物聯網技術在統計數據采集中的應用

張朝明

（南昌大學理學院 江西南昌 330031）

在互聯網時代背景下，在統計數據采集方面對物聯網技術的應用，引起職能部門的重視，工作模式得到創新，為工作人員的工作降低難度，保證數據采集的及時性與數據的準確性。再加上日常管理對技術手段的調整與合理應用，能提高統計工作效率與質量，在根本上杜絕問題的發生，推動統計工作持續發展。

一、統計數據采集中物聯網的技術支持

（一）條碼技術分析

條碼識別技術由三部分組成。第一，掃描系統。由光學系統和探測器組成，用于將條碼的圖像轉化為電信號。第二，信號整形階段。經過放大和整形處理后，將電信號轉化為矩形方波信號。第三，譯碼器的譯碼處理。將矩形方波信號轉化為具有特定含義的數字或字符，并將識別結果輸出到數據采集器中進一步處理和記錄。

（二）射頻識別技術

射頻識別技術的應用能在距離較遠的情況下，完成數據識別和處理工作，在統計工作中的應用，能夠更高效地銷售和管理商品，提高數據采集效率，降低投資成本。此外，在產業鏈優化、企業間合作等方面也有較大的影響力，促進統計工作良好進行。

（三）光學技術

對于文本掃描，光學技術主要利用光學輸入將需要掃描的光學字符信息轉換為圖像信息，并利用文本光學字符識別技術，將圖像信息進一步處理為常用的文本信息。與傳統的手動輸入相比，光學技術在數據采集過程中能夠執行傳輸和存儲操作，其操作過程更便捷，提高數據錄入的速度和準確性，方便信息傳輸和管理。

（四）語言識別技術

語言識別技術是一種人工智能技術，用于識別和理解人類語言的能力。將人類語音轉化為文本形式，便于計算機的理解和處理。語言識別技術在較多領域中高效應用，包括語音助手、智能客服、語音識別輸入法、語音翻譯等，將語音信號轉化為文本，通過麥克風或其他音頻設備采集語音信號。對采集到的語音信號進行預處理，包括去除噪音、降低回聲等，從預處理后的語音信號中提取語音特征，包括音頻頻譜、梅爾頻率倒譜系數等，使用訓練好的聲學模型，將語音特征映射到不同的語音單元，包括音素或音節，利用語言模型解碼聲學模型的輸出，獲得最可能的文本結果。

二、物聯網技術在采集數據中的應用流程

（一）物聯網數據采集

物聯網數據采集指的是通過傳感器、設備或其他物聯網連接的物體收集數據的過程。物聯網設備可以收集各種類型的數據，如溫度、濕度、壓力、位置等，統計數據通過物聯網網絡傳輸到云平臺或其他數據處理系統分析和應用，廣泛應用在多個領域中，包括工業、農業、交通、醫療等。其中，在工業領域中，物聯網數據采集幫助監測設備狀態、優化生產過程、提高生產效率等；農業領域中，用于土壤監測、農作物生長監測、智能灌溉等；交通領域中，用于交通流量監測、智能交通信號控制等；醫療領域中，用于健康監測、遠程醫療等。物聯網數據采集的關鍵是確保數據的安全性和隱私保護，對采集數據加密和身份驗證，遵守數據保護法規和隱私政策，對大規模的物聯網數據采集，還需考慮如何處理和分析數據，從中提取有用的信息。

（二）物聯網數據的整理

物聯網數據的整理是指對采集到的數據進行分類、整合、儲存等，使其更易于分析和應用。首先，檢查數據質量，處理缺失值、異常值、重復值，應用數據預處理技術，將原始數據轉換為可供分析的格式，涉及數據類型轉換、單位轉換、標準化、歸一化等操作。其次，將來自不同傳感器、設備或數據源的數據整合，結合實際需求開展數據匹配、對齊、合并等操作，選擇適當的數據存儲解決方案，包括關系型數據庫、非關系型數據庫或分布式文件系統等，確保數據的可靠性、可擴展性、安全性。最后，根據需要，為數據添加標簽、分類和元數據，便于后續分析和查詢，創建索引結構，快速檢索和訪問數據，提高數據查詢和分析的效率。

