorNetworks，WSNs）為核心載體的物聯網工程的基本概念和支撐技術，重點討論物聯網的基本概念、發展歷程、體系架構和現代物聯網技術，使讀者了解物聯網的基本體系構架、重要支撐技術和廣闊的應用前景。物聯網（InternetofThings,IoT）：物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，核心是物物相聯的互聯網。兩層含義：物聯網的核心和基礎仍然是互聯網。用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。31物聯網核心理論及發展概述物聯網概述

技術理解應用理解狹義理解泛在理解關鍵詞：智能網絡

關鍵詞：服務應用關鍵詞：物物相聯關鍵詞：融合架構綜合運用傳感器、微機電、嵌入式計算、分布式信息處理和無線通信等技術，將物體的信息通過網絡傳輸到指定的信息處理中心，最終實現物與物、人與物之間的自動化信息交互和處理的智能網絡架構在網絡基礎上的應用層面的各種服務的總和。為用戶提供生產、生活的遠程監控、指揮調度、采集測量、智能識別、定位跟蹤等方面的應用服務，達到以更加精細和動態的方式管理生產與生活的目標通過無線射頻識別、感應設備、定位系統等技術手段和載體，按約定的協議把世界上所有的物體都連接起來，并與現有的“互聯網”結合，實現人類社會與物理世界的普遍聯系聯系各類物理基礎設施與信息功能的融合體系。將物聯網理解為一種基于多類型網絡和基礎設施，進行聯網應用、通信交流和信息處理的融合體系架構，而非一個物理上獨立存在的實體網絡41物聯網概述物聯網核心理論及發展概述物聯網的應用前景對于我國：促進經濟發展方式的改變及經濟結構的調整。使經濟發展模式更加合理，帶來更大的經濟收益。對于企業：物聯網帶來的既是機遇又是挑戰。抓住物聯網的技術革新，企業能在新時代站穩腳跟，占據優勢。對于個人：了解物聯網的基礎知識，能更好地利用身邊的物聯網技術（如智能家居），提高生活質量。物聯網的核心載體無線傳感器網絡（WirelessSensorNetworks,WSNs）：物聯網的核心載體，負責信息的獲取、傳輸與處理。特點：數據中心、自組織、多跳路由、動態拓撲、密分布集等。代表“后PC時代”更小、更廉價的低功耗計算設備。物聯網的演進目標可尋址、可通信、可控制：數字化、信息化、網絡化、泛在化與開放模式逐漸成為物聯網發展的演進目標。1物聯網概述物聯網核心理論及發展概述物聯網的典型應用領域軍事、環境、醫療、家居、工業自動化、反恐等：物聯網在多個領域具有廣泛的應用前景，推動各行業的智能化發展。物聯網的未來展望物聯網作為第三次信息浪潮的代表技術：具有廣闊的應用前景，將深刻改變人類與自然界的交互方式。領

域用

途軍

事兵力和裝備的監控、目標定位、情報獲取等；戰場情況監視和占領區的偵察等；協助智能彈藥對目標進行攻擊及對戰場破壞情況進行評估；核武器、生物武器的成分及攻擊后的監測和偵察等環

境監視農作物灌溉情況、土壤情況、空氣情況；大面積的地表監測和行星探測；氣象和地理研究；地質災害監測；生物環境的研究；森林火災的等

醫

療通過傳感器節點可對病人的心跳速率、血壓等進行實時監測，提供對人體狀況遠程監控與診斷；用于醫院中的藥品管理，對藥品種類進行分類、辨識等家居及城市管理智能家居通過布置于房間內的溫度、濕度、光照、空氣成分無線傳感器等，感知居室不同部分的微觀狀況，從而對家庭環境進行自動控制，提供智慧、舒適的居住環境橋梁建筑安全通過布置于建筑物內的圖像、聲音、氣體、溫度、壓力、輻射傳感器等，發現異常事件并及時報警，自動啟動應急措施工業自動化大型設備的監控反恐和公共安全通過特殊用途的傳感器（如生物化學傳感器）監測有害物、危險物的信息，準確判定生化物質的成分及泄漏源位置，可用于反恐襲擊，提高對突發事件的應變能力561物聯網的基本特征物聯網核心理論及發展概述從物聯網定義的技術理解角度來看，物聯網和傳統的互聯網相比有其自身鮮明的特征。物聯網的基本特征可概括為全面感知、可靠傳輸和智能處理。（1）全面感知。物聯網廣泛應用各種感知技術。在物聯網中部署了海量的多種類型的傳感器，整體構成了分布式異構信源系統，并且因為物聯網應用領域存在廣泛性、分布環境存在復雜性和工作時空存在差異性，所以不同類型的傳感器所捕獲的信息內容、信息格式及時空變化規律都存在差異性，這使得物聯網內的信息呈現海量性、多源性、分布式性等多樣性的特征。（2）可靠傳輸。物聯網通過各種有線和無線網絡與互聯網融合，將物體的信息實時準確地傳輸出去。由物聯網上的傳感器所定時采集的信息需要通過網絡傳輸，由于其數量極其龐大，形成了海量信息，因此在傳輸過程中，為了保障數據的正確性和及時性，必須適應各種異構網絡和協議。（3）智能處理。物聯網不僅提供了傳感器的連接，而且具有智能處理的能力，能夠對物體實施智能控制。物聯網將傳感器技術、無線通信和微機電技術與智能處理機制相結合，利用云計算、模式識別等各種智能技術擴充其應用領域。從傳感器獲得的多樣性信息中分析、加工和處理有意義的數據，可適應用戶的不同需求并拓展新的應用領域和應用模式。71物聯網核心理論及發展概述路由技術傳感器網絡路由協議特性能量有限：傳感器節點能量有限，路由協議需考慮能耗，延長網絡生存期。基于局部信息：節點無法存儲大量路由信息，需在局部拓撲信息下實現高效路由。以數據為中心：應用關注的是滿足某種條件的感知數據，路由需以數據為中心。應用相關：不同應用需求不同，路由協議需針對具體應用設計。路由協議分類平面網絡路由：所有節點地位相同，協同工作。特點：簡單、健壯性好，適合小規模網絡。層次網絡路由：節點按分簇方法分為不同簇，邏輯結構為層次。特點：通過簇間多跳通信和數據融合，降低能耗。

81路由技術物聯網核心理論及發展概述典型路由協議洪泛路由（Flooding）：每個節點收到數據包后廣播給所有鄰居節點。優點：簡單、可靠，適合節點運動劇烈的場景。缺點：內爆、交疊問題，導致重復分組，占用網絡資源。SPIN路由（SensorProtocolforInformationviaNegotiation）：通過ADV、REQ、DATA三種消息實現數據在感興趣節點間傳輸。優點：避免洪泛路由的內爆和交疊問題，降低能耗。定向擴散路由（DirectedDiffusion,DD）：基于查詢的路由協議，匯聚節點通過興趣消息發出查詢任務。優點：能量有效性好、延遲小、可擴展性強。缺點：梯度建立階段耗費大，不適合連續數據傳輸的應用。91物聯網核心理論及發展概述無線媒體接入技術MAC協議分類固定分配MAC協議：特點：固定時槽分配，避免沖突，但能耗較大。典型協議：TRAMA、TDMA-W。隨機競爭MAC協議：特點：節點隨機競爭信道，適合低負載網絡。典型協議：S-MAC、T-MAC、B-MAC。混合MAC協議：特點：結合固定分配和隨機競爭的優點，適應不同網絡負載。典型協議：Z-MAC。MAC協議的主要特性及面臨的問題能量有限性：節點能量有限，MAC協議需控制節點在信息采集和傳輸過程中節省能量。可擴展性：MAC協議需適應網絡拓撲或信道環境的動態變化。網絡效率：提高信道的吞吐量、帶寬利用率，減小網絡延遲。面臨的問題：空閑監聽、沖突（碰撞）、控制開銷、串擾（串音）。101物聯網核心理論及發展概述無線媒體接入技術典型MAC協議TRAMA（Traffic-AdaptiveMediumAccess）協議：特點：流量自適應，動態調整占空比，降低能耗。優點：適用于周期性數據采集和監測的網絡應用。