CN111402346A - 一种基于bim的智慧楼宇系统及其管理方法 - Google Patents

一种基于bim的智慧楼宇系统及其管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于物业管理技术领域，公开了一种基于BIM的智慧楼宇系统及其管理方法，所述基于BIM的智慧楼宇系统包括：楼宇图像采集模块、楼宇空气质量监测模块、楼宇烟雾监测模块、楼宇温湿度监测模块、楼宇用电监测模块、显示模块、中央控制模块、无线信号传输模块、云服务器、数据存储模块、数据分析模块、楼宇器件执行模块和居民提醒模块。本发明通过设置相应的功能模块，可以检测整体楼宇的相关数据，并且对楼宇中的相关器件进行控制，有效保证整体楼宇的安全，实现解决问题的时效性；同时本发明可以自动实现对整体楼宇温湿度进行控制，降低了工作人员的负担，提高了工作效率。

Description

一种基于BIM的智慧楼宇系统及其管理方法
技术领域
本发明属于物业管理技术领域，尤其涉及一种基于BIM的智慧楼宇系统及其管理方法。
背景技术
目前：BIM是Building Information Modeling的缩写，国内通常将其翻译为建筑信息模型，建筑信息模型(Building Information Modeling)是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息，它具有可视化，协调性，模拟性，优化性和可出图性五大特点，将规划、设计、建造、运营等各阶段的数据资料全部包含在3D模型之中，让建筑物整个生命周期中任何阶段的工作人员在使用该模型时，都能根据精确完整的数据做出有效、正确的决策，从BIM设计过程的资源、行为、交付三个基本维度，给出设计企业的实施标准的具体方法和实践内容，
随着信息技术的发展，为向智慧物业转型提供了有力的保证，智慧楼宇的建设经会成为房地产业发展的新潮流。通过智慧楼宇管理系统是智慧小区的重要信息支撑平台，通过此平台可连接互联网实现对楼宇资源信息的有效管理。但是现有的智慧楼宇系统在使用过程中，只能为居民提供电话提醒，无法保证整体楼宇的安全，存在问题解决的滞后性。同时现有的智慧楼宇系统在使用过程中，不能自动实现对整体楼宇温湿度进行控制，需要人工进行相应的操作控制，增加了工作人员的负担。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)现有的智慧楼宇系统在使用过程中，只能为居民提供电话提醒，无法保证整体楼宇的安全，存在问题解决的滞后性。
(2)现有的智慧楼宇系统在使用过程中，不能自动实现对整体楼宇温湿度进行控制，需要人工进行相应的操作控制，增加了工作人员的负担。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于BIM的智慧楼宇系统及其管理方法。
本发明是这样实现的，一种基于BIM的智慧楼宇管理方法，所述基于BIM的智慧楼宇系统包括：
楼宇图像采集模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；
楼宇空气质量监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；
楼宇烟雾监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有图像型火灾烟雾监控器，用以检测楼道内的烟雾信息；
图像型火灾烟雾监控器采用了通过颜色特征、纹理特征、高频能量特征和运行方向特征来识别烟雾，可减小烟雾监测系统的误报率，同时在识别前需要对采集的图像进行空间转换、滤波处理；
所述对采集的图像进行空间转换的公式，如下：
G(x，y)＝0.299×R(x，y)+0.587×G(x，y)+0.114B(x，y)
式中，G(x，y)表示图像的灰度值，R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分别表示彩色图像的红、绿、篮三个分量值；
所述对转换的图像进行消除噪点的方法：通过对一幅M×N大小的图像进行滤波的操作公式，具体如下：
Figure BDA0002396188370000021
式中，w(s，t)为所定义的滤波器的滤波器系数，滤波器的领域尺寸大小为(2a+1)×(2b+1)，x和y是可变的，g(x，y)为滤波操作的响应；
楼宇温湿度监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；
楼宇用电监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内的各回路上采集用电信息并进行交互；
显示模块，与中央控制模块连接，通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；
中央控制模块，与各个模块连接，协调各个模块的正常运行；
无线信号传输模块，与中央控制模块连接，通过设置有无线信号传输器，用以数据的传输。
进一步，所述中央控制模块分别与数据储存模块、数据分析模块、楼宇器件执行模块、居民提醒模块和无线信号传输模块连接；
无线信号传输模块与云服务器连接，云服务器对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享；
数据储存模块，对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存；
数据分析模块，根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析；