（三）數據流的分類

物聯網系統通過傳感器或其他設備獲取相關數據，傳感器可以是溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器等，設備可以是智能家電、工業設備等。采用無線或有線方式將數據傳輸到數據采集設備中，通過通信網絡將數據傳輸到云平臺或其他數據處理系統中，如Wi-Fi、藍牙、LoRaWAN、有線網絡、移動網絡等，利用云平臺存儲數據、分析數據。基于采集到的數據開發相應的應用和服務，實時監控統計工作，更好地理解和處理不同類型的數據流，并根據需求選擇適當的處理和分析方法，提高統計工作效率與質量。

（四）數據的統計分析

數據的收集和預處理，是對物聯網設備生成的原始數據分類、去除異常值、處理缺失值等進行預處理操作，確保數據的質量和準確性。根據研究目的和問題，對數據特征進行提取、選擇、轉換，包括從原始數據中提取有意義的特征，并降維、標準化等處理，提高模型性能。再利用現代統計技術，如回歸分析、分類算法、聚類分析等，對經過預處理和特征工程的數據進行建模和分析，及時發現數據中潛在模式和趨勢，從中獲取有關數據的洞察和結論，優化統計模型，確保模型的準確性和可靠性。

三、物聯網技術在統計數據采集中的價值

（一）數據信息采集

在數據采集過程中，綜合運用光電技術、二維碼技術、射頻技術等，有效提高數據采集效率。與傳統的數據采集技術相比，物聯網技術樣本量采集在實際應用中的價值更高，是通過連接各種設備和傳感器，實時獲取大量數據，并對數據采集、傳輸、存儲等，提高數據質量。同時，降低數據丟失和缺損的發生概率，在各種技術綜合應用下，保證數據采集更高效、可靠，為數據分析和應用提供更多的可能性。

（二）數據信息整理

在物聯網技術的背景下，數據采集過程是明確識別缺失、異常、模糊等信息，以確保數據信息的真實性。與傳統數據處理技術的應用效果相比，物聯網技術在統計數據采集過程中具有更高的實時性和動態性，能提高數據采集的準確性。同時，在數據采集、傳輸等過程中，提升數據實時性，準確辨識及處理各項數據，還原數據的真實情況，提高數據的準確性。

（三）數據信息分類

數據整理后根據其自身的動態性和實時性表現劃分數據流。數據流是一種連續不斷地產生和流動的數據序列，隨著時間的推移不斷變化，根據數據流特點，采用概念漂移檢測方法對數據流進行分類和排序，以確保數據分類的準確性和合理性。其中，概念漂移是指數據流會隨時間發生的概念或模式的變化，由外部環境變化、數據源變化或其他因素引起的。為實時處理數據流并適應概念漂移的變化，建議采用概念漂移檢測方法，根據漂移發生的情況合理分類和整理數據信息，并根據數據流的特點對其實時分類和劃分，更好地理解和利用數據流中的信息。

（四）數據信息處理

數據收集工作完成后應用物聯網技術將數據直接傳輸到數據統計系統中，能減少人工干預，提高數據處理效率。其中，數據統計技術的應用，對各種算法和模型數據分析和處理，從中提取有價值的信息。與物聯網技術和數據統計技術綜合應用，更好地挖掘數據中的潛在規律和趨勢，為決策提供更準確、更可靠的依據。