缺點：實現復雜，對時間同步依賴大，端到端時延較大。TDMA-W協議：特點：使用固定時槽收發數據，節點周期性喚醒。優點：適用于基于事件的數據量不大的網絡應用。缺點：存儲開銷大，時延大，發生沖突碰撞的概率大。S-MAC（Sensor-MAC）協議：特點：節點周期性休眠，減少空閑監聽，降低能耗。優點：適用于傳感器網絡，降低功耗。缺點：通信時延較大，不適用于時間性要求嚴格的領域。111物聯網核心理論及發展概述信息融合技術信息融合技術概述定義：信息融合是利用計算機技術對多傳感器的觀測信息進行自動分析、綜合處理，以完成決策和估計任務的過程。核心：多傳感器系統是信息融合的硬件基礎，多源信息是信息融合的加工對象，協調優化和綜合處理是信息融合的核心。信息融合分類數據級融合（像素級融合）：特點：直接結合原始數據，數據損失小，精度高。缺點：實時性差，要求傳感器同類，數據通信量大。典型算法：卡爾曼濾波算法。特征級融合：特點：對原始數據進行特征提取，降低數據量，保持重要信息。典型算法：神經網絡、聚類算法。決策級融合：特點：結合實體的位置、屬性或身份信息，得出最終解決方案。優點：處理信息量小，容錯性強，傳感器可異類。典型算法：貝葉斯推理、D-S證據理論。121物聯網核心理論及發展概述網絡抗毀技術博弈論在網絡抗毀性中的應用博弈論簡介：研究多個個體或團隊在特定條件下的策略選擇，實現利益最大化或風險最小化。在網絡抗毀性中的應用：通過非合作博弈，優化網絡拓撲結構，提升網絡的魯棒性。應用場景：網絡拓撲構建、網絡損毀恢復。人工神經網絡在網絡抗毀性中的應用人工神經網絡簡介：模擬人腦的神經網絡，通過訓練學習，得到符合要求的抗毀性指標權重。在網絡抗毀性中的應用：通過訓練多個網絡，得到最優的抗毀性指標權重，構建符合要求的網絡。應用場景：防空反導指控網絡抗毀性評估。131物聯網核心理論及發展概述中間件技術中間件技術的簡介定義：中間件是介于應用系統和系統軟件之間的一類軟件，用于管理計算機資源和網絡通信，連接兩個獨立應用程序或獨立系統。功能：屏蔽操作系統和網絡協議的差異，提供多種通信機制，支持物聯網系統的有效開發與穩固運行。特點：獨立于架構、數據流、處理流、標準化。中間件技術的應用場景物聯網系統：通過中間件技術，實現異構系統之間的訪問和數據交互。企業應用集成：通過中間件技術，集成不同應用系統，提高企業運營效率。分布式計算：通過中間件技術，實現分布式環境下的任務協作和數據共享。141物聯網核心理論及發展概述人工智能人工智能的定義像人一樣行動的系統：通過行為測試（如圖靈測試）判斷系統是否具有智能。核心：系統能否通過行為測試，表現出與人類相似的智能行為。像人一樣思考的系統：關注系統的推理步驟是否與人類相似。核心：系統是否能夠模擬人類的思維過程。理性地思考的系統：通過邏輯推理和符號計算，實現智能決策。核心：系統是否能夠基于邏輯和規則進行理性推理。理性地行動的系統：系統通過行動獲得最佳結果，尤其是在不確定環境下。核心：系統是否能夠通過行動實現最優目標。151物聯網核心理論及發展概述人工智能人工智能的分類弱人工智能（NarrowAI）：專注于特定任務，不具備通用智能。示例：語音助手（如Siri）、圖像識別系統、推薦算法。特點：只能執行特定任務，無法進行自主思考。強人工智能（StrongAI）：具備與人類相當的通用智能，能夠進行自主思考和決策。示例：科幻電影中的智能機器人（如《終結者》中的Skynet）。特點：具備自主意識，能夠處理復雜任務。超人工智能（SuperAI）：超越人類智能，具備遠超人類的能力。示例：理論上的超級智能系統，能夠解決人類無法解決的問題。特點：智能水平遠超人類，可能具備自我進化的能力。161物聯網核心理論及發展概述云計算和霧計算云計算的定義與發展史定義：云計算是一種通過網絡提供按需計算資源的模式，用戶可以根據需求獲取計算、存儲和網絡資源。發展史：1963年：美國國防部高級研究計劃局（DARPA）啟動MAC項目，提出“計算機公共事業”概念。20世紀90年代：虛擬機的流行推動了云計算基礎設施即服務的發展。2006年：谷歌、亞馬遜和IBM提出云端應用，云計算概念正式提出。2010年至今：云計算成為全球信息技術企業的轉型目標，廣泛應用于各行各業。云計算的服務類型基礎設施即服務（IaaS）：提供虛擬化的計算資源，如服務器、存儲和網絡。示例：AmazonEC2、MicrosoftAzure。平臺即服務（PaaS）：提供開發和部署應用程序的平臺，用戶無需管理底層基礎設施。示例：GoogleAppEngine、Heroku。軟件即服務（SaaS）：提供通過互聯網訪問的應用程序，用戶無需安裝和維護軟件。示例：GoogleWorkspace、Salesforce。171物聯網核心理論及發展概述軟件定義網絡軟件定義網絡簡史2006年：美國GENI項目資助斯坦福大學開設CleanSlate課題，旨在重構網絡架構。2007年：Ethane項目提出通過集中式控制器定義網絡流的安全控制策略。2008年：基于OpenFlow的軟件定義網絡（SDN）概念正式提出。2009年：第一個商業化SDN產品發布，SDN開始得到推廣。2008年：谷歌部署SDN，推動SDN在全球范圍內的應用，并擴展到電信網絡。181物聯網核心理論及發展概述軟件定義網絡軟件定義網絡的特點簡單化：通過集中控制簡化復雜的協議處理，降低網絡管理復雜度。快速部署與維護：SDN能夠快速部署和調整網絡配置，適應動態變化的網絡需求。開放性：OpenFlow協議使網絡控制與數據轉發分離，用戶可以根據需求自定義網絡。安全性：集中式控制能夠快速響應網絡威脅，阻止惡意軟件的擴散。軟件定義網絡的應用場景智能城市：通過SDN管理城市中的物聯網設備，優化交通、能源和公共安全系統。工業物聯網：SDN支持工業設備的實時監控和數據分析，提升生產效率。智能家居：SDN優化家庭網絡，支持智能設備的互聯和協同工作。智能交通：SDN優化交通信號控制和車輛通信，提升交通系統的效率和安全性。191物聯網核心理論及發展概述深度學習深度學習簡介定義：深度學習是機器學習的一個分支，通過多層神經網絡模擬人腦的學習過程，處理復雜數據。特點：自動特征提取：無需人工設計特征，直接從數據中學習。強大的模式識別能力：能夠處理圖像、語音、文本等復雜數據。應用領域：計算機視覺、自然語言處理、語音識別、自動駕駛等。深度學習的典型模型卷積神經網絡（CNN）：特點：通過卷積層提取圖像特征，適用于圖像識別和處理。應用：圖像分類、目標檢測、人臉識別。示例：LeNet-5、AlexNet。循環神經網絡（RNN）：特點：通過循環結構處理序列數據，適用于時間序列分析和自然語言處理。應用：語音識別、文本生成、時間序列預測。示例：長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）。生成對抗網絡（GAN）：特點：由生成器和判別器組成，通過博弈生成逼真數據。應用：圖像生成、視頻生成、數據增強。示例：條件GAN、WassersteinGAN。201物聯網核心理論及發展概述復雜網絡復雜網絡簡介定義：復雜網絡是指具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標度等特性的網絡。研究內容：網絡的幾何性質、形成機制、演化規律、模型性質、結構穩定性、演化動力學機制等。應用領域：社交網絡、生物網絡、交通網絡、物聯網等。復雜網絡的特點結構復雜：網絡節點數量龐大，結構呈現多種不同特征。連接多樣性：節點之間的連接權重不同，可能存在方向性。動力學復雜性：節點集可能屬于非線性動力學系統，節點狀態隨時間發生復雜變化。節點多樣性：任何事物都可以成為復雜網絡中的節點。多重復雜性融合：結構、連接和動力學復雜性相互影響，使網絡更加復雜。211物聯網核心理論及發展概述普適計算普適計算的定義與特性定義：普適計算（UbiquitousComputing）強調將計算能力融入環境，使計算機從人們的視線中消失，用戶可以在任何時間、任何地點以任何方式獲取和處理信息。特性：普適性：隨時隨地獲取計算服務。透明性：計算過程對用戶不可見，用戶專注于任務本身。動態性：用戶和設備處于不斷移動狀態，系統結構動態變化。自適應性：系統根據用戶需求自動調整服務。永恒性：系統持續運行，無需關機或重啟。

