CN112291369A - 一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统及其方法 - Google Patents

一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统及其方法，包括监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端，监控管理服务器间通过中继服务器与风险预警服务器连接，智能通讯网关通过中继服务器与现场数据采集终端建立数据连接，现场数据采集终端分别安装在指定监测点位置。其使用方法包括系统组网，远程检测及环境预警等三个步骤。本发明一方面可有效的实现对特定范围内自然环境及污染源周边环境进行全面精确检测作业的需要，且数据检测精度、运行自动化程度高；另一方面系统组网、维护及拓展能力强且成本低廉，同时具有良好的数据通讯处理能力，且对环境数据计算及处理能力好，系统运行智能化程度高。

Description

一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统及其方法
技术领域
本发明涉及一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统及其方法，属于信息通讯技术及环保检测领域。
背景技术
随着环保要求的不断提高，当前往往需要通过监控设备对自然环境及工矿企业等污染源的实际环境参数进行检测，同时为了提高监控作业的连续性、全面性，虽然一定程度可以满足使用的需要，但在实际的运行中，一方面均不同程度存在系统构成结构复杂，日常维护、拓展能力差且成本高，同时环境检测设备布局及监控全面性差，从而导致当前环境检测系统运行的可靠性和稳定性差，数据检测精度及全面性不足，难以有效满足使用的需要；另一方面在运行中，当前环境监控系统在运行时，对检测设备获取数据通讯稳定性和数据运算能力均相对较差，极易造成数据丢失、数据处理及时性、计算结果精确性差，且计算作业时计算效率低下、计算自动化、智能化程度低，难以有效满足实际使用的需要。
因此针对这一需要，迫切需要开发一种环境数据检测系统及检测方法，以满足实际使用的需要。
发明内容
针对现有技术上存在的不足，本发明提供一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统及其方法，以达到满足实际工作的需要。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，包括监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端，其中监控管理服务器至少两个，各监控管理服务器间通过数据通讯网络相互连接，并通过中继服务器与风险预警服务器连接，智能通讯网关若干，各智能通讯网关间通过中继服务器混联，并构成一个工作组，工作组至少两个，各工作组均通过数据通讯网络与监控管理服务器连接，且每个监控管理服务器均通过中继服务器与至少两个工作组连接，智能通讯网关另通过中继服务器与若干现场数据采集终端建立数据连接，现场数据采集终端若干，分别安装在指定监测点位置。
进一步的，所述的监控管理服务器为基于云计算的数据服务器，且监控管理服务器内另设身份识别子系统、数据云计算子系统、通讯协议管理子系统，且监控管理服务器由通讯协议管理子系统通过数据通讯网络与外部第三方数据支撑服务器连接。
进一步的，所述的外部第三方数据支撑服务器为气象服务数据服务器、城市规划管理数据服务器、城市交通状态数据服务器、移动通讯服务管理服务器及环保局数据服务器中的任意一种。
进一步的，所述的风险预警服务器为基于C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，且所述BP神经网络系统输入端和输出端均与CNN卷积神经系统连接，且BP神经网络系统输入端和输出端均与CNN卷积神经系统间另通过深度学习神经网络系统连接，深度学习神经网络系统与BP神经网络系统间并联。
进一步的，所述的智能通讯网关包括至少一条无线数据通讯线路及至少一条在线数据通讯线路。
进一步的，所述的现场数据采集终端包括承载基座、检测柱、水质传感器、温湿度传感器、空气质量传感器、噪声传感器、PM2.5传感器、水质分析仪、空气检测仪、分贝仪及驱动电路，所述承载基座为横断面呈矩形的密闭腔体结构，其上端面与至少两条检测柱相互连接，所述检测柱与承载基座上端面垂直分布，并为空心管状结构，其中所述温湿度传感器、空气质量传感器、噪声传感器、PM2.5传感器均嵌于检测柱内，且检测柱侧表面均布若干透孔，所述水质传感器超出检测柱前端面至少5毫米，其后端面通过第一导线及第二导线与水质传感器连接，所述第一导线及第二导线对应检测柱前端面设收线器，并与收线器连接，所述水质分析仪、空气检测仪、分贝仪及驱动电路均嵌于承载基座内，且所述空气检测仪与空气质量传感器、PM2.5传感器电气连接，所述噪声传感器与分贝仪电气连接，所述驱动电路分别与温湿度传感器、水质分析仪、空气检测仪、分贝仪电气连接，且所述驱动电路另与外部电路及智能通讯网关连接。