楼宇器件执行模块根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能；
居民提醒模块通过利用相应的扬声器、显示屏和电话，为居民提供相应的提示。
进一步，楼宇空气质量监测模块中的空气质量传感器包括二氧化碳传感器、氧气传感器、一氧化碳传感器、甲醛传感器、悬浮颗粒物传感器，采样频次为1s。
进一步，所述悬浮颗粒物传感器的检测方法，具体如下：
步骤一，悬浮颗粒物传感器中内置激光发射器，激光发射器发出激光；
步骤二，激光发射器发出的激光照射到楼宇内空气的灰尘后会引起光的散射；
步骤三，悬浮颗粒物传感器中的内置光感芯片根据接收到的光强与发射光强之间的比值，即可得到空间内灰尘的颗粒大小与浓度值。
进一步，楼宇用电监测模块包括微处理单元、用电信息采集单元、继电器控制单元；
所述用电信息采集单元包括电压互感器、电流互感器，可以采集楼宇中的各回路用电情况，如电压、电流、实时功率、功率因数、总用电量信息。
进一步，所述楼宇用电监测模块的监测和交互方法，具体如下：
步骤一，微处理器单元通过用电信息采集单元采集楼宇中各回路中的电流、电压等参数；
步骤二，微处理器将采集的参数进行数据转换，由模拟信号转化为数字信号，并通过导线传输到中央控制模块，再传输到显示模块通过显示屏进行数据显示；
步骤三，中央控制模块可通过继电器控制单元对相应的回路进行切断或接通。
进一步，所述基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法具体包括：
步骤一，楼宇图像采集模块通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；楼宇空气质量监测模块通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；楼宇烟雾监测模块通过在楼宇内安装有烟雾传感器，用以检测楼道内的烟雾信息；
步骤二，楼宇温湿度监测模块通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；楼宇用电监测模块通过在各回路上采集用电信息并进行交互；
步骤三，数据分析模块根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析；楼宇器件执行模块根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能；并且居民提醒模块通过利用相应的扬声器、显示屏和电路，为居民提供相应的提示；
步骤四，显示模块通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存；
步骤五，中央控制模块通过无线信号传输模块与云服务器连接，对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享。
进一步，楼宇图像采集模块对图像去噪处理的过程为：
在获取的楼宇图像中选定一定的像素邻域，计算像素邻域中的灰度值；根据灰度值大小，进行排序；
在灰度值序列中，确定中心点像素值；在像素邻域中灰度值分别与中心点作差，将差值大像素改取与周围的像素值接近的值，消除噪声点。
进一步，楼宇图像采集模块对图像中特征提取的过程为：对获取的楼宇图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引。
进一步，数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存中，对数据进行分类过程步骤为：
步骤一，根据获取的数据信息建立相应的测试数集合训练数集，根据相应的数据距离计算公式，对测试数据与各个训练数据之间的距离进行计算；
步骤二，根据距离的数值，按照距离的递增关系进行排序；
步骤三，根据距离的排序序列，选取距离最小的N个点；并且确定前N个点所在类别的出现频率；返回前N个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
(1)本发明提供的图像型火灾烟雾监控器相比于传统的感烟型探测器具有成本低，适应性强，报警速度快，抗干扰能力强的特点；本发明通过设置相应的功能模块，可以检测整体楼宇的相关数据，并且对楼宇中的相关器件进行控制，有效保证整体楼宇的安全，实现解决问题的时效性；同时本发明可以自动实现对整体楼宇温湿度进行控制，降低了工作人员的负担，提高了工作效率；
(2)本发明提供的中央控制模块可以实现对楼宇数据信息的共享及交互控制；
(3)本发明提供的空气质量传感器包括对空气的成分、颗粒物进行监测，监测项目全面，采样频次间隔短，可以实现实时监测；
(4)本发明提供的悬浮颗粒物的检测方法，简单有效，数据正确；
(5)本发明提供的楼宇用电监测模块采集信息全面，可以对各个回路的用电情况进行监测，成本低；
(6)本发明提供的楼宇用电监测模块的监测和交互方法实现了楼宇用电信息的实时监测，并可远程进行控制，抗干扰能力强；
(7)办发明提供的基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法可以检测整体楼宇的相关数据，并且对楼宇中的相关器件进行控制，有效保证整体楼宇的安全，实现解决问题的时效性；
(8)本发明提供的图像采集模块对图像进行去噪处理，可以提高整体图像的平滑性；
(9)本发明提供的楼宇图像采集模块对图像中特征提取过程中的自动分割和划分过程，可使提取特征更为准确，避免了特征的遗漏；