普適計算的應用場景智能家居：通過傳感器和智能設備實現家居環境的自動化控制。智能會議室：支持多人協同工作，提供沉浸式遠程會議體驗。可穿戴健康設備：實時監測用戶健康數據，提供個性化健康建議。移動辦公：通過游牧計算技術實現隨時隨地的辦公需求。221物聯網核心理論及發展概述大語言模型大語言模型的定義與發展歷程定義：大語言模型（LargeLanguageModel,LLM）是一種旨在理解和生成人類語言的人工智能模型，通常包含數百億或更多參數。發展歷程：20世紀90年代：統計語言模型。2003年：深度學習與語言模型結合（Bengio的神經網絡語言模型）。2018年：Transformer架構的崛起（如GPT、BERT）。2020年后：大規模語言模型的涌現（如GPT-3、PaLM）。大語言模型在物聯網中的應用與影響應用：智能設備交互：通過自然語言與物聯網設備交互（如智能家居控制）。數據分析與決策：處理物聯網生成的海量數據，提供智能分析與決策支持。自動化運維：通過語言模型實現物聯網設備的自動化管理與故障診斷。影響：提升物聯網的智能化水平，增強用戶體驗。推動物聯網與人工智能的深度融合，拓展應用場景。引發對數據隱私、安全性和倫理問題的關注。231物聯網核心理論及發展概述本章小結物聯網的定義、發展歷程、基本特征定義：物聯網是通過傳感器、RFID等技術，將物體與互聯網連接，實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的網絡。發展歷程：從1995年比爾·蓋茨的《未來之路》到2016年物聯網發展元年，物聯網逐漸普及并廣泛應用于各領域。基本特征：全面感知、可靠傳輸、智能處理。物聯網的支撐技術及未來發展方向支撐技術：路由技術、節能機制、無線媒體接入技術、信息融合技術、網絡抗毀技術、中間件技術。未來發展方向：硬件系統：納米材料、智能傳感器設備的引入，降低功耗并提高智能性。軟件系統：協議規范、體系結構、算法設計的革新，提升物聯網的處理能力。人工智能關鍵技術及其在物聯網中的應用人工智能關鍵技術：云計算和霧計算、軟件定義網絡、深度學習、復雜網絡、普適計算、大語言模型。在物聯網中的應用：云計算和霧計算：提供強大的計算資源，支持物聯網數據處理;軟件定義網絡：優化網絡結構，提升物聯網的靈活性和安全性;深度學習：提升物聯網的智能數據處理能力，實現復雜任務的高效處理;大語言模型：通過自然語言處理技術，增強物聯網設備的交互能力。物聯網工程應用信息科學與工程學院電子與通信系黃如副教授2引言物聯網體系標準與協議架構在當今快速發展的技術時代，智能物聯網已經成為連接物理世界與數字世界的重要橋梁。隨著智能設備和傳感器的普及，物聯網的應用場景變得越來越廣泛，從智能家居到工業自動化，從健康監測到智慧城市，智能物聯網正在深刻改變著我們的工作和生活方式。為了實現這些多樣化應用，一個統一、高效、可靠的物聯網體系標準與協議架構至關重要。本章將重點關注智能物聯網的體系標準與協議架構，深入探討近場無線通信技術標準及協議，包括Bluetooth、高速WPAN、ZigBee、WLAN和高速WMAN，分析它們在智能物聯網環境中的角色和適用場景。此外，本章還將詳細介紹物聯網體系架構的三個關鍵層級：感知層、網絡層和應用層，以及它們如何共同工作以實現智能物聯網的互操作性。進一步地，本章將探討智能物聯網的架構和應用，包括物聯網智能架構、物聯網專家系統和物聯網工程應用。這些內容將為讀者提供一個全面的視角，了解如何利用智能物聯網技術來構建更智能、更互聯的系統和服務。262物聯網體系標準與協議架構近場無線通信技術概述無線通信技術分類近場無線通信技術傳輸距離較短，通常在幾米到幾百米之間。適用于設備間的短距離通信。主要技術：Bluetooth、高速WPAN、ZigBee、WLAN、高速WMAN。遠距離無線通信技術傳輸距離較長，通常覆蓋幾公里到幾十公里。適用于廣域網通信，如蜂窩網絡、衛星通信等。272Bluetooth標準介紹物聯網體系標準與協議架構Bluetooth技術特征工作頻段全球通用使用2.4GHzISM頻段，全球范圍內無需許可，解決了蜂窩移動電話的“國界”障礙。設備可以快速搜索并建立連接，通過控制軟件進行數據傳輸。兼容性和抗干擾能力強獨立于操作系統，兼容性好，支持多種操作系統。采用跳頻技術，有效避免ISM頻帶的干擾源，抗干擾能力強。傳輸距離較短典型傳輸距離為10米，增大射頻功率后可擴展至100米。在有效范圍內保證傳輸速度不受影響。低功耗支持多種低功耗模式，包括激活、呼吸、保持和休眠模式，適用于電池供電設備。282Bluetooth低功耗協議棧物聯網體系標準與協議架構藍牙低功耗協議棧結構物理層（PHY）工作頻率：2.4GHz，傳輸速率：1Mb/s，采用自適應跳頻技術（GFSK）減小干擾和信號衰減。鏈路層（LL）控制設備狀態，包括就緒、廣播、掃描、發起、連接等狀態。廣播狀態：設備在沒有連接的情況下對外傳輸數據。掃描狀態：設備監聽廣播數據。發起狀態：設備對廣播發出回應，請求加入網絡。連接狀態：設備進入連接狀態，充當主機或從機。主機控制接口層（HCI）控制層與主機層之間的橋梁，負責通信與交互。邏輯鏈路控制和適配協議層（L2CAP）提供數據封裝和邏輯上的端到端傳輸。292Bluetooth低功耗協議棧物聯網體系標準與協議架構藍牙低功耗協議棧結構物理層（PHY）工作頻率：2.4GHz，傳輸速率：1Mb/s，采用自適應跳頻技術（GFSK）減小干擾和信號衰減。鏈路層（LL）控制設備狀態，包括就緒、廣播、掃描、發起、連接等狀態。廣播狀態：設備在沒有連接的情況下對外傳輸數據。掃描狀態：設備監聽廣播數據。發起狀態：設備對廣播發出回應，請求加入網絡。連接狀態：設備進入連接狀態，充當主機或從機。主機控制接口層（HCI）控制層與主機層之間的橋梁，負責通信與交互。邏輯鏈路控制和適配協議層（L2CAP）提供數據封裝和邏輯上的端到端傳輸。2高速WPAN標準介紹物聯網體系標準與協議架構30高速WPAN特點高速率支持高達55Mb/s的數據傳輸速率，適用于多媒體應用，如高質量影像和聲音傳輸。短距離最優通信距離小于10米，適合家庭和辦公環境。QoS支持提供服務質量（QoS）保障，確保多媒體業務的流暢性。低功耗先進的功率管理功能，延長設備電池壽命。超寬帶（UWB）技術簡介頻帶寬使用3.1GHz～10.6GHz頻段，帶寬可達500MHz～7.5GHz，遠大于傳統無線通信技術。低功耗采用低占空比脈沖，功耗極低，系統耗電量僅為傳統無線通信設備的幾百分之一到幾十分之一。高傳輸速率在短距離內可實現幾百Mb/s的傳輸速率。多徑分辨率高采用窄脈沖技術，抗多徑干擾能力強，適用于復雜環境。