进一步的，所述的驱动电路为基于PLC、DSP、FPGA中任意一种为基础的电路系统，且所述驱动电路另设数据通讯模块、稳压电源及辅助蓄电池。
一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统的检测方法，包括以下步骤：
S1，系统组网，首先构建风险预警服务器，并由风险预警服务器通过外部第三方数据支撑服务器获得待检测范围内行政区域电子地图，一方面根据行政区域电子地图整体面域设置均布若干大环境检测点；另一方面根据电子地图中各污染源位置设置至少一个定点检测点，然后根据大环境检测点和定点检测点设置现场数据采集终端数量，设计现场数据采集终端通过智能通讯网关与监控管理服务器连接组网图，并根据连接组网图配置监控管理服务器、智能通讯网关及相应的连接数据通讯网络，最后对构成本发明的监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端进行组网连接，并由风险预警服务器为监控管理服务器、智能通讯网关、现场数据采集终端分配独立数据通讯地址及通讯协议，从而完成本发明系统配置；
S2，远程检测，完成S1步骤后，首先根据由风险预警服务器通过第三方数据支撑服务器获取待检测范围内整体气象环境条件参数，同时设定环境风险预警报警参数；然后通过监控管理服务器驱动相应的现场数据采集终端运行，通过现场数据采集终端分别对空气质量环境、水体环境、噪声环境进行整体检测，并将检测的数据发送至监控管理服务器中，由监控管理服务器对接收的现场采集数据进行运算处理后整体发送至风险预警服务器即可；
S3，环境预警，完成S2步骤后，由风险预警服务器对接收的数据进行运算处理，在运算处理中，一方面对接收数据进行输出，同时与S2步骤设定的环境风险预警报警参数进行比对计算，并将结算结果同步输出，并根据比对结果对环境风险时间进行报警；另一方面将接收的数据首先通过CNN卷积神经系统初步运算，并将运算后的数据输入到BP神经网络系统中，由BP神经网络系统进行二次数据运算作业，生成初步环境风险事件自主报警运算逻辑；最后将生成的自主报警运算逻辑从BP神经网络系统后侧的CNN卷积神经系统进行优化运算后输出，得到最终环境风险事件自主报警运算逻辑，并由最终环境风险事件自主报警运算逻辑对接收数据与S2步骤设定的环境风险预警报警参数进行比对计算，同时生成的最终环境风险事件自主报警运算逻辑另通过深度学习神经网络系统进行深度学习校核，以提高最终环境风险事件自主报警运算逻辑数据运算效率及精度。
进一步的，所述的S1步骤中，大环境检测点设定时，相邻两个大环境检测点间间距为10—500米。
本发明系统构成结构简单，通用性好，安装维护方便，一方面可有效的实现对特定范围内自然环境及污染源周边环境进行全面精确检测作业的需要，且数据检测精度、运行自动化程度高；另一方面系统组网、维护及拓展能力强且成本低廉，同时具有良好的数据通讯处理能力，且对环境数据计算及处理能力好，系统运行智能化程度高，可极大的提高环境检测作业及预警报警作业的精度和效率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明。
图1为本发明系统原理结构示意图；
图2为风险预警服务器的数据处理原理示意图；
图3为现场数据采集终端的结构原理图；
图4为本发明方法流程图。
图中各标号：承载基座1、检测柱2、水质传感器3、温湿度传感器4、空气质量传感器5、噪声传感器6、PM2.5传感器7、水质分析仪8、空气检测仪9、分贝仪10、驱动电路11、透孔12、第一导线13-1、第二导线13-2、收线器14。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1—3所示，一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，包括监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端，其中监控管理服务器至少两个，各监控管理服务器间通过数据通讯网络相互连接，并通过中继服务器与风险预警服务器连接，智能通讯网关若干，各智能通讯网关间通过中继服务器混联，并构成一个工作组，工作组至少两个，各工作组均通过数据通讯网络与监控管理服务器连接，且每个监控管理服务器均通过中继服务器与至少两个工作组连接，智能通讯网关另通过中继服务器与若干现场数据采集终端建立数据连接，现场数据采集终端若干，分别安装在指定监测点位置。
