梁勇勇 韓旭 宋益蕾 黃瑞 崔鵬飛

[摘要]近年,借助大數據、云計算和移動互聯網的發展,物聯網感知技術在校園建設中被廣泛應用,并取得了豐碩的成果。但不容忽視的是,國內大多數企業對感知技術在教學園區中的應用仍然缺乏意識,不能將教學園區實體環境和網絡環境有效的結合起來,尤其對于教學園區的基礎設施情況、教學管理信息的智能化發展缺乏重視。針對這些問題,本文將從企業教學園區的實際業務需求入手,著重研究物聯網感知技術在教學園區中的應用場景,為企業教學園區智能化發展提供借鑒。
[關鍵詞]物聯網 感知技術 教學園區
1.引言
隨著國家“新基建”重要戰略的部署,人工智能、云計算、5G 等新型科技技術越來越多的出現在我們的工作、學習和生活之中。與此同時,借助各類前沿技術的快速發展,物聯網感知技術廣泛應用,并取得了豐碩的成果。作為企業培養人才的一線陣地,傳統的培訓基地已不能滿足企業員工日漸差異化、精準化、高標準的培訓需求。為此,企業培訓基地不斷改革創新,逐漸形成了集感知、應用、數據于一體的物聯網型智能教學園區,這一變革在一定程度上,幫助企業改善了人才培養模式。
但不容忽視的是,國內大多數企業對感知技術在教學園區中的應用仍然缺乏意識,不能將教學園區實體環境和網絡環境有效的結合起來,尤其對于教學園區的基礎設施情況、教育管理信息等沒有足夠重視,這將大大影響企業教學園區智能化發展進度。因此,作為“新基建”的重點應用場景,企業教育園區內感知技術的應用值得我們進行深入研究。
2.感知技術探究及應用
物聯網是從應用出發,利用互聯網、無線通信網絡資源進行業務信息的傳送,既是互聯網、移動通信網應用的延伸,又是自動化控制、遙控遙測及信息應用技術的綜合體現,是一種復雜、多樣的系統技術,而各類感知技術及應用則組成了物聯網的最低層——感知層。作用相當于人的眼耳鼻喉和皮膚等神經末梢,是物聯網識別物體、采集信息的來源,其主要功能是識別物體和采集信息。目前,主流的感知技術包括射頻識別(RFID)技術、傳感器技術、定位技術、生物識別技術及二維碼技術,通過深入探究、了解和掌握不同的感知技術,可以使感知技術的應用更加的貼合實際的業務需求。
2.1射頻識別技術
射頻識別(RFID,Radio Frequency Identification),又稱為電子標簽技術,該技術是無線非接觸式的自動識別技術。可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據。它主要用來為物聯網中的各物品建立唯一的身份標示。物聯網感知層的射頻識別技術一般是指安裝在物品表面或者內嵌在物品內層的電子標簽,標簽內存儲著物品的基本信息,以便于被物聯網設備識別。
在智能教學園區中,可以將射頻技術與手機NFC功能相結合,探索使用手機終端作為各類門禁卡、飯卡、房卡的替代或補充,解決此類卡片容易丟失、成本高等問題。
2.2環境感知及控制技術
傳感器是物聯網獲取信息的主要設備,它最大作用是幫助人們完成對物品的自動檢測和自動控制。目前,常見的傳感器包括溫度、濕度、壓力、光電傳感器等,被廣泛應用于多個領域。作為一種檢測裝置,傳感器會先感知外界信息,然后將這些信息通過特定規則轉換為電信號,最后通過傳輸協議進行匯集上報,以便進行分析和利用。
在智能教學園區中,綜合各類環境傳感器對教室、辦公區、報告廳、食堂等室內區域的數據采集,結合教學管理,可以對室內空調、新風、燈光等耗能設備,制定精確的管理、協調和控制策略。
2.3生物識別技術
生物識別技術是多種人體識別技術的統稱,通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合,利用人體固有的生理特性,(如指紋、人臉、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑒定。
(1)人臉識別技術及應用
人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作。技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說,就是從照片中提取人臉中的特征,比如眉毛高度、嘴角等等,再通過特征的對比輸出結果。在智能教學園區中,智能人臉識別可以應用在安防門禁、教學考勤、學情分析、餐飲支付等多個方面。
(2)語音識別技術及應用
語言作為人類的一種基本交流方式,在數千年歷史中得到持續傳承。近年來,語音識別技術的不斷成熟,已廣泛應用于我們的生活當中。語音識別技術就是解決如何讓機器“聽懂”人類語言的問題。語音識別技術使得人與機器通過自然語言交互成為可能。最常見的情形是通過語音控制燈光亮度、空調溫度和設備開關等。
(3)手勢識別技術與應用
手勢識別是基于多媒體信息采集的新一代人機交互技術,包括靜態手勢識別、關鍵點識別、指尖識別、手勢動作識別等多種功能,為人們提供高性能、高可用的手勢識別服務。可用于互動娛樂、智能家居、VR與AR、智能車載、智慧商超、工業質檢等多個行業。
2.4手機定位技術
通過衛星定位、基站定位及網絡定位等不同精度和技術復雜度的定位技術,實現學員運動軌跡、活動范圍的記錄和讀取。
衛星定位即是通過接收衛星提供的經緯度坐標信號來進行定位,衛星定位系統主要有:美國全球定位系(GPS)、俄羅斯格洛納斯(GLONASS)、歐洲伽利略(GALILEO)系統、中國北斗衛星導航系統,其中GPS系統是現階段應用最為廣泛、技術最為成熟的衛星定位技術。衛星定位雖然精度高、覆蓋廣,但其成本昂貴、功耗大,并不適合于所有用戶。