2ZigBee標準介紹物聯網體系標準與協議架構31ZigBee技術特征工作頻段靈活支持2.4GHz（全球）、868MHz（歐洲）、915MHz（美國）頻段，均為免執照頻段。低速率數據傳輸速率較低：20kb/s（868MHz）、40kb/s（915MHz）、250kb/s（2.4GHz）。低功耗支持休眠模式，兩節5號電池可供電6個月以上，適用于長時間運行的設備。通信范圍有限典型通信距離為10～75米，適合家庭和辦公室環境。低成本協議簡單，硬件成本低，支持8位單片機控制。數據傳輸可靠采用CSMA/CA防碰撞機制和確認數據傳輸機制，確保數據可靠傳輸。網絡容量大單個網絡支持255個設備，通過協調器可擴展至64000個節點。組網方式靈活支持星形網、簇形網、網狀網等多種拓撲結構。自配置設備可自動加入或退出網絡，支持自組織和自配置的組網模式。安全模式支持認證與鑒權，提供三個等級的安全處理：無安全模式、安全模式（ACL）、高級加密模式（AES-128）。2WLAN標準介紹物聯網體系標準與協議架構32WLAN簡介定義無線局域網（WirelessLocalAreaNetwork，WLAN）是通過無線通信技術在一定局部范圍內建立的網絡，實現傳統有線局域網的功能。發展歷史起源于20世紀70年代的ALOHANET，1990年IEEE啟動802.11項目，標志著WLAN技術的成熟。主要標準：IEEE802.11a/b/g/n/ac/ax。應用場景家庭、辦公、公共場所（如機場、咖啡店）等，提供高速無線網絡接入。2高速WMAN協議標準介紹物聯網體系標準與協議架構33IEEE802.16簡介定義IEEE802.16是無線城域網（WMAN）的標準，提供寬帶無線接入服務，覆蓋范圍幾公里到幾十公里。發展歷程1999年IEEE802.16工作組成立，2002年發布10～66GHz標準，2003年推出2～11GHz的IEEE802.16a標準。2004年發布IEEE802.16d（固定WiMax），2005年發布IEEE802.16e（支持移動性）。協議棧結構物理層：支持TDD和FDD，涉及頻率帶寬、調制方式、糾錯技術等。MAC層：包括特定服務匯聚子層、MAC公共部分子層、安全子層，提供系統接入、帶寬分配、連接管理等功能。WiMax技術優勢覆蓋范圍廣基站覆蓋范圍可達50公里，典型覆蓋范圍為6～10公里，適合城市范圍的無線寬帶接入。高速率下行速率可達1Gb/s，上行速率可達100Mb/s，滿足移動用戶的多媒體需求。支持移動性IEEE802.16e標準支持移動環境，適用于移動寬帶接入。靈活的網絡結構支持點到多點（PMP）和網狀網（Mesh）結構，適合不同應用場景。低成本基站建設成本低，適合大規模部署。2物聯網體系架構概述物聯網體系標準與協議架構34三層架構感知層功能：負責數據的采集和物體的識別。主要技術：傳感器、RFID、二維碼、GPS等。應用場景：環境監測、智能家居、工業自動化等。網絡層功能：負責數據的傳輸和網絡管理。主要技術：互聯網、移動通信網、無線局域網（WLAN）、無線城域網（WMAN）等。應用場景：數據傳輸、遠程監控、設備互聯等。應用層功能：負責數據的處理和應用服務。主要技術：云計算、大數據、人工智能等。應用場景：智能交通、智慧城市、智能醫療等。2感知層技術物聯網體系標準與協議架構35EPC技術定義電子產品編碼（ElectronicProductCode，EPC）是全球統一標識系統的擴展，用于對單品進行全球唯一標識。特點全球唯一標識，支持供應鏈管理和物流跟蹤。與條形碼技術結合使用，未完全取代條形碼。應用場景物流管理、供應鏈跟蹤、零售業等。傳感器技術定義傳感器是能感受規定的被測量并按照一定規律轉換成可用信號的器件或裝置。組成敏感元件：直接感受被測量。轉換元件：將物理量信號轉換為電信號。變換電路：對電信號進行放大和調制。常見傳感器溫度傳感器、壓力傳感器、濕度傳感器、光傳感器、霍爾傳感器等。2感知層技術物聯網體系標準與協議架構36RFID技術定義射頻識別（RadioFrequencyIdentification，RFID）通過射頻信號自動識別目標對象，并對其信息進行標志、登記、存儲和管理。系統組成電子標簽：存儲唯一識別碼，附著在物體上。讀寫器：讀取或寫入標簽信息。天線：在標簽和讀寫器間傳輸射頻信號。應用場景倉儲管理、智能交通、門禁系統等。特性低頻高頻超高頻微波工作頻率125～134kHz13.56MHz868～915MHz2.45～5.8GHz市場占有率74%17%6%3%速度慢中等快很快潮濕環境影響無影響無影響影響較大影響較大方向性無無部分有全球適用頻率是是部分（歐盟、美國）部分（非歐盟國家）現有ISO標準11784/85，1422318000-3.1/14443EPCC0，C1，C2，G218000-4主要應用范圍進出管理、固定設備、天然氣、洗衣店圖書館、產品跟蹤、貨架、運輸貨架、卡車、拖車跟蹤收費站、集裝箱2網絡層技術物聯網體系標準與協議架構37M2M技術定義機器對機器（Machine-to-Machine，M2M）是一種在系統之間、遠程設備之間、機器與人之間建立無線連接的技術。系統架構應用層：數據存儲、業務分析、用戶界面。網絡傳輸層：數據傳輸。設備終端層：數據采集和設備控制。應用場景遠程監控、智能電網、智能交通等。2網絡層技術物聯網體系標準與協議架構386LoWPAN技術定義IPv6overLowPowerWirelessPersonalAreaNetwork，將IPv6引入低功耗無線個域網。技術優勢普及性、適用性、更多地址空間、支持無狀態自動地址配置、易接入、易開發。協議棧物理層、MAC層、網絡適配層、IPv6層。TD-SCDMA與光纖通信技術TD-SCDMA中國自主知識產權的3G標準，頻譜利用率高，適用于物聯網承載網。光纖通信技術頻帶寬、傳輸損耗低、抗電磁干擾、保密性強、體積小、質量輕。2應用層技術物聯網體系標準與協議架構39云計算與霧計算云計算特征：超大規模、彈性服務、資源池化、服務可計費、泛在接入、可靠性。架構：基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）、軟件即服務（SaaS）。霧計算定義：在用戶和云服務層之間增加霧層，利用邊緣設備提供計算資源。架構：終端用戶層、霧計算層、云計算中心層。服務與管理技術服務技術提供數據挖掘、存儲、計算和處理服務，支持各種應用場景。管理技術包括服務質量（QoS）保證、安全管理、計費管理、資源監控等。2智能物聯網架構物聯網體系標準與協議架構40智能設備及解決方案功能：負責數據的收集、抓取、分揀及搬運。主要設備：傳感器、攝像頭、智能終端等。應用場景：智能家居、智能工廠、智慧城市等。操作系統層（OS層）功能：連接與控制設備層，進行數據智能分析與處理。技術能力：業務邏輯、統一建模、全鏈路技術能力、高并發支撐能力。形態：通常以PaaS（平臺即服務）形態存在。基礎設施功能：提供服務器、存儲、AI訓練和部署能力等IT基礎設施。主要組件：數據中心、云計算資源、網絡設備等。2物聯網專家系統物聯網體系標準與協議架構41專家系統的基本結構知識庫存儲專家級的知識和經驗，用于問題解決。推理機根據知識庫中的知識進行推理和判斷，生成解決方案。用戶界面提供用戶與專家系統的交互接口，用戶可以通過界面了解系統的推理過程和結果。解釋器解釋系統的推理過程和結果，增強系統的透明性。專家系統的特點專業性擁有專家級的知識與經驗，解決問題的能力越強。啟發性運用專門知識與經驗進行判斷、推理和聯想，而非單一的邏輯知識。