本实施例中，所述的监控管理服务器为基于云计算的数据服务器，且监控管理服务器内另设身份识别子系统、数据云计算子系统、通讯协议管理子系统，且监控管理服务器由通讯协议管理子系统通过数据通讯网络与外部第三方数据支撑服务器连接。
进一步优化的，所述的外部第三方数据支撑服务器为气象服务数据服务器、城市规划管理数据服务器、城市交通状态数据服务器、移动通讯服务管理服务器及环保局数据服务器中的任意一种。
值得注意的，所述的风险预警服务器为基于C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，且所述BP神经网络系统输入端和输出端均与CNN卷积神经系统连接，且BP神经网络系统输入端和输出端均与CNN卷积神经系统间另通过深度学习神经网络系统连接，深度学习神经网络系统与BP神经网络系统间并联。
进一步优化的，所述的智能通讯网关包括至少一条无线数据通讯线路及至少一条在线数据通讯线路。
重点说明的，所述的现场数据采集终端包括承载基座1、检测柱2、水质传感器3、温湿度传感器4、空气质量传感器5、噪声传感器6、PM2.5传感器7、水质分析仪8、空气检测仪9、分贝仪10及驱动电路11，所述承载基座1为横断面呈矩形的密闭腔体结构，其上端面与至少两条检测柱2相互连接，所述检测柱2与承载基座1上端面垂直分布，并为空心管状结构，其中所述温湿度传感器4、空气质量传感器5、噪声传感器6、PM2.5传感器7均嵌于检测柱2内，且检测柱2侧表面均布若干透孔12，所述水质传感器3超出检测柱2前端面至少5毫米，其后端面通过第一导线13-1及第二导线13-2与水质传感器3连接，所述第一导线13-1及第二导线13-2对应检测柱2前端面设收线器，并与收线器14连接，所述水质分析仪8、空气检测仪9、分贝仪10及驱动电路11均嵌于承载基座1内，且所述空气检测仪9与空气质量传感器5、PM2.5传感器7电气连接，所述噪声传感器6与分贝仪10电气连接，所述驱动电路11分别与温湿度传感器3、水质分析仪8、空气检测仪9、分贝仪10电气连接，且所述驱动电路11另与外部电路及智能通讯网关连接。
进一步优化的，所述的驱动电路11为基于PLC、DSP、FPGA中任意一种为基础的电路系统，且所述驱动电路另设数据通讯模块、稳压电源及辅助蓄电池。
如图4所示，一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统的检测方法，包括以下步骤：
S1，系统组网，首先构建风险预警服务器，并由风险预警服务器通过外部第三方数据支撑服务器获得待检测范围内行政区域电子地图，一方面根据行政区域电子地图整体面域设置均布若干大环境检测点；另一方面根据电子地图中各污染源位置设置至少一个定点检测点，然后根据大环境检测点和定点检测点设置现场数据采集终端数量，设计现场数据采集终端通过智能通讯网关与监控管理服务器连接组网图，并根据连接组网图配置监控管理服务器、智能通讯网关及相应的连接数据通讯网络，最后对构成本发明的监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端进行组网连接，并由风险预警服务器为监控管理服务器、智能通讯网关、现场数据采集终端分配独立数据通讯地址及通讯协议，从而完成本发明系统配置；
S2，远程检测，完成S1步骤后，首先根据由风险预警服务器通过第三方数据支撑服务器获取待检测范围内整体气象环境条件参数，同时设定环境风险预警报警参数；然后通过监控管理服务器驱动相应的现场数据采集终端运行，通过现场数据采集终端分别对空气质量环境、水体环境、噪声环境进行整体检测，并将检测的数据发送至监控管理服务器中，由监控管理服务器对接收的现场采集数据进行运算处理后整体发送至风险预警服务器即可；
S3，环境预警，完成S2步骤后，由风险预警服务器对接收的数据进行运算处理，在运算处理中，一方面对接收数据进行输出，同时与S2步骤设定的环境风险预警报警参数进行比对计算，并将结算结果同步输出，并根据比对结果对环境风险时间进行报警；另一方面将接收的数据首先通过CNN卷积神经系统初步运算，并将运算后的数据输入到BP神经网络系统中，由BP神经网络系统进行二次数据运算作业，生成初步环境风险事件自主报警运算逻辑；最后将生成的自主报警运算逻辑从BP神经网络系统后侧的CNN卷积神经系统进行优化运算后输出，得到最终环境风险事件自主报警运算逻辑，并由最终环境风险事件自主报警运算逻辑对接收数据与S2步骤设定的环境风险预警报警参数进行比对计算，同时生成的最终环境风险事件自主报警运算逻辑另通过深度学习神经网络系统进行深度学习校核，以提高最终环境风险事件自主报警运算逻辑数据运算效率及精度。
本实施例中，所述的S1步骤中，大环境检测点设定时，相邻两个大环境检测点间间距为10—500米。