基站定位一般應用于手機用戶,手機基站定位服務又叫做移動位置服務(LBS,Location Based Service),它是通過電信移動運營商的網絡(如GSM網)獲取移動終端用戶的位置信息。基站定位時,信號很容易受到干擾,所以先天就決定了它定位的不準確性,精度大約在150米左右。
GPS和基站定位技術基本滿足了用戶在室外場景中對位置服務的需求,近年來,位置服務的相關技術和產業正從室外向室內發展,以提供無所不在的基于位置的服務。室內定位即通過藍牙、wifi等網絡技術獲知人們在室內所處的實時位置或者行動軌跡。
2.5二維碼識別技術
二維碼(2-dimensional bar code)又稱二維條碼、二維條形碼,是一種信息識別技術。二維碼通過黑白相間的圖形記錄信息,這些黑白相間的圖形是按照特定的規律分布在二維平面上,圖形與計算機中的二進制數相對應,人們通過對應的光電識別設備就能將二維碼輸入計算機進行數據的識別和處理。
在智能教學園區中,二維碼技術在資產管理、物品識別、快捷支付場景的具體應用,充分利用二維碼信息容量大、容錯能力強、制作成本低等優勢。
3.感知技術在智能教學園區的深化應用
物聯網感知技術在教學業務和園區管理的深化應用,將改進和創新多種應用場景,不僅可以提高校園生活方面的智能化、自動化,還可以使教學和學習更加靈活,有助于創新教學活動,提高教學質量和管理效率。
本文將繼續深入探究傳統企業培訓基地內,物聯網感知技術如何與園區的學員生活、教學活動、后勤管理、安防監控等業務場景結合,建立覆蓋教學園區,融入教學和生活的感知型網絡,減少甚至替代現有的以人工勞動為基礎的園區運營模式。
3.1感知技術在園區生活的應用
開發和部署智慧園區服務平臺,通過物聯網平臺與園區的傳感設備實現數據同步對接,以學員、講師及教職工的在校學習生活為立足點,以移動APP端為抓手,涵蓋培訓學習、學員生活、教學管理、后勤物資、餐飲住宿、交通管理、車輛管理等方方面面,使學員快速適應教學園區的生活。
創建園區的人臉服務平臺,當學員報名注冊時,通過移動APP端采集人臉信息并上傳。人臉服務平臺可以為園區的門禁、考勤、住宿、餐飲等應用終端提供人臉身份核驗,最終學員僅通過人臉,即可實現園區門禁通行、住宿預定、自助報到、教室無感考勤、園區就餐和購物等多種應用場景。
通過對人臉識別技術的深化應用,可以代替傳統的、以物品為依據的、人工核驗的身份驗證機制,進而可以將學員的住宿辦理、繳費取卡、充值消費等傳統的人工服務,轉移至移動APP端,實現學員的自助辦理,大幅降低了園區管理人員的工作強度,尤其是在疫情這樣的特殊時期,可以有效的減少人員聚集而引發的交叉傳染。
3.2感知技術在園區教學的應用
教室內的環境傳感器可以感知并采集室內的環境參數,傳輸給物聯網平臺,根據預設的閾值,自動控制教室內的空調、新風、燈光等設備,實現教室環境的自動調節。
在教室內,物聯網的智能網關是傳感器和其他設備接入物聯網的關鍵設備,綜合環境傳感器實時感知室內的溫濕度以及二氧化碳濃度、PM2.5、甲醛濃度等環境參數,教室內的窗簾、燈光、空調等環境設備、以及時序電源、回路控制器等電路設備的運行狀態等參數均可通過智能網關收集和匯聚,通過網絡層的各類異構網絡和協議上傳至物聯網平臺。用戶通過物聯網對教室內環境控制設備及其他教學設備的開關控制命令最終通過智能網關進行傳遞,最終實現教室環境的遠程監測和控制。
通過與智慧教學管理平臺的對接,還可實現課程開始前30分鐘,自動開啟環境設備,將教室環境調整到最優的狀態。課程開始前10分鐘,自動開啟教學多媒體設備,講師和學員到達后,隨時可以開始課程。
3.3感知技術在園區監控的應用
物聯網和智能攝像頭的結合,實現對教學園區進行全天候監控,幫助教學園區實施更有效的安全措施。智能攝像頭可以協助監測惡意行為,借助人臉服務平臺鑒別陌生人,將入侵通知發送給園區安保部門,還可以通過可穿戴設備實時追蹤學員的位置,幫助園區管理部門來保障學員的安全。
對于教學園區內敏感區域可以實現布防,在關鍵區域設立電子圍欄,防止不相關人員闖入發生無授權行為或者造成事故。通過監控攝像頭,被動紅外探測、主動紅外對射等設備,與生物識別技術相結合,一旦有非法人員進入系統立即自動報警,并通知相關負責人。
探究物聯網技術在實現非接觸式的人員識別、人群密度監控、人員行動軌跡跟蹤等方面的深化應用,可應用于傳染疫情期間,對人群密度的監控和疏散。
4.結束語
傳統培訓基地在向智能教學園區的發展過程中,將會增加大量的傳感器、攝像機等感知設備,以及智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端。各類軟硬件與物聯網交互將會形成急劇增長的海量數據,這些海量數據傳送到云計算平臺進行分析加工。
物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據采集、數據存儲和數據分析三個基本步驟,數據采集和存儲是基本功能,而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網和大數據分析可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用,最終將促進課堂教學方式,實現教學園區管理方式的改進。
參考文獻
[1]俞玉蓮.《物聯網感知層中的關鍵技術分析》.科技信息