透明性用戶可以通過專家系統了解其知識內容和推理思路。靈活性專業知識與推理機構相互分離，系統可以不斷接納新的知識。2物聯網工程應用-建筑人居物聯網體系標準與協議架構42智能家居功能通過物聯網技術實現家庭設備的智能控制，如智能照明、智能溫控、智能安防等。應用場景家庭自動化、遠程控制、能源管理等。智能酒店功能通過人臉識別或移動設備實現快速入住和退房，客房內的智能設備根據客人喜好自動調整設置。應用場景智能客房、智能服務機器人、智能能源管理等。智能辦公環境功能通過預約系統自動調節會議室的照明、空調和投影設備，提高會議效率。應用場景智能會議室、環境監測、資產管理等。典型應用AIoT的應用智能酒店服務更多以智能終端與智能服務機器人服務住客，配以入住系統，智能導航與智能服務系統優化住客體驗家居/酒店室內智能以傳感設備感知居住環境，收集用戶居住習慣數據，通過AIoT平臺與邊緣智能算法改善居住環境條件，并與用戶習慣自適應和自匹配辦公環境能耗管理以智能網關與智能電器為數據入口，利用AIoTPaaS平臺實時監測能耗，并通過AI算法實現設備自動啟閉，能源自主降耗2物聯網工程應用–工業物聯網體系標準與協議架構43設備管理功能通過傳感器和機器學習技術建立設備故障預測模型，實現預測性維護。應用場景工業設備監控、故障診斷、維護管理等。能源管理功能基于機器學習的歷史數據能耗分析，優化能源使用，實現節能環保。應用場景工業能耗監控、能源優化、用能風險預警等。工業視覺功能通過基于深度學習的視覺技術檢測工件表面瑕疵、尺寸等參數，判斷工件品質。應用場景產品表面瑕疵檢測、尺寸檢測、質量監控等。安全監控功能通過巡檢機器人或監控系統對煙火、高溫、特殊氣體泄漏等進行實時監控和告警。應用場景工廠安全監控、危險區域監測、異常行為檢測等。2物聯網工程應用–城市物聯網體系標準與協議架構44交通監管功能通過AI攝像頭實現車輛信息識別、違規行為檢測、駕駛員危險行為預警等。應用場景智能交通管理、電子停車收費、交通流量監控等。基礎設施管理功能通過物聯網技術實現基礎設施網絡的自動化運維，減少人工干預。應用場景智能管網監控、基礎設施故障處理、網絡可靠性管理等。城市電網功能基于全網運行數據進行人工智能負荷預測，優化電網運行。應用場景智能電網管理、電力負荷預測、電網故障檢測等。2本章小結物聯網體系標準與協議架構45智能物聯網的體系標準與協議架構近場無線通信技術主要技術：Bluetooth、高速WPAN、ZigBee、WLAN、高速WMAN。應用場景：智能家居、工業自動化、智慧城市等。物聯網體系架構三層架構：感知層、網絡層、應用層。功能：數據采集、傳輸、處理與應用。智能物聯網架構與應用AIoT體系架構：智能設備及解決方案、操作系統層、基礎設施。關鍵層級：機器感知交互層、通信層、數據層、智能處理層。物聯網專家系統與工程應用專家系統基本結構：知識庫、推理機、用戶界面、解釋器。特點：專業性、啟發性、透明性、靈活性。工程應用建筑人居：智能家居、智能酒店、智能辦公環境。工業：設備管理、能源管理、工業視覺、安全監控、倉儲物流。城市：交通監管、城市電網、基礎設施管理。2本章小結物聯網體系標準與協議架構46智能物聯網的未來發展趨勢技術融合物聯網與人工智能、大數據、云計算等技術的深度融合，推動智能化應用的發展。邊緣計算邊緣計算技術的普及，使得數據處理更接近數據源，減少延遲，提高效率。5G與物聯網5G技術的廣泛應用，為物聯網提供更高的傳輸速率和更低的延遲，支持更多設備接入。安全與隱私隨著物聯網設備的普及，數據安全與隱私保護將成為未來發展的重要方向。標準化與互操作性物聯網標準的統一和互操作性的提升，將促進不同設備和系統之間的無縫連接。物聯網工程應用信息科學與工程學院電子與通信系黃如副教授3引言物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境前兩章對物聯網技術相關理論知識進行了介紹，但技術主要為了服務于應用，在應用前，為防止不必要的損失，一般都會進行仿真實驗，確保整個系統的正確性與可行性。本章將介紹物聯網實驗開發板—ZT-EVB開發平臺及CVT-IOT-VSL教學實驗箱，以及物聯網軟件開發工具—IAR軟件，并通過它們實現射頻類網絡與通信實驗和物聯網綜合實驗。同時本章還介紹在物聯網中廣泛應用的Python及其對應環境的配置，以助于后續章節中物聯網案例從設備數據采集、處理、存儲、可視化到機器學習、人工智能的全方位開發。493物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境硬件平臺和軟件開發環境概述物聯網實驗的硬件平臺和軟件開發環境概述：物聯網實驗系統需要硬件平臺和軟件開發環境的支持，以確保系統的正確性與可行性。硬件平臺：提供物聯網實驗所需的硬件資源，支持傳感器、通信模塊等的集成。軟件開發環境：提供編程、調試、仿真等工具，幫助開發者實現物聯網應用。硬件平臺ZT-EVB開發平臺：由多個ZigBee節點模塊組成的無線傳感器網絡。支持傳感器技術、嵌入式計算技術、無線通信技術等。核心芯片：TI公司的CC2530，支持ZigBee和RF4CE應用。主要接口：DEBUG接口、USB接口、RS232接口、RS485接口等。CVT-IOT-VSL教學實驗箱：集成了ZigBee、藍牙、RFID等多種通信技術。核心處理器：Cortex-A9，支持Linux/Android/WinCE操作系統。支持多種傳感器模塊：光照傳感器、溫濕度傳感器、紅外傳感器等。模塊化設計，兼容各種傳感器網絡。503物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境硬件平臺和軟件開發環境概述軟件開發工具IAR軟件：用于嵌入式系統開發的集成開發環境（IDE）。支持8051、ARM等多種微控制器。提供代碼編寫、調試、編譯、下載等功能。Python：廣泛應用于物聯網中的數據采集、處理、存儲、可視化等任務。簡潔易學，擁有豐富的庫支持。Anaconda：開源的數據科學平臺，專為Python和R語言開發。包含包管理器Conda和圖形界面AnacondaNavigator。預裝了大量數據科學包和工具，如NumPy、Pandas、JupyterNotebook等。513物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境ZT-EVB開發平臺ZT-EVB開發平臺簡介概述：ZT-EVB開發平臺是一個基于ZigBee技術的無線傳感器網絡開發平臺，適用于物聯網實驗和開發。特點：支持多種傳感器技術、嵌入式計算技術、無線通信技術。提供豐富的硬件資源，便于開發者進行自由開發。低功耗設計，適合長時間運行的物聯網應用。硬件組成ZigBee節點模塊：多個ZigBee節點模塊組成無線傳感器網絡。支持無線數據的收發、轉發及無線自組織網絡的構建。CC2530芯片：符合IEEE802.15.4標準的無線收發芯片。支持ZigBee和RF4CE應用，具有高接收靈敏度和抗干擾特性。內置8KB閃存，支持多種網絡協議棧（如Z-Stack、RemoTI、SimpliciTI）。523物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境CVT-IOT-VSL教學實驗箱CVT-IOT-VSL教學實驗箱簡介概述：CVT-IOT-VSL教學實驗箱是一個全功能的無線傳感器網絡教學系統，集成了多種通信技術和傳感器模塊。