(10)本发明提供的数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存，有效减少占用的空间。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于BIM的智慧楼宇系统结构示意图；
图2是本发明实施例提供的悬浮颗粒物传感器的检测方法流程图；
图3是本发明实施例提供的楼宇用电监测模块的监测和交互方法流程图；
图4是本发明实施例提供的基于BIM的智慧楼宇管理方法流程图；
图5是本发明实施例提供的数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存中，对数据进行分类过程步骤流程图；
图中：1、楼宇图像采集模块；2、楼宇空气质量监测模块；3、楼宇烟雾监测模块；4、楼宇温湿度监测模块；5、楼宇用电监测模块；6、显示模块；7、中央控制模块；8、无线信号传输模块；9、云服务器；10、数据存储模块；11、数据分析模块；12、楼宇器件执行模块；13、居民提醒模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于BIM的智慧楼宇系统及其管理方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于BIM的智慧楼宇系统包括：
楼宇图像采集模块1，与中央控制模块7连接，通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；
楼宇空气质量监测模块2，与中央控制模块7连接，通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；
楼宇烟雾监测模块3，与中央控制模块7连接，通过在楼宇内安装有图像型火灾烟雾监控器，用以检测楼道内的烟雾信息；
图像型火灾烟雾监控器采用了通过颜色特征、纹理特征、高频能量特征和运行方向特征来识别烟雾，可减小烟雾监测系统的误报率，同时在识别前需要对采集的图像进行空间转换、滤波处理；
所述对采集的图像进行空间转换的公式，如下：
G(x，y)＝0.299×R(x，y)+0.587×G(x，y)+0.114B(x，y)
式中，G(x，y)表示图像的灰度值，R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分别表示彩色图像的红、绿、篮三个分量值；
所述对转换的图像进行消除噪点的方法：通过对一幅M×N大小的图像进行滤波的操作公式，具体如下：
Figure BDA0002396188370000081
式中，w(s，t)为所定义的滤波器的滤波器系数，滤波器的领域尺寸大小为(2a+1)×(2b+1)，x和y是可变的，g(x，y)为滤波操作的响应；
楼宇温湿度监测模块4，与中央控制模块连接7，通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；
楼宇用电监测模块5，与中央控制模块连接7，通过在楼宇内的各回路上采集用电信息并进行交互；
显示模块6，与中央控制模块7连接，通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；
中央控制模块7，与各个模块连接，协调各个模块的正常运行；
无线信号传输模块8，与中央控制模块7连接，通过设置有无线信号传输器，用以数据的传输。
云服务器9，与无线信号传输模块8连接，云服务器9对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享。
数据储存模块10，与中央控制模块7连接，对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存。
数据分析模块11，与中央控制模块7连接，根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析。
楼宇器件执行模块12，与中央控制模块7连接，根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能。
居民提醒模块13，与中央控制模块7连接，通过利用相应的扬声器、显示屏和电话，为居民提供相应的提示。
所述楼宇空气质量监测模块中的空气质量传感器包括二氧化碳传感器、氧气传感器、一氧化碳传感器、甲醛传感器、悬浮颗粒物传感器，采样频次为1s。
本发明提供的悬浮颗粒物传感器的检测方法，具体如下：
S101，悬浮颗粒物传感器中内置激光发射器，激光发射器发出激光；
S102，激光发射器发出的激光照射到楼宇内空气的灰尘后会引起光的散射；
S103，悬浮颗粒物传感器中的内置光感芯片根据接收到的光强与发射光强之间的比值，即可得到空间内灰尘的颗粒大小与浓度值。
所述楼宇用电监测模块包括微处理单元、用电信息采集单元、继电器控制单元；
所述用电信息采集单元包括电压互感器、电流互感器，可以采集楼宇中的各回路用电情况，如电压、电流、实时功率、功率因数、总用电量信息。
本发明提供的楼宇用电监测模块的监测和交互方法，具体如下：
S201，微处理器单元通过用电信息采集单元采集楼宇中各回路中的电流、电压等参数；
S202，微处理器将采集的参数进行数据转换，由模拟信号转化为数字信号，并通过导线传输到中央控制模块，再传输到显示模块通过显示屏进行数据显示；
S203，中央控制模块可通过继电器控制单元对相应的回路进行切断或接通。
本发明提供的基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法具体包括：
