基于人工智能的智慧教室平臺設計與實現

陳芳

摘 ?要： 為提高教室的多媒體智能交互和信息控制能力，提出基于人工智能的智慧教室平臺設計方案。智慧教室平臺采用遠程自動控制和總線集成控制的智能設計方案，運用下位機集成信息處理方法進行傳感信息處理，將多媒體教學信息通過集成信息處理端進行總線傳輸和信息融合，在上位機模塊進行智能通信設計。結合分散控制進行交叉編譯操作，實現教室平臺控制指令實時傳輸和分布式存儲，在嵌入式環境下實現智慧教室平臺優化設計。測試結果表明，設計的智慧教室平臺具有很好的人工智能性和集成控制能力，信息的交互性較好，可靠性較高。

關鍵詞： 人工智能; 智慧教室平臺; 信息交互; 集成控制; 嵌入式環境; RFID技術

中圖分類號： TN911.2?34; TP273 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）09?0183?04

Design and implementation of intelligent classroom platform

based on artificial intelligence

CHEN Fang

（Information Construction and Laboratory Management Center， Ningde Normal University， Ningde 352100， China）

Abstract： The design scheme of the intelligent classroom platform based on artificial intelligence is put forward to improve the multimedia intelligent interaction and information control abilities of classroom. The intelligent design schemes of remote automatic control and bus integrated control are adopted in intelligent classroom platform， and the integrated information processing method of lower computer is used to process the sensing information. The multimedia teaching information is transmitted and fused in the integrated information processing terminal through bus， and the intelligent communication design is carried out by means of the upper computer module. The decentralized control is combined to perform the cross?compiling operation to realize the real?time transmission and distributed storage of classroom platform control instructions. The optimal design of intelligent classroom platform is realized in embedded environment. The test results show that the designed intelligent classroom platform has perfect artificial intelligence， integrated control ability and information interactivity， and high reliability.

Keywords： artificial intelligence; intelligent classroom platform; information interaction; integrated control; embedded environment; RFID technology

0 ?引 ?言

隨著多媒體信息技術和物聯網技術的發展，智慧教室平臺的智能性研究受到人們的關注。在多媒體網絡構架體系中進行智慧教室平臺設計，提高教學平臺的人工智能性，智慧教室平臺的設計建立在物聯網的三層結構體系上，采用WiFi無線局域網實現智慧教室平臺的網絡覆蓋[1]。采用無線傳感器網絡技術和RFID技術進行信息采集和教學資源調度，在人工智能環境中實現智慧教室平臺的總線集成控制。在智慧教室平臺中，融合通信技術和網絡技術實現教學設備和教學資源的網絡控制和遠程集成控制，研究智慧教室平臺的優化設計方法，能有效提高教學智能性水平，在教學實踐中具有很好的應用價值[2]。

本文設計基于人工智能的智慧教室平臺。首先進行智慧教室平臺的總體設計，分析智慧教室平臺的三層結構體系;設計智慧教室平臺的多媒體服務器和傳輸信令，將多媒體教學信息通過集成信息處理端進行總線傳輸和信息融合;在上位機模塊進行智能通信設計，采用模塊化設計方法進行智慧教室平臺的集成開發設計;最后進行平臺測試，展示了本文設計的智慧教室平臺的人工智能性。

1 ?平臺總體設計構架

智慧教室平臺建立在物聯網的三個層次（應用層、網絡層、感知層）結構體系基礎上。首先進行智慧教室平臺的總體設計，采用射頻識別（RFID）技術進行智慧教室平臺的原始信息采集，在總線傳輸模塊中進行控制指令傳輸，在集成信息處理模塊中實現對智慧教室平臺的串行總線控制，在Multigen Creator 3.2開發環境下進行智慧教室平臺的總體設計[3]。教室平臺的網絡模塊建立在物聯網體系結構基礎上，以校園網、局域網作為智慧教室平臺的網絡層，采用Microsoft Visual Studio開發組件進行智慧教室平臺的TCP/IP協議開發。設計的智慧教室平臺的功能模塊主要有電源模塊、人員考勤模塊、LED顯示系統、資產管理系統等。采用TCP/IP協議和UDP協議進行智慧教室平臺的網絡設計，構建物聯網視頻監控系統實現智慧教室平臺的網絡控制，設計中央集中控制器實現智慧教室平臺與計算機網絡通信[4]。根據上述分析，構建智慧教室平臺的總體結構框圖如圖1所示。