特點：支持ZigBee、藍牙、Wi-Fi、RFID等多種通信技術。采用Cortex-A9嵌入式處理器，支持多種操作系統（Linux/Android/WinCE）。提供豐富的實驗例程，便于物聯網課程的學習和實踐。硬件組成Cortex-A9處理器：高性能嵌入式處理器，支持復雜的計算任務。ZigBee模塊：支持ZigBee通信，兼容TICC2530和STSTM32W方案。藍牙模塊：支持藍牙4.0通信，適用于低功耗設備。Wi-Fi模塊：支持Wi-Fi通信，適用于高速數據傳輸。RFID模塊：支持125K、ISO14443、900MHz等多種RFID標準。533物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境IAR軟件的安裝與應用IAR軟件的安裝步驟步驟1：雙擊autorun.exe文件，選擇“InstallIAREmbeddedWorkbench”。步驟2：接受許可協議，輸入序列號，選擇安裝路徑。步驟3：選擇完全安裝或自定義安裝，完成安裝。步驟4：安裝完成后，配置開發環境，確保與硬件平臺兼容。IAR軟件的應用創建工程：打開IAR軟件，創建新的Workspace工作空間。選擇工程類型（如8051），創建新工程并命名。編寫代碼：創建C文件，編寫程序代碼。將C文件加入工程，配置工程選項（如Target、Stack/Heap等）。調試程序：使用仿真器連接開發平臺，下載程序到硬件。設置斷點，監控變量值，調試程序運行。543物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境Anaconda與Python環境配置Anaconda的安裝步驟步驟1：進入Anaconda官網，下載適合操作系統的安裝包。步驟2：雙擊安裝包，選擇安裝路徑，單擊“Next”按鈕。步驟3：接受許可協議，選擇“Justme”安裝選項。步驟4：選擇安裝路徑，單擊“Install”按鈕，等待安裝完成。步驟5：安裝完成后，配置系統環境變量，確保Anaconda命令可用。TensorFlow和PyTorch的環境配置TensorFlow環境配置：創建虛擬環境：condacreate-ntensorflowpython=3.7激活環境：condaactivatetensorflow安裝TensorFlow：pipinstalltensorflow==2.5.0PyTorch環境配置：創建虛擬環境：condacreate-npytorchpython=3.7激活環境：condaactivatepytorch安裝PyTorch：根據官網提供的命令安裝適合的版本。553物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境射頻類網絡與通信實驗概述實驗設備ZT-EVB開發平臺：基于ZigBee技術的無線傳感器網絡開發平臺。支持多種傳感器和通信模塊，適用于射頻類網絡實驗。CVT-IOT-VSL實驗箱：集成了ZigBee、藍牙、Wi-Fi等多種通信技術的教學實驗箱。提供豐富的硬件資源和實驗例程，便于射頻類網絡實驗的開展。射頻類網絡與通信實驗的目的目的：掌握ZigBee無線通信技術，理解射頻類網絡的工作原理。熟悉Z-Stack協議棧的運行機制，掌握綁定控制、廣播與單播通信的實現方法。通過實驗加深對物聯網通信協議的理解，提升實際開發能力。563物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境Z-Stack協議棧運行實驗實驗目的學習ZigBee協議棧：理解ZigBee協議棧的分層結構和工作原理。熟悉Z-Stack架構：掌握Z-Stack協議棧的核心代碼架構和運行機制。實現LED控制功能：通過修改協議棧代碼，實現LED的控制功能。實驗步驟安裝Z-Stack協議棧：下載并安裝Z-Stack協議棧，確保開發環境配置正確。分析協議棧軟件架構：打開IAR軟件，加載Z-Stack協議棧工程，分析協議棧的目錄結構和代碼架構。重點關注main函數、osal_init_system函數和osal_start_system函數的執行流程。調試協議棧代碼：在IAR軟件中設置斷點，調試協議棧代碼，觀察函數調用和變量值的變化。修改協議棧代碼，添加LED控制功能，驗證代碼的正確性。573物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境綁定控制機制實驗實驗目的學習ZigBee綁定機制：理解ZigBee綁定機制的工作原理和應用場景。修改按鍵驅動：掌握按鍵驅動的修改方法，實現綁定請求的觸發。實現綁定控制：通過實驗實現終端設備間的綁定控制，驗證綁定機制的有效性。實驗步驟配置硬件接口：將ZT-EVB開發平臺的DEBUGGER接口與計算機連接，配置電源和通信接口。設計綁定控制流程圖：設計綁定控制的流程圖，明確綁定請求的觸發和處理流程。修改按鍵驅動：修改協議棧中的按鍵驅動，實現綁定請求的觸發功能。在應用層添加綁定請求的處理函數，確保綁定請求的正確發送和處理。583物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境廣播與單播通信實驗實驗目的學習ZigBee廣播與單播通信技術：理解廣播與單播通信的工作原理和區別。掌握無線數據的收發方法：通過實驗掌握無線數據的發送和接收方法。驗證通信功能的正確性：通過實驗觀察網關與終端設備的通信狀態，驗證通信功能的正確性。實驗步驟配置硬件：將ZT-EVB開發平臺通過USB接口與計算機連接，配置電源和通信接口。編譯并下載程序：在IAR軟件中編譯廣播與單播通信的程序，下載到開發平臺。觀察通信狀態：通過串口調試助手觀察網關與終端設備的通信狀態，驗證數據的正確收發。593物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境光照傳感器采集實驗實驗目的掌握光照傳感器的操作方法：了解光照傳感器的工作原理，掌握其數據采集方法。實現光照數據的采集與顯示：通過實驗采集環境光照數據，并通過串口調試助手顯示采集結果。實驗步驟配置硬件：將光照傳感器模塊連接到ZT-EVB開發平臺或CVT-IOT-VSL實驗箱。確保傳感器與開發平臺的電源和通信接口正確連接。編寫采集程序：使用IAR軟件或Python編寫光照數據采集程序。程序功能：讀取光照傳感器的模擬信號，將其轉換為光照強度值。通過串口將采集到的光照數據發送到計算機。調試與運行：將程序下載到開發平臺，運行程序。通過串口調試助手觀察光照數據的實時變化。。603物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境藍牙組網配置實驗實驗目的掌握藍牙4.0通信原理：理解藍牙4.0的低功耗特性和通信機制。組建藍牙網絡：通過實驗實現藍牙主從設備的組網，掌握藍牙網絡的配置方法。實現數據傳輸：驗證藍牙設備間的數據傳輸功能，確保通信的穩定性和可靠性。實驗步驟配置藍牙模塊：將藍牙模塊插入ZT-EVB開發平臺或CVT-IOT-VSL實驗箱。確保模塊與開發平臺的電源和通信接口正確連接。燒錄程序：使用IAR軟件或Python編寫藍牙通信程序。主設備程序：掃描周圍的藍牙從設備，發起連接請求。從設備程序：廣播自身信息，等待主設備連接。將程序分別燒錄到主從設備中。組網與數據傳輸：啟動主從設備，觀察設備間的連接狀態。