一种基于物联网的智慧校园管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及物联网领域，特别是一种基于物联网的智慧校园管理方法及系统。可以减少资源浪费，实现校园设备和平台的智能化管理，提升校园的管理效率。通过建立6LoWPAN实时感知网络结构、获取校园中的校园历史传输数据，建立目标ConvLSTM神经网络识别模型；通过6LoWPAN实时感知网络结构得到待识别校园传输数据；将待识别校园传输数据输入至目标ConvLSTM神经网络识别模型中进行识别，得到校园实时状态数据；根据校园实时状态数据生成第一控制指令，根据第一控制指令对校园中的控制设备进行实时控制，通过6LoWPAN实时感知网络结构获取实时控制的实时反馈数据，根据实时反馈数据生成第二控制指令，基于第二控制指令对控制设备进行实时控制调整。行实时控制调整。行实时控制调整。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的智慧校园管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及物联网领域，特别是一种基于物联网的智慧校园管理方法及系统。

技术介绍

[0002]智慧校园是指在互联网基础上，把教学、管理、科研、学习通过多种应用系统联系在一起的的智慧化的网络校园。智慧校园主要通过利用物联网技术、云计算平台、虚拟化等最前沿的信息技术，将学校物理设备和学校师生进行结合，对校园教学、科研、管理、一卡通等应用系统进行高度整合并对信息数据统计分析，给管理层提供决策分析。但是现有的智慧校园由于缺乏主动性和及时性，导致其在一定程度上依赖于人工进行操作，对智慧校园重的各个设备、计算平台进行人工控制；由于人工控制存在一定的主管因素，因此智慧校园的各平台和设备之间的链接不通畅，没有实现真正的“智慧”。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于物联网的智慧校园管理方法及系统。
[0004]实现上述目的本专利技术的技术方案为，进一步，在上述一种基于物联网的智慧校园管理方法中，所述所述智慧校园管理方法包括以下步骤：通过对校园中的无线传输网络、有线传输网络、移动网络和6LoWPAN传感器节点进行融合，得到6LoWPAN实时感知网络结构；利用所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园历史传输数据，对所述校园历史传输数据进行数据预处理，得到待训练校园传输数据；基于LSTM神经网络模型，建立初始ConvLSTM神经网络识别模型，将所述待训练校园传输数据输入至所述初始ConvLSTM神经网络识别模型中进行训练，得到目标ConvLSTM神经网络识别模型；通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园实时传输数据，对所述校园实时传输数据进行数据预处理，得到待识别校园传输数据；将所述待识别校园传输数据输入至所述目标ConvLSTM神经网络识别模型中进行识别，得到校园实时状态数据；根据所述校园实时状态数据生成第一控制指令，根据所述第一控制指令对校园中的控制设备进行实时控制，所述控制设备至少包括校园服务器、校园数据库、教学基础设备、办公基础设备、校园服务基础设备；通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取实时控制的实时反馈数据，根据所述实时反馈数据生成第二控制指令，基于所述第二控制指令对控制设备进行实时控制调整。
[0005]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述通过对校园中的无线传输网络、有线传输网络、移动网络和6LoWPAN传感器节点进行融合，得到6LoWPAN实时感知网络结构，包括：通过对校园中的无线传输网络、有线传输网络、移动网络和6LoWPAN传感器节点进
行融合；所述无线传输网络至少包括WLAN网络、无线蓝牙网络和WiFi网络；所述有线传输网络和移动网络至少包括视频监控、RFID标签、智能传输设备；所述6LoWPAN实时感知网络结构包括通过6LoWPAN传感器节点、视频监控、RFID标签、手持设备对校园环境进行感知，并将感知数据传播给终端用户；通过对校园的无线网、有线网、WLAN、移动网络和6LoWPAN网络进行融合，得到6LoWPAN实时感知网络结构；所述6LoWPAN实时感知网络结构对人与人、人与物、物与物进行信息交流和管理控制。
[0006]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述利用所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园历史传输数据，对所述校园历史传输数据进行数据预处理，得到待训练校园传输数据，包括：利用所述6LoWPAN实时感知网络结构中的各个6LoWPAN传感器获取校园中的校园温度数据、校园天气信息、校园电量数据、校园水量数据；利用所述6LoWPAN实时感知网络结构中的无线传输网络和有线传输网络获取校园中的校园教学设备数据、校园师生人数；所述校园历史传输数据至少包括校园温度数据、校园师生人数、校园节假日数据、校园天气信息、校园电量数据、校园水量数据、校园教学设备数据；对所述校园历史传输数据进行数据预处理，得到待训练校园传输数据。
[0007]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述基于LSTM神经网络模型，建立初始ConvLSTM神经网络识别模型，将所述待训练校园传输数据输入至所述初始ConvLSTM神经网络识别模型中进行训练，得到目标ConvLSTM神经网络识别模型，包括：基于LSTM神经网络模型，建立初始ConvLSTM神经网络识别模型；将所述待训练校园传输数据输入至所述初始ConvLSTM神经网络识别模型中进行训练，得到目标ConvLSTM神经网络识别模型；所述目标ConvLSTM神经网络识别模型至少包括输入层、展平层、LSTM层、重复层、全连接层、输出层。
[0008]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园实时传输数据，对所述校园实时传输数据进行数据预处理，得到待识别校园传输数据，包括：通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园实时传输数据；对所述校园实时传输数据进行数据预处理，得到待识别校园传输数据；数据预处理包括利用数据归一化和缺省值补缺对校园实时传输数据依次进行处理。
[0009]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述将所述待识别校园传输数据输入至所述目标ConvLSTM神经网络识别模型中进行识别，得到校园实时状态数据，包括：获取待识别校园传输数据，将待识别校园传输数据输入至混合模型中进行训练；根据训练结果对目标ConvLSTM神经网络识别模型中的模型结构进行调整；通过SSA优化算法对目标ConvLSTM神经网络识别模型进行计算优化；