S301，楼宇图像采集模块通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；楼宇空气质量监测模块通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；楼宇烟雾监测模块通过在楼宇内安装有烟雾传感器，用以检测楼道内的烟雾信息；
S302，楼宇温湿度监测模块通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；楼宇用电监测模块通过在各回路上采集用电信息并进行交互；
S303，数据分析模块根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析；楼宇器件执行模块根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能；并且居民提醒模块通过利用相应的扬声器、显示屏和电路，为居民提供相应的提示；
S304，显示模块通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存；
S305，中央控制模块通过无线信号传输模块与云服务器连接，对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享。
本发明提供的楼宇图像采集模块对图像去噪处理的过程为：
在获取的楼宇图像中选定一定的像素邻域，计算像素邻域中的灰度值；根据灰度值大小，进行排序；
在灰度值序列中，确定中心点像素值；在像素邻域中灰度值分别与中心点作差，将差值大像素改取与周围的像素值接近的值，消除噪声点。
本发明提供的楼宇图像采集模块对图像中特征提取的过程为：对获取的楼宇图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引。
本发明提供的数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存中，对数据进行分类过程步骤为：
S401，根据获取的数据信息建立相应的测试数集合训练数集，根据相应的数据距离计算公式，对测试数据与各个训练数据之间的距离进行计算；
S402，根据距离的数值，按照距离的递增关系进行排序；
S403，根据距离的排序序列，选取距离最小的N个点；并且确定前N个点所在类别的出现频率；返回前N个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
本发明的工作原理为：楼宇图像采集模块1通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；楼宇空气质量监测模块2通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；楼宇烟雾监测模块3通过在楼宇内安装有烟雾传感器，用以检测楼道内的烟雾信息。楼宇温湿度监测模块4通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；楼宇用电监测模块5通过在楼宇内的用电器件上连接有电流电压传感器，采集用电信息。数据分析模块11根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析；楼宇器件执行模块12根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能；并且居民提醒模块13通过利用相应的扬声器、显示屏和电路，为居民提供相应的提示。显示模块6通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；数据储存模块10对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存。中央控制模块7通过无线信号传输模块与云服务器连接，对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于BIM的智慧楼宇系统，其特征在于，所述基于BIM的智慧楼宇系统包括：
楼宇图像采集模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；
楼宇空气质量监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；
楼宇烟雾监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有图像型火灾烟雾监控器，用以检测楼道内的烟雾信息；
图像型火灾烟雾监控器采用了通过颜色特征、纹理特征、高频能量特征和运行方向特征来识别烟雾，可减小烟雾监测系统的误报率，同时在识别前需要对采集的图像进行空间转换、滤波处理；
所述对采集的图像进行空间转换的公式，如下：
G(x，y)＝0.299×R(x，y)+0.587×G(x，y)+0.114B(x，y)
式中，G(x，y)表示图像的灰度值，R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分别表示彩色图像的红、绿、篮三个分量值；
所述对转换的图像进行消除噪点的方法：通过对一幅M×N大小的图像进行滤波的操作公式，具体如下：
Figure FDA0002396188360000011
式中，w(s，t)为所定义的滤波器的滤波器系数，滤波器的领域尺寸大小为(2a+1)×(2b+1)，x和y是可变的，g(x，y)为滤波操作的响应；
楼宇温湿度监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；
楼宇用电监测模块，与中央控制模块连接，通过在楼宇内的各回路上采集用电信息并进行交互；