通過主設備向從設備發送數據，驗證數據傳輸功能。613物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境物聯網綜合實驗概述物聯網綜合實驗的目的目的：通過綜合實驗，掌握物聯網系統的設計與實現方法。理解物聯網技術在環境監控、定位和資源管理中的應用。提升對物聯網硬件、軟件和通信協議的綜合應用能力。實驗內容區域異常溫度監控：通過ZigBee網絡監控區域溫度，實現異常溫度的實時報警。網絡無線定位：基于ZigBee網絡，實現無線定位功能，掌握定位算法的應用。車位資源監控：模擬停車位資源的無線監控，實現車位占用狀態的實時顯示。基于深度殘差網絡的垃圾分類：基于ResNet構建垃圾分類模型，實現對垃圾圖像的自動分類。623物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境區域異常溫度無線監控實驗實驗目的實現區域異常溫度的無線監控：通過ZigBee網絡監控區域溫度，實現異常溫度的實時報警。驗證綁定機制在異常事件驅動數據收集中的應用。實驗步驟配置硬件：將溫度傳感器模塊連接到ZT-EVB開發平臺。確保傳感器與開發平臺的電源和通信接口正確連接。設計監控流程圖：設計區域異常溫度監控的流程圖，明確數據采集、傳輸和報警流程。編寫監控程序：使用IAR軟件編寫溫度數據采集和傳輸程序。通過ZigBee網絡將溫度數據發送到協調器，實現異常溫度的實時監控。633物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境網絡無線定位實驗實驗目的掌握無線定位算法：理解基于RSSI的無線定位原理，掌握三邊定位算法和極大似然估計法。實現ZigBee無線定位：通過實驗實現無線定位功能，驗證定位算法的有效性實驗步驟配置硬件：將多個ZT-EVB開發平臺配置為信標節點和盲節點。確保節點間的通信接口正確連接。設計定位流程圖：設計無線定位的流程圖，明確數據采集、距離計算和坐標估計流程。編寫定位程序：使用IAR軟件編寫定位程序，實現RSSI數據的采集和定位算法的計算。通過ZigBee網絡將定位坐標發送到協調器，實現無線定位功能。643物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境車位資源無線監控實驗實驗目的模擬停車位資源的無線監控：通過ZigBee網絡監控停車位的占用狀態，實現車位資源的實時管理。驗證無線通信在資源監控中的應用。實驗步驟配置硬件：將ZT-EVB開發平臺配置為車位監控終端和協調器。確保終端與協調器的通信接口正確連接。設計監控流程圖：設計車位資源監控的流程圖，明確數據采集、傳輸和顯示流程。編寫監控程序：使用IAR軟件編寫車位狀態采集和傳輸程序。通過ZigBee網絡將車位狀態數據發送到協調器，實現車位資源的實時監控。653物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境基于深度殘差網絡的垃圾分類實驗實驗目的了解深度殘差網絡：理解深度殘差網絡（ResNet）的基本原理和優勢。設計垃圾分類系統：基于ResNet構建垃圾分類模型，實現對垃圾圖像的自動分類。評估模型性能：通過實驗評估模型的分類準確率、召回率和F1分數。實驗步驟數據準備：下載TrashNet數據集，進行數據預處理（如去噪、裁剪、歸一化）。將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集。模型構建：構建ResNet50網絡模型，設置初始超參數（如學習率、批量大小）。數據增強：應用數據增強技術（如旋轉、平移、縮放、翻轉）提高訓練數據的多樣性。超參數優化：使用粒子群優化（PSO）等算法調整模型的超參數，提高訓練效率和分類精度。模型訓練和評估：使用訓練集訓練模型，在驗證集上調整超參數。在測試集上評估模型性能，計算分類準確率、召回率和F1分數。663物聯網實驗系統的硬件平臺和軟件開發環境本章小結硬件平臺：ZT-EVB開發平臺：基于ZigBee技術的無線傳感器網絡開發平臺，支持多種傳感器和通信模塊。CVT-IOT-VSL實驗箱：集成了ZigBee、藍牙、Wi-Fi等多種通信技術的教學實驗箱，提供豐富的硬件資源和實驗例程。軟件開發環境：IAR軟件：用于嵌入式系統開發的集成開發環境，支持代碼編寫、調試、編譯和下載。Python與Anaconda：廣泛應用于物聯網中的數據采集、處理、存儲和可視化。TensorFlow和PyTorch：深度學習框架，支持復雜的神經網絡架構和模型訓練。射頻類實驗：Z-Stack協議棧運行實驗：學習ZigBee協議棧，熟悉Z-Stack架構，實現LED控制功能。綁定控制機制實驗：學習ZigBee綁定機制，實現終端設備間的綁定控制。廣播與單播通信實驗：掌握ZigBee廣播與單播通信技術，驗證通信功能的正確性。物聯網綜合實驗：區域異常溫度監控：通過ZigBee網絡監控區域溫度，實現異常溫度的實時報警。網絡無線定位：基于ZigBee網絡，實現無線定位功能，掌握定位算法的應用。車位資源監控：模擬停車位資源的無線監控，實現車位占用狀態的實時顯示。基于深度殘差網絡的垃圾分類實驗：設計垃圾分類系統，評估模型性能。物聯網工程應用信息科學與工程學院電子與通信系黃如副教授4引言AI賦能的智慧生活與健康管理隨著科技的飛速發展，人工智能已經滲透到我們生活的方方面面，為傳統領域注入了新的活力。在這個萬物互聯的時代，AI賦能的智慧生活與健康管理正成為人們追求高質量生活的重要途徑。本章將基于案例深入介紹AI如何在安防、醫療和家居領域發揮其獨特優勢，實現資源的優化配置，提升生活品質，以及如何通過智能化的手段，為我們的健康管理提供更加精準和個性化的服務。讓我們一起走進這個充滿創新與變革的世界，感受AI帶來的無限可能。694AI賦能的智慧生活與健康管理智能家居簡介智能家居的定義定義：智能家居是指通過物聯網技術，將家居設備連接起來，實現智能化控制和管理，提升家庭生活的舒適性、安全性和便利性。核心目標：通過自動化、智能化的手段，優化家庭資源的配置，提升生活質量。2.物聯網在智能家居中的應用設備互聯：通過物聯網技術，家居設備（如燈光、空調、安防系統等）可以實現互聯互通。遠程控制：用戶可以通過手機、平板等設備遠程控制家中的設備。智能場景：根據用戶的生活習慣，自動調整家居設備的狀態（如回家自動開燈、離家自動關閉電器等）。3.智能家居的發展階段單品連接：單個設備實現智能化，如智能燈泡、智能插座等。物物聯動：多個設備之間實現聯動，如燈光與窗簾的聯動。平臺集成：通過統一的智能家居平臺，實現所有設備的集中管理和控制。704AI賦能的智慧生活與健康管理智能家居的挑戰1.行業內沒有統一的技術協議問題描述：不同廠商采用不同的技術標準，導致設備之間難以兼容。影響：用戶在選擇智能家居產品時面臨兼容性問題，限制了智能家居的普及。解決方案：推動行業標準化，制定統一的技術協議。2.智能家居技術未成熟問題描述：部分智能家居功能（如信息處理、環境調節等）尚未完全成熟。影響：用戶體驗不佳，功能不穩定，難以滿足用戶需求。解決方案：加大研發投入，提升技術成熟度。3.市場接受程度低問題描述：智能家居產品價格較高，用戶對其功能了解不足，導致市場接受度低。影響：智能家居的普及速度緩慢，難以進入普通家庭。解決方案：降低產品成本，加強市場教育，提升用戶認知。714AI賦能的智慧生活與健康管理智能家居系統分類1.