对目标ConvLSTM神经网络识别模型的参数初始化，并将待识别校园传输数据进行识别，得到校园实时状态数据。
[0010]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述根据所述校园实时状态数据生成第一控制指令，根据所述第一控制指令对校园中的控制设备进行实时控制，所述控制设备至少包括校园服务器、校园数据库、教学基础设备、办公基础设备、校园服务基础设备，包括：根据所述校园实时状态数据生成第一控制指令，根据所述第一控制指令对校园中的控制设备进行实时控制；所述控制设备至少包括校园服务器、校园数据库、教学基础设备、办公基础设备、校园服务基础设备；所述实时控制包括对校园服务器中的访问流量进行减少或增加，对校园数据库中的数据进行访问，对教学基础设备进行开启或关闭，对办公基础设备进行开启或关闭，对校园服务基础设备进行开启或关闭。
[0011]进一步，在上述智慧校园管理方法中，所述通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取实时控制的实时反馈数据，根据所述实时反馈数据生成第二控制指令，基于所述第二控制指令对控制设备进行实时控制调整，包括：通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取实时控制的实时反馈数据；所述实时反馈数据包括用户交互数据，通过6LoWPAN实时感知网络结构采集的音频数据、视频数据、校园环境数据；根据所述实时反馈数据生成第二控制指令，基于所述第二控制指令对控制设备进行实时控制调整；所述控制调整包括，若用户交互数据结果为教室灯光亮度偏暗，则调整第二控制指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的智慧校园管理方法，其特征在于，所述智慧校园管理方法包括以下步骤：通过对校园中的无线传输网络、有线传输网络、移动网络和6LoWPAN传感器节点进行融合，得到6LoWPAN实时感知网络结构；利用所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园历史传输数据，对所述校园历史传输数据进行数据预处理，得到待训练校园传输数据；基于LSTM神经网络模型，建立初始ConvLSTM神经网络识别模型，将所述待训练校园传输数据输入至所述初始ConvLSTM神经网络识别模型中进行训练，得到目标ConvLSTM神经网络识别模型；通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园实时传输数据，对所述校园实时传输数据进行数据预处理，得到待识别校园传输数据；将所述待识别校园传输数据输入至所述目标ConvLSTM神经网络识别模型中进行识别，得到校园实时状态数据；根据所述校园实时状态数据生成第一控制指令，根据所述第一控制指令对校园中的控制设备进行实时控制，所述控制设备至少包括校园服务器、校园数据库、教学基础设备、办公基础设备、校园服务基础设备；通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取实时控制的实时反馈数据，根据所述实时反馈数据生成第二控制指令，基于所述第二控制指令对控制设备进行实时控制调整。2.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧校园管理方法，其特征在于，所述通过对校园中的无线传输网络、有线传输网络、移动网络和6LoWPAN传感器节点进行融合，得到6LoWPAN实时感知网络结构，包括：通过对校园中的无线传输网络、有线传输网络、移动网络和6LoWPAN传感器节点进行融合；所述无线传输网络至少包括WLAN网络、无线蓝牙网络和WiFi网络；所述有线传输网络和移动网络至少包括视频监控、RFID标签、智能传输设备；所述6LoWPAN实时感知网络结构包括通过6LoWPAN传感器节点、视频监控、RFID标签、手持设备对校园环境进行感知，并将感知数据传播给终端用户；通过对校园的无线网、有线网、WLAN、移动网络和6LoWPAN网络进行融合，得到6LoWPAN实时感知网络结构；所述6LoWPAN实时感知网络结构对人与人、人与物、物与物进行信息交流和管理控制。3.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧校园管理方法，其特征在于，所述利用所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园历史传输数据，对所述校园历史传输数据进行数据预处理，得到待训练校园传输数据，包括：利用所述6LoWPAN实时感知网络结构中的各个6LoWPAN传感器获取校园中的校园温度数据、校园天气信息、校园电量数据、校园水量数据；利用所述6LoWPAN实时感知网络结构中的无线传输网络和有线传输网络获取校园中的校园教学设备数据、校园师生人数；所述校园历史传输数据至少包括校园温度数据、校园师生人数、校园节假日数据、校园天气信息、校园电量数据、校园水量数据、校园教学设备数据；
对所述校园历史传输数据进行数据预处理，得到待训练校园传输数据。4.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧校园管理方法，其特征在于，所述基于LSTM神经网络模型，建立初始ConvLSTM神经网络识别模型，将所述待训练校园传输数据输入至所述初始ConvLSTM神经网络识别模型中进行训练，得到目标ConvLSTM神经网络识别模型，包括：基于LSTM神经网络模型，建立初始ConvLSTM神经网络识别模型；将所述待训练校园传输数据输入至所述初始ConvLSTM神经网络识别模型中进行训练，得到目标ConvLSTM神经网络识别模型；所述目标ConvLSTM神经网络识别模型至少包括输入层、展平层、LSTM层、重复层、全连接层、输出层。5.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧校园管理方法，其特征在于，所述通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园实时传输数据，对所述校园实时传输数据进行数据预处理，得到待识别校园传输数据，包括：通过所述6LoWPAN实时感知网络结构获取校园中的校园实时传输数据；对所述校园实时传输数据进行数据预处理，得到待识别校园传输数据；数据预处理包括利用数据归一化和缺省值补缺对校园实时传输数据依次进行处理。6.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧校园管理方法，其特征在于，所述将所述待识别校园传输数据输入至所述目标Co...

【专利技术属性】
技术研发人员：何娟，
申请(专利权)人：深圳市爱为物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：