四、物聯網技術在統計數據采集中的應用

（一）條碼掃描解碼技術的應用

條碼掃描解碼技術在統計數據采集中的應用非常廣泛，可針對具體的應用場景規范操作，影響統計工作效率與質量。比如，條碼掃描技術在零售業收銀系統中的應用。收銀員通過掃描商品上的條碼快速準確地讀取商品信息，并自動計算價格和庫存等數據，提高工作效率和準確性。在物流和倉儲管理中，條碼掃描技術對貨物追蹤和管理，通過掃描貨物上的條碼，可以實時記錄貨物的進出、移動、存儲等信息，提高物流和倉儲操作的效率和準確性；在生產制造過程中，條碼掃描技術用于追蹤和管理生產過程中的原材料、半成品和成品，通過掃描條碼，及時記錄和追蹤每個產品的生產過程和質量數據，提高生產管理的效率和準確性；條碼掃描技術在采購和庫存管理中的貨物入庫和出庫操作中的應用，掃描貨物上的條碼，自動更新庫存數據，并實時監控庫存量，提供準確的采購和補貨建議，避免庫存短缺或過剩，這樣既能提高數據采集速度、準確性和效率，又能幫助統計工作更好地管理和運營。

在商品價格采集的情況下，價格采集器使用條形碼掃描儀來提高工作效率，并將光電掃描功能集成到智能手機（PDA）中，PDA 作為核心控制系統，能夠利用自身具有的液晶顯示、圖像處理、光電掃描、無線通信等功能高效處理工作。同時，PDA 的GPS 定位功能可以顯示買家和商店的位置，買家可以查看該商店的位置，并通過GPS 定位功能選擇到達目的地的正確路徑。利用PDA 光電掃描功能，將商品條形碼錄入進來，能夠直接查詢到商品價格等相關信息，再利用無線通信功能，將采集的價格數據內容實時傳送到統計部門，以無線網絡或藍牙等方式將數據快速、安全地傳輸到統計部門的系統中，整合到智能手機中，采價員使用一臺設備完成多項任務，提高工作效率和便利性。

（二）RFID掃描解碼技術的應用

首先，物流和倉儲管理。RFID 技術能夠對物流和倉儲管理中的貨物進行追蹤和管理，與條碼技術相比，RFID 標簽具有無線通信特點，可以實現非接觸讀取，實時記錄貨物的進出、移動和存儲等信息，提高物流和倉儲操作的效率和準確性。

其次，資產管理。RFID 技術用于企業的資產管理，通過在企業資產上粘貼或植入RFID 標簽，實時追蹤和管理企業的固定資產、設備和工具等，快速準確地讀取資產信息，對資產全生命周期管理和追蹤，提高工作效率。

最后，車輛管理。RFID 技術用于車輛管理中的車輛識別和訪問控制，是在車輛上安裝RFID 讀寫器和標簽，對車輛自動識別和進出控制，提高車輛管理效率和安全性。

例如，以快速結算和自助購物案例為主進行分析，消費者在商店挑選完商品后，可以直接通過購物通道離開，無需排隊付款，因為每個商品上都附有RFID 標簽，只需直接掃描RFID 標簽就可完成相應的操作。消費者在路過通道時，能夠借助RFID 的無線感應功能，用閱讀器感應產品標簽，閱讀器能夠自動切換工作狀態，并依據程序指令，將相關的產品信息收錄到系統中，系統自動計算產品總價。這一系統以電子支付賬戶來收集消費者實際的消費金額，并通過無線網絡將相應的商品價格信息發送給統計部門，使統計部門能夠實時獲取商品價格信息。系統在順利完成了閱讀、記錄、結算工作后，將會以語音通知消費者，消費者可得知結算成功。假如上述流程未能順利錄入信息，未能完成結算，則會向工作人員發出提醒，表示需要再次運用RFID 手持閱讀器補充上述環節操作。通過使用RFID 技術，消費者可以快速結算，無需排隊等待，提高購物效率。同時，商店能實時獲取商品價格信息，便于統計和管理，在大型超市、百貨公司、便利店等零售行業中廣泛應用，以提升顧客體驗和服務效率。