圖1 ?智慧教室平臺的總體設計

根據圖1的總體設計構架分析，智慧教室平臺遠程自動控制系統采用局部總線控制方法，在嵌入式環境下進行系統的模塊化設計，然后進行系統的硬件開發，結合嵌入式ARM處理器進行智慧教室平臺的集成設計和計算機控制。智慧教室平臺的硬件模塊包括傳感器模塊、集成控制模塊、總線模塊、接口模塊和電源模塊[5]，采用Mesh網絡架構方法進行智慧教室平臺各種設備的輸入輸出控制和集成處理，得到智慧教室平臺的功能模塊組成如圖2所示。

圖2 ?智慧教室平臺的功能模塊組成

2 ?平臺開發實現

2.1 ?開發環境描述

智慧教室平臺采用遠程自動控制和總線集成控制的智能設計方案，設計的智慧教室平臺建立在Multigen Creator 3.2和嵌入式的ARM開發環境下，采用DSP和RAM作為智慧教室平臺的核心處理器[6?7]，采用嵌入式ADSP21160處理器設計中央處理器模塊進行智慧教室平臺的智能信息處理和集成信息分析。設計微處理器進行智慧教室平臺的輸出接口控制和多媒體控制，實現智慧教室控制的集成信息處理。將多媒體教學信息通過集成信息處理端進行總線傳輸和信息融合，在上位機模塊進行智能通信設計，設計的智慧教室平臺的技術指標如下：

1） 建立VIX總線模塊進行控制指令的集成調度和傳輸。智慧教室平臺的主頻為24 MHz，平臺的設計功率為5 kW，功率放大倍數為80 dB。

2） 總線控制的采樣率[>200] kHz，教室平臺進行多媒體控制的D/A分辨率不低于12位。

3） 設計RFID考勤機，RFID進行數據采集的分辨率為13 dB左右，具有遠程考勤和標簽識別功能，輸出靜態功率損耗為20 W。

4） 設計特高頻RFID讀卡器進行誤差控制，得到輸出誤差級12 dB

再結合智慧教室平臺的需求分析與系統功能分析，進行智慧教室平臺的硬件模塊化設計和軟件開發。

2.2 ?智慧教室平臺硬件設計

本文設計的智慧教室平臺上位機模塊可進行智能通信設計。結合分散控制進行交叉編譯操作，采用ADSP21160處理器作為核心處理芯片，在嵌入式ARM處理器控制下進行智慧教室平臺的核心功能模塊開發[9?11]。建立VIX總線控制指令進行智慧教室平臺的總線傳輸調度設計，構建交叉編譯模塊進行程序編譯。智慧教室平臺的子系統分別包括教學系統、LED顯示系統、人員考勤系統、資產管理系統、空調控制系統和燈光控制系統等。

設計的智慧教室平臺的硬件模塊分別描述如下：

1） 教學系統。教學系統主要實現對智慧教室平臺的多媒體教室資源管理和控制功能，采用ISA/EISA/Micro Channel擴充總線進行智慧教室平臺遠程自動控制，以ADSP?BF537BBC?5A作為程序控制器進行遠程信息采集和智慧教室平臺的教學資源管理[12]，得到智慧教室平臺的教學系統子模塊設計如圖3所示。

2） LED顯示系統。LED顯示系統實現智慧教室平臺的教學信息LED顯示功能，其LED顯示的時鐘頻率為22 MHz或24 MHz，采用32位或64位的LED時鐘控制總線實現智慧教室平臺輸出信息的LED顯示[13]。總線主控的口將CPU子系統與外圍設備分開，LED顯示系統的硬件設計如圖4所示。

圖3 ?智慧教室平臺的教學子系統模塊開發

圖4 ?智慧教室平臺LED顯示系統的硬件設計

3） 人員考勤的RFID系統。人員考勤系統采用串行總線控制方法進行人員考勤管理，采用RFID進行人員考勤射頻識別，采用PCI，ISA及MCA指令控制方法實現智慧教室平臺的信息集成配置和I/O口設計[14]，得到人員考勤RFID系統設計如圖5所示。

圖5 ?人員考勤系統的硬件設計

4） 空調控制系統和燈光控制系統。空調控制系統和燈光控制系統采用ARM嵌入式微處理器進行集成控制，結合分散控制進行交叉編譯操作，實現教室平臺控制指令實時傳輸和分布式存儲，采用CPLD設計空調控制系統的控制接口，設計PCI接口實現燈光控制，采用AMCC公司的AMCCS5920進行空調控制系統和燈光控制系統的輸出接口設計，得到系統集成設計電路組成如圖6所示。

圖6 ?智慧教室平臺控制系統集成設計

綜上分析，基于人工智能設計方法可實現智慧教室平臺的優化設計。

3 ?平臺性能測試

在PCI9054仿真平臺中測試本文設計的智慧教室平臺的系統穩定性。測試的時鐘總線傳輸速率為100 MB/s，采用200 MB/s的LOCAL總線進行指令傳輸控制，采用8個32位Maibox寄存器實現智慧教室平臺的PCI配置和I/O端口的中斷設計。根據上述測試環境描述，分析智慧教室平臺進行信息傳輸的準確性，得到測試結果如圖7所示。

