【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云边协同，具体涉及一种云边协同智慧计算平台系统。
技术介绍
1、云边协同的广泛出现和熟练应用，进而可以为教学的环境提供有力的支持，通过对教室内环境进行全面的智能监督，以此来提供更加舒适和适宜的学习环境，并且能够及时的对教室内环境质量出现问题时进行及时的反馈，以便更好的及时的采取对应的措施，进而维护学生的身体健康，更好的为教学保驾护航。
2、当前技术对教学环境的监测还较为的浅显，更多的是侧重于对学生学习的监测，进而就无法更好的保障学生在学习时能够拥有一个良好的舒适的学习环境，同时也无法保障教室内所有人的身体健康，进而会对学生和教师的身体产生一定的危害，会非常的耽误学生学习和教师教学的进度，会大大的降低学习和教学的效率，并且会耗费大量的人力和资源，会造成一定的资源浪费，并且不能及时的解决环境问题带来的危害，提供不了安全与健康的坚实保障。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种云边协同智慧计算平台系统。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种云边协同智慧计算平台系统，包括：甲醛浓度监测模块，用于获取教室内各监测时间点对应的甲醛浓度，进而分析得到教室内各监测时间点对应的甲醛合格评估系数；
3、气体信息分析模块，用于获取教室内各监测时间点对应的气体信息，其中气体信息包括灰尘浓度、二氧化碳浓度、飘尘浓度、总挥发性有机化合物浓度，进而分析得到教室内各监测时间点对应的气体评估系数；>
4、光感信息获取模块，用于获取教室内各监测时间点对应的光感信息，其中光感信息包括温度、湿度、光照强度、光照时长，进而分析得到教室内各监测时间点对应的光感评估系数；
5、活跃信息获取模块，用于获取教室内各监测时间点对应的活跃信息，其中活跃信息包括大气压、学生趴倒数量、学生咳嗽数量，进而分析得到教室内各监测时间点对应的活跃度评估系数；
6、环境质量监测模块，用于根据教室内各监测时间点对应的甲醛合格评估系数、气体评估系数、光感评估系数、活跃度评估系数，进而分析得到教室内各监测时间点对应的环境质量评估系数，并根据教室内各监测时间点对应的环境质量评估系数，判断教室内各监测时间点对应的环境质量；
7、预警终端，用于当教室内某监测时间点对应的环境质量不合格时进行预警提示。
8、优选地，所述分析得到教室内各监测时间点对应的甲醛合格评估系数，具体分析过程如下：从教室内各监测时间点对应的甲醛浓度中提取目标甲醛浓度，将其与预设甲醛浓度进行对比，若教室内某监测时间点对应的甲醛浓度与预设甲醛浓度相同，则将目教室内该监测时间点对应的甲醛浓度系数记为c1，反之记为c2，以此来得到教室内各监测时间点对应的甲醛合格评估系数ηr，其中ηr取值为c1或c2，且c1＞c2，c1、c2为自然数。
9、优选地，所述分析得到教室内各监测时间点对应的气体评估系数，具体分析过程如下：通过计算公式分析得到教室内第r个监测时间点对应的气体评估系数χr，r表示各监测时间点的编号，r＝1,2......s，s为任意大于2的整数，δpm为设定的灰尘浓度许可差值，δco为设定的二氧化碳浓度许可差值，δw为设定的飘尘浓度许可差值，δtv为设定的总挥发性有机化合物浓度许可差值，pm′为设定的灰尘浓度，co′为设定的二氧化碳浓度，w′为设定的飘尘浓度，tv′为设定的总挥发性有机化合物浓度，pmr为教室内第r个监测时间点对应的灰尘浓度，cor为教室内第r个监测时间点对应的二氧化碳浓度，wr为教室内第r个监测时间点对应的飘尘浓度，tvr为教室内第r个监测时间点对应的总挥发性有机化合物浓度，β1、β2、β3、β4为设定的灰尘浓度、二氧化碳浓度、飘尘浓度、总挥发性有机化合物浓度权重因子，0＜β1＜1，0＜β2＜1，0＜β3＜1，0＜β4＜1。
10、优选地，所述分析得到教室内各监测时间点对应的光感评估系数，具体分析付出如下：根据教室内各监测时间点对应的温度、湿度，进而计算得到教室内各监测时间点对应的空气评估系数，记为φr，r表示各监测时间点的编号，r＝1,2......s，s为任意大于2的整数；
11、根据教室内各监测时间点对应的光照强度、光照时长，进而计算得到教室内各监测时间点对应的光照评估系数，记为δr；
12、通过计算公式分析得到教室内第r个监测时间点对应的光感评估系数zr，e为自然常数，b1、b2分别为设定的空气评估系数、光照评估系数的权重因子，0＜b1＜1，0＜b2＜1。
13、优选地，所述计算得到教室内各监测时间点对应的空气评估系数，具体计算过程如下：通过计算公式计算得到教室内第r个监测时间点对应的空气评估系数φr，y1、y2为设定的为温度、湿度的权重因子，0＜y1＜1，0＜y2＜1，为设定的温度，μ′为设定的湿度，为教室内第r个监测时间点对应的温度，μr为教室内第r个监测时间点对应的湿度。