智能家居控制系統功能：集中控制家中的各類設備，如燈光、窗簾、空調、家電等。特點：通過智能終端（如手機、平板）實現遠程控制和場景設置。示例：智能燈光控制、智能窗簾控制。2.安防系統功能：提供家庭安全保障，包括入侵報警、視頻監控、門禁系統等。特點：實時監控家庭安全狀態，異常情況自動報警。示例：智能門鎖、監控攝像頭、煙霧報警器。3.媒體娛樂系統功能：提供家庭娛樂功能，如家庭影院、背景音樂、視頻聊天等。特點：支持多房間媒體播放，個性化娛樂體驗。示例：智能音響、家庭影院系統。4.環境監測系統功能：監測家庭環境參數，如溫度、濕度、空氣質量等。特點：實時反饋環境數據，自動調節家居設備以優化環境。示例：溫濕度傳感器、空氣質量監測儀。724AI賦能的智慧生活與健康管理智能家居應用實例-智能別墅解決方案1.燈光控制功能：用戶可以通過智能終端（如手機、平板）控制別墅內的燈光。特點：支持多種場景模式（如會客、用餐、派對等），燈光組合和亮度可自由調節。示例：通過語音指令或手機App切換燈光模式。2.入戶門及房間門控制功能：采用智能門鎖，支持遠程開門、自動放行、推送通知等功能。特點：無需手動開門，支持身份識別和記錄。示例：當有人進入時，智能App會發送推送通知，記錄來訪者信息。3.電器控制功能：用戶可以通過智能手機一鍵啟動別墅內的各類電器。特點：支持電器組合模式，根據用戶喜好自動調節電器狀態。示例：啟動影院模式時，自動打開環繞音響、關閉窗簾、調節燈光。4.安防監控控制功能：提供全方位的家庭安全保障，包括入侵報警、視頻監控等。特點：異常情況自動報警，支持遠程監控和模擬住家功能。示例：當檢測到入侵時，全屋燈光亮起，音響系統發出警告音。734AI賦能的智慧生活與健康管理智能家居應用實例-寵物智能家居1.數據采集模塊功能：負責采集寵物家居環境的數據，如喂食、喂水數量、溫濕度、寵物身體狀態等。特點：通過壓力傳感器、水位傳感器、溫濕度傳感器、可穿戴設備等實現數據采集。示例：監測寵物的飲食和活動情況。2.遠程控制模塊功能：用戶可以通過手機App遠程控制寵物家居設備。特點：支持定時投食、喂水、實時語音視頻等功能。示例：用戶在外出時通過手機App遠程查看寵物狀態并控制設備。3.中央處理模塊功能：負責管理其他模塊，處理采集的數據并與云數據庫進行對比。特點：根據預設模型判斷寵物狀態，觸發相應的控制指令。示例：當檢測到寵物狀態異常時，自動發送報警信息。4.報警模塊功能：當檢測到寵物狀態異常或環境參數超標時，向用戶發送報警信息。特點：支持多種報警方式，如手機推送、短信通知等。示例：當寵物長時間未進食或環境溫度過高時，系統自動報警。744AI賦能的智慧生活與健康管理智能家居應用實例-老人跌倒檢測1.應用背景背景：隨著人口老齡化加劇，老年人跌倒問題日益嚴重，亟需智能化的跌倒檢測系統。需求：實時監測老年人的身體狀態，及時發現跌倒并報警。目標：通過智能家居技術，為老年人提供安全保障。2.傳感器技術加速度傳感器：測量老人在三個方向上的加速度變化，檢測身體的突然加速或減速。陀螺儀：測量老人的角速度變化，分析身體的運動姿態。磁力計：與其他傳感器結合使用，提供更全面的運動信息。3.數據融合與閾值設置數據融合：將來自不同傳感器的數據進行融合，提高跌倒檢測的準確性和可靠性。閾值設置：通過分析歷史數據，設定合適的閾值，當傳感器數據超過閾值時，系統認為發生了跌倒事件。示例：當檢測到老人身體姿態突然變化且加速度超過閾值時，系統自動報警。754AI賦能的智慧生活與健康管理智能安防系統總體結構1.環境感知系統功能：通過各類傳感器（如紅外傳感器、超聲波傳感器、溫濕度傳感器等）采集安防區域內的環境信息。特點：實時監測人員和動物的非法入侵、環境變化及設備運行狀況。示例：紅外傳感器檢測入侵者，溫濕度傳感器監測環境變化。2.多態通信系統功能：融合有線通信和無線通信技術，確保信息的可靠、快速傳輸。特點：支持多種通信模式（如Wi-Fi、3G、4G等），實現全覆蓋的通信網絡。示例：通過Wi-Fi和4G網絡實現遠程報警和數據傳輸。3.智能分析系統功能：通過建立感知數據模型、智能分析數據模型等，對安防區域內的數據進行智能分析。特點：當系統認為環境數據異常時，自動觸發報警系統。示例：通過智能分析系統識別入侵行為并發出警報。4.云平臺功能：處理安防區域內收集的數據，進行規范化、規格化清洗，剔除垃圾數據。特點：支持海量數據的存儲和分析，提供數據可視化和管理功能。示例：通過云平臺實時監控安防區域的狀態，生成數據分析報告。764AI賦能的智慧生活與健康管理物聯網在智能安防中的應用1.視頻監控功能：通過智能識別技術對關鍵區域進行監測，分析目標人物或物體是否違反規定。特點：相較于傳統視頻監控，智能視頻監控具有更高的可靠性和智能化。示例：當檢測到異常行為時，系統自動觸發報警。2.拓寬監測手段功能：通過物聯網中的各類傳感器，拓寬安防系統的監測手段。特點：克服傳統安防系統監測手段單一的缺點，提高安防區域的安全性。示例：通過紅外傳感器、超聲波傳感器等實現全方位的環境監測。3.提供定位功能功能：通過物聯網技術，實現安防區域內的實時定位。特點：在非法行為發生時，能夠迅速定位事件發生的位置，減小損失。示例：當發生火災或非法入侵時，系統自動定位事件發生的位置并發出警報。774AI賦能的智慧生活與健康管理物聯網在智能安防中的應用1.智能視頻監控功能：通過智能分析技術對視頻流進行智能化處理，實時監控安防區域。特點：支持運動物體、火苗、煙霧、溫濕度等多種因素的監測，異常情況自動報警。示例：當檢測到火苗或煙霧時，系統自動觸發火災報警。2.周界安防功能：通過電子圍欄技術和深度卷積神經網絡，提高周界安防的檢測精度和實時性。特點：降低漏報率和誤報率，提高對入侵技術的檢測和防御能力。示例：通過三層防御系統（電子圍欄、視頻監控、智能分析）實現周界安防。3.聯動報警功能：通過傳感器技術、通信技術、計算技術等，評估進入安防區域內的行為性質，對違反規定的行為進行識別與告警。特點：支持多種報警方式（如手機應用報警、短信報警、警鈴報警等），具備定位功能。示例：當檢測到非法入侵時，系統自動向用戶發送報警信息并定位事件發生的位置。4.門禁系統功能：對出入口通道進行管制，記錄人員出入情況，實現實時監控、防盜報警、遠程控制等功能。特點：支持多種門禁方式（如感應卡式、指紋、虹膜、面部識別等），提高安全性。示例：通過面部識別門禁系統，確保只有授權人員可以進入特定區域。784AI賦能的智慧生活與健康管理智能安防應用實例-看守所解決方案1.視頻監控子系統功能：對看守所內的各個區域進行24小時實時監控，記錄視頻數據。特點：支持高清視頻錄制、遠程監控和視頻回放，異常情況自動報警。示例：當檢測到異常行為時，系統自動觸發報警并保存相關視頻片段。2.報警控制子系統功能：通過傳感器技術，檢測看守所內的非法闖入、火災等異常事件，并觸發報警。特點：支持多種報警方式（如聲光報警、短信報警等），具備實時響應能力。示例：當檢測到非法闖入時，系統自動觸發聲光報警并通知安保人員。3.門禁及巡更子系統功能：對看守所的出入口進行管制，記錄人員出入情況，并支持電子巡更功能。特點：支持多種門禁方式（如感應卡式、指紋識別等），確保只有授權人員可以進入。示例：通過電子巡更系統，確保安保人員按時巡查各個區域。4.智能分析子系統功能：通過智能分析技術，對看守所內的視頻數據、環境數據等進行實時分析，識別異常行為。特點：支持人臉識別、行為分析等功能，提高安防系統的智能化水平。示例：通