圖7 ?智慧教室平臺的性能測試

分析上述結果得知，采用本文設計的智慧教室平臺進行教學信息傳輸和控制，具有很好的傳輸準確性和控制性，信息的交互性較好，可靠性較高。

4 ?結 ?語

在多媒體網絡構架體系中進行智慧教室平臺設計，可提高教學平臺的人工智能性。智慧教室平臺的網絡模塊建立在物聯網體系結構基礎上，平臺的主要功能模塊主要有電源模塊、人員考勤模塊、LED顯示系統、資產管理系統等。采用RFID進行人員考勤射頻識別，空調控制系統和燈光控制系統采用ARM嵌入式微處理器進行集成控制，結合分散控制進行交叉編譯操作，實現智慧教學平臺的優化設計。研究得知，本文設計的智慧教學平臺具有很好的人工智能性和集成控制能力。

參考文獻

[1] MA Bin， XIE Xianzhong. PSHO?HF?PM： an efficient proactive spectrum handover mechanism in cognitive radio networks [J]. Wireless personal communications， 2014， 79（3）： 1?23.

[2] PUSHP M， AWADHESH K S. A survey on spectrum handoff techniques in cognitive radio networks [C]// 2014 International Conference on Contemporary Computing and Informatics （IC3I）. Mysore： IEEE， 2014： 996?1001.

[3] 陸興華，范太霖，謝振漢.基于ARM的多模式智能控制嵌入式系統設計[J].計算機與數字工程，2016，44（4）：667?670.

LU Xinghua， FAN Tailin， XIE Zhenhan. Embedded system design of multi mode intelligent control based on ARM [J]. Computer & digital engineering， 2016， 44（4）： 667?670.

[4] WANG W Q， SO H C. Transmit sub?perturbing for range and angle estimation in frequency diverse array radar [J]. IEEE transactions on signal processing， 2014， 62（8）： 2000?2011.

[5] WANG Youcheng， ZHANG Feng， FANG Guangyou， et al. A novel ultra wideband exponentially tapered slot antenna of combined electric?magnetic type [J]. IEEE antennas and wireless propagation letters， 2016， 15： 1226?1229.

[6] DING X， FUH J， LEE K. Interference detection for 3?axis mold machining [J]. Computer?aided design， 2001， 33（8）： 561?569.

[7] LASEMI A， XUE Deyi， GU Peihua. Recent development in CNC machining of freeform surfaces： a state?of?the?art review [J]. Computer?aided design， 2010， 42（7）： 641?654.

[8] BI S， HO C K， ZHANG R. Wireless powered communication： opportunities and challenges [J]. IEEE communications magazine， 2015， 53（4）： 117?125.

[9] 馬彬，包小敏，謝顯中.認知無線網絡中基于混合頻譜切換的最優目標信道選擇算法[J].電子與信息學報，2017，39（1）：31?37.

MA Bin， BAO Xiaomin， XIE Xianzhong. Optimal target channel selection algorithm based on hybrid spectrum handoffs in cognitive radio networks [J]. Journal of electronics and information technology， 2017， 39（1）： 31?37.

[10] ULUKUS S， YENER A， ERKIP E， et al. Energy harvesting wireless communications： a review of recent advances [J]. IEEE journal on selected areas in communications， 2015， 33（3）： 360?381.

[11] ZHAO N， ZHANG S， YU R， et al. Exploiting interference for energy harvesting： a survey， research issues and challen?ges [J]. IEEE access， 2017（5）： 10403?10421.

[12] 秦智超，周正，趙小川.無線傳感器網絡中能量有效的波束成形機制[J].通信學報，2013，34（4）：19?27.

QIN Zhichao， ZHOU Zheng， ZHAO Xiaochuan. Energy efficient beamforming scheme for wireless sensor networks [J]. Journal on communications， 2013， 34（4）： 19?27.

[13] MOON J H， PARK J J， KIM D I. Energy signal design and decoding procedure for full?duplex two?way wireless powered relay [C]// 2016 URSI Asia?Pacific Radio Science Conference. [S.l.： s.n.]， 2016： 442?445.

[14] OKANDEJI A A， KHANDAKER M R A， WONG K K， et al. Joint transmit power and relay two?way beamforming optimization for energy?harvesting full?duplex communications [C]// 2016 IEEE Globecom Workshops. Washington， DC： IEEE， 2016： 1?6.

[15] GENG L， ZHANG Y F， FUH J Y H. A neural network based approach to 5?axis tool?path length estimation for optimal multi?cutter selection [J]. Computer?aided design and applications， 2011， 8（2）： 301?313.