（三）文本掃描技術的應用

文本掃描技術在統計數據采集中的應用可以幫助實現文檔的數字化、表格識別、文字識別和文本分析等功能，提高數據采集的效率和準確性，為后續數據處理和分析提供便利。首先，文本掃描技術應用，將紙質文檔轉換為數字化格式，通過掃描紙質文檔，將文本內容轉化為可編輯的文本文件，方便后續數據的處理，在統計數據采集中極其重要，能快速、準確地將大量的紙質數據轉換為電子格式。其次，文本掃描技術應用于表格識別，通過掃描表格自動識別表格中的文字和數字，并將其轉化為電子表格格式，減少手工輸入的錯誤和工作量。再加上掃描印刷體文字，自動識別并提取文字內容，轉化為可編輯的文本文件，例如，從調查問卷、報告等中提取有效信息。掃描大量文本數據，自動分類文本、提取關鍵詞等，同時在輿情分析、市場調研等領域中也有較大的影響力。

例如，在大規模調查時對收集到的大量紙質調查問卷數據處理，應用文本掃描技術將紙質調查問卷轉換為電子格式，將填寫的文字信息轉化為可編輯的文本文件，工作人員只需掃描文本信息，獲取關鍵詞，依據工作需求做好文本分類工作，能快速找到需要的文檔，提高工作效率。同時，在統計數據采集過程中，考慮多個來源收集數據，建議應用文本掃描技術，將非結構化的數據轉換為結構化的數據，方便掃描和解析文本，自動提取關鍵信息，減少手動輸入的錯誤。

（四）音頻解碼技術的應用

音頻解碼技術用于電話調查中的音頻數據采集和分析，通過解碼電話錄音中的音頻內容，提取語音信息，進一步識別語音、分析情感等，幫助統計數據采集者更好地理解和分析調查對象的問題。

1.會議記錄中的音頻數據采集和整理應用音頻解碼技術，通過解碼會議錄音中的音頻內容，提取發言者的信息和討論內容，幫助統計數據采集者記錄會議要點和決策結果。

2.聲紋識別中音頻解碼技術的應用，解碼語音錄音中的音頻內容，提取聲紋特征，進行聲紋識別和身份驗證。其中，在統計數據采集中用于驗證受訪者身份，保證數據的準確性和可信度。

3.音頻解碼技術用于音頻文件的轉寫，解碼音頻內容，將音頻文件中的語音轉化為文字，方便后續數據處理。在統計數據采集中用于將音頻采訪、講座等內容轉化為文字，便于數據的整理和分析，提高數據采集的效率和準確性，為后續工作的持續開展奠定良好基礎。

例如，對某地區各地農貿市場價格信息的采集、統計、分析等，是一項龐大而復雜的任務，涉及數據采集、語音識別、數據庫管理等多個環節。首先，需派遣采集員到各地的農貿市場開展價格數據采集工作，采集員使用帶有語音錄音功能的移動設備（如智能手機或錄音筆）采集錄音，在農貿市場中記錄下各種農產品的價格信息，通過語音錄音將其保存為音頻文件。其次，語音識別，將語音內容轉化為文本，使用語音識別技術，如自然語言處理和語音識別算法，對音頻處理，將其中的語音內容轉化為易于計算和存儲的文本數據。最后，建立一個數據庫，用于存儲和管理采集到的價格語音數據，使用關系型數據庫或者其他適合的數據庫管理系統，將結構化價格數據存儲到數據庫中，獲取各地農貿市場的價格趨勢、價格波動等信息，用于農產品市場監測、價格預測和決策支持等方面，為相關部門和農業從業者提供參考和指導，并確保信息采集和處理過程的合法性和安全性。

五、結語

結合上述內容分析，了解物聯網技術在統計數據采集中的價值，有利于數據信息采集、整理、分類、處理等，并在各環節中嚴把質量，強調統計數據的準確性與完整性，能為重要決策的制定與實施提供可靠依據。同時，在統計數據采集中對條碼掃描解碼技術、RFID 掃描解碼技術、文本掃描技術、音頻解碼技術的應用，均能為統計工作提供便捷條件，保證數據的安全性與可靠性。