显示模块，与中央控制模块连接，通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；
中央控制模块，与各个模块连接，协调各个模块的正常运行；
无线信号传输模块，与中央控制模块连接，通过设置有无线信号传输器，用以数据的传输。
2.如权利要求1所述的基于BIM的智慧楼宇系统，其特征在于，所述中央控制模块分别与数据储存模块、数据分析模块、楼宇器件执行模块、居民提醒模块和无线信号传输模块连接；
无线信号传输模块与云服务器连接，云服务器对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享；
数据储存模块，对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存；
数据分析模块，根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析；
楼宇器件执行模块根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能；
居民提醒模块通过利用相应的扬声器、显示屏和电话，为居民提供相应的提示。
3.如权利要求1所述的基于BIM的智慧楼宇系统，其特征在于，楼宇空气质量监测模块中的空气质量传感器包括二氧化碳传感器、氧气传感器、一氧化碳传感器、甲醛传感器、悬浮颗粒物传感器，采样频次为1s。
4.如权利要求3所述的基于BIM的智慧楼宇系统，其特征在于，所述悬浮颗粒物传感器的检测方法，具体如下：
步骤一，悬浮颗粒物传感器中内置激光发射器，激光发射器发出激光；
步骤二，激光发射器发出的激光照射到楼宇内空气的灰尘后会引起光的散射；
步骤三，悬浮颗粒物传感器中的内置光感芯片根据接收到的光强与发射光强之间的比值，即可得到空间内灰尘的颗粒大小与浓度值。
5.如权利要求1所述的基于BIM的智慧楼宇系统，其特征在于，楼宇用电监测模块包括微处理单元、用电信息采集单元、继电器控制单元；
所述用电信息采集单元包括电压互感器、电流互感器，可以采集楼宇中的各回路用电情况，如电压、电流、实时功率、功率因数、总用电量信息。
6.如权利要求1所述的基于BIM的智慧楼宇系统，其特征在于，所述楼宇用电监测模块的监测和交互方法，具体如下：
步骤一，微处理器单元通过用电信息采集单元采集楼宇中各回路中的电流、电压等参数；
步骤二，微处理器将采集的参数进行数据转换，由模拟信号转化为数字信号，并通过导线传输到中央控制模块，再传输到显示模块通过显示屏进行数据显示；
步骤三，中央控制模块可通过继电器控制单元对相应的回路进行切断或接通。
7.一种如权利要求1所述的基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法，其特征在于，所述基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法具体包括：
步骤一，楼宇图像采集模块通过在楼宇内安装有摄像头，采集楼宇内部图像信息；楼宇空气质量监测模块通过在楼宇内安装有空气质量传感器，用于采集楼宇内的空气质量；楼宇烟雾监测模块通过在楼宇内安装有烟雾传感器，用以检测楼道内的烟雾信息；
步骤二，楼宇温湿度监测模块通过在楼宇内安装有温湿度传感器，采集楼宇内部的温湿度；楼宇用电监测模块通过在各回路上采集用电信息并进行交互；
步骤三，数据分析模块根据建立相应的数据模型，对采集的数据训练，实现对数据分析；楼宇器件执行模块根据数据分析结果，对楼宇中的空调、喷水电动阀门和电动窗进行控制，执行相应的功能；并且居民提醒模块通过利用相应的扬声器、显示屏和电路，为居民提供相应的提示；
步骤四，显示模块通过利用显示屏，用以显示相关的数据信息；数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存；
步骤五，中央控制模块通过无线信号传输模块与云服务器连接，对采集的楼宇数据信息进行存储，并且对数据进行调配，实现数据的共享。
8.如权利要求1所述的基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法，其特征在于，所述步骤一中，楼宇图像采集模块对图像去噪处理的过程为：
在获取的楼宇图像中选定一定的像素邻域，计算像素邻域中的灰度值；根据灰度值大小，进行排序；
在灰度值序列中，确定中心点像素值；在像素邻域中灰度值分别与中心点作差，将差值大像素改取与周围的像素值接近的值，消除噪声点。
9.如权利要求7所述的基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法，其特征在于，所述步骤一中，楼宇图像采集模块对图像中特征提取的过程为：对获取的楼宇图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引。
10.如权利要求7所述的基于BIM的智慧楼宇系统的管理方法，其特征在于，所述步骤四中，数据储存模块对相应的数据进行压缩分类，实现对数据的储存中，对数据进行分类过程步骤为：
步骤一，根据获取的数据信息建立相应的测试数集合训练数集，根据相应的数据距离计算公式，对测试数据与各个训练数据之间的距离进行计算；
步骤二，根据距离的数值，按照距离的递增关系进行排序；
步骤三，根据距离的排序序列，选取距离最小的N个点；并且确定前N个点所在类别的出现频率；返回前N个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
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