14、优选地，所述计算得到教室内各监测时间点对应的光照评估系数，具体计算过程如下：通过计算公式计算得到教室内第r个监测时间点对应的光照评估系数δr，τ1、τ2为设定的光照强度、光照时长的权重因子，0＜τ1＜1，0＜τ2＜1，为设定的光照强度，ζ′为设定的光照时长，为教室内第r个监测时间点对应的光照强度，ζr为教室内第r个监测时间点对应的光照时长。
15、优选地，所述分析得到教室内各监测时间点对应的活跃度评估系数，具体分析过程如下：通过计算公式分析得到教室内第r个监测时间点对应的活跃度评估系数ωr，r表示各监测时间点的编号，r＝1,2......s，s为任意大于2的整数，pa′为设定的大气压，λ′为设定的学生趴倒数量，κ′为设定的学生咳嗽数量，par为教室内第r个监测时间点对应的大气压，λr为教室内第r个监测时间点对应的学生趴倒数量，κr为教室内第r个监测时间点对应的学生趴倒数量、学生咳嗽数量，ν1、ν2为设定的学生趴倒数量、学生咳嗽数量的权重因子，0＜ν1＜1，0＜ν2＜1。
16、优选地，所述分析得到教室内各监测时间点对应的环境质量评估系数，具体分析过程如下：通过计算公式θr＝ηr*f1+χr*f2+zr*f3+ωr*f4，分析得到教室内各监测时间点对应的环境质量评估系数θr，r表示各监测时间点的编号，r＝1,2......s，s为任意大于2的整数，ηr为教室内第r个监测时间点对应的甲醛合格评估系数，χr为教室内第r个监测时间点对应的气体评估系数，zr为教室内第r个监测时间点对应的光感评估系数，ωr为教室内第r个监测时间点对应的活跃度评估系数，f1、f2、f3、f4为甲醛合格评估系数、气体评估系数、光感评估系数、活跃度评估系数的权重因子，0＜f1＜1，0＜f2＜1，0＜f3＜1，0＜f4＜1。
17、优选地，所述判断教室内各监测时间点对应的环境质量，具体判断过程如下：将教室内各监测时间点对应的环境质量评估系数与数据库中存储的环境质量评估系数阈值进行对比，若教室本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的甲醛合格评估系数，具体分析过程如下：
3.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的气体评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的光感评估系数，具体分析付出如下：
5.如权利要求4所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述计算得到教室内各监测时间点对应的空气评估系数，具体计算过程如下：
6.如权利要求4所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述计算得到教室内各监测时间点对应的光照评估系数，具体计算过程如下：
7.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的活跃度评估系数，具体分析过程如下：
8.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台
9.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述判断教室内各监测时间点对应的环境质量，具体判断过程如下：
10.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述该系统还包括数据库，数据库用于存储甲醛浓度、气体信息、光感信息、活跃信息、环境质量评估系数阈值。
...【技术特征摘要】
1.一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的甲醛合格评估系数，具体分析过程如下：
3.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的气体评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求1所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述分析得到教室内各监测时间点对应的光感评估系数，具体分析付出如下：
5.如权利要求4所述的一种云边协同智慧计算平台系统，其特征在于，所述计算得到教室内各监测时间点对应的空气评估系数，具体计算过程如下：
6.如权利要求4所述的一种云边协同智慧计算平台系...
【专利技术属性】
技术研发人员：石磊，孙德龙，薛珊，陈山珊，
申请(专利权)人：南京小维系统科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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