本发明系统构成结构简单，通用性好，安装维护方便，一方面可有效的实现对特定范围内自然环境及污染源周边环境进行全面精确检测作业的需要，且数据检测精度、运行自动化程度高；另一方面系统组网、维护及拓展能力强且成本低廉，同时具有良好的数据通讯处理能力，且对环境数据计算及处理能力好，系统运行智能化程度高，可极大的提高环境检测作业及预警报警作业的精度和效率。
本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制。上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理。在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进。这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。。

Claims (8)

1.一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，其特征在于：包括监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端，其中所述监控管理服务器至少两个，各监控管理服务器间通过数据通讯网络相互连接，并通过中继服务器与风险预警服务器连接，所述智能通讯网关若干，各智能通讯网关间通过中继服务器混联，并构成一个工作组，所述工作组至少两个，各工作组均通过数据通讯网络与监控管理服务器连接，且每个监控管理服务器均通过中继服务器与至少两个工作组连接，所述智能通讯网关另通过中继服务器与若干现场数据采集终端建立数据连接，所述现场数据采集终端若干，分别安装在预设的监测点位置；所述的现场数据采集终端包括承载基座(1)、检测柱（2）、水质传感器（3）、温湿度传感器(4)、空气质量传感器(5)、噪声传感器(6)、PM2.5传感器(7)、水质分析仪(8)、空气检测仪(9)、分贝仪(10)及驱动电路(11)，所述承载基座(1)为横断面呈矩形的密闭腔体结构，其上端面与至少两条检测柱（2）相互连接，所述检测柱（2）与承载基座(1)上端面垂直分布，并为空心管状结构，其中所述温湿度传感器(4)、空气质量传感器(5)、噪声传感器(6)、PM2.5传感器(7)均嵌于检测柱（2）内，且检测柱（2）侧表面均布若干透孔(12)，所述水质传感器（3）超出检测柱（2）前端面至少5毫米，第一导线(13-1)及第二导线（13-2）与水质传感器（3）连接，所述第一导线(13-1)及第二导线（13-2）对应检测柱（2）前端面设收线器(14)，并与收线器(14)连接，所述水质分析仪(8)、空气检测仪(9)、分贝仪(10)及驱动电路(11)均嵌于承载基座(1)内，且所述空气检测仪(9)与空气质量传感器(5)、PM2.5传感器(7)电气连接，所述噪声传感器(6)与分贝仪(10)电气连接，所述驱动电路(11)分别与温湿度传感器(4)、水质分析仪(8)、空气检测仪(9)、分贝仪(10)电气连接，且所述驱动电路(11)另与外部电路及智能通讯网关连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，其特征在于：所述的监控管理服务器为基于云计算的数据服务器，且监控管理服务器内另设身份识别子系统、数据云计算子系统、通讯协议管理子系统，且所述通讯协议管理子系统通过数据通讯网络与外部第三方数据支撑服务器连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，其特征在于：所述的外部第三方数据支撑服务器为气象服务数据服务器、城市规划管理数据服务器、城市交通状态数据服务器、移动通讯服务管理服务器及环保局数据服务器中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，其特征在于：所述的风险预警服务器为基于C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，且所述BP神经网络系统的输入端和输出端均与CNN卷积神经系统连接，且BP神经网络系统输入端和输出端均与CNN卷积神经系统间另通过深度学习神经网络系统连接，深度学习神经网络系统与BP神经网络系统间并联。
5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，其特征在于：所述的智能通讯网关包括至少一条无线数据通讯线路及至少一条在线数据通讯线路。
6.根据权利要求1所述的一种基于互联网的环保远程在线数据监控系统，其特征在于：所述的驱动电路(11)为基于PLC、DSP、FPGA中任意一种为基础的电路系统，且所述驱动电路(11)另设数据通讯模块、稳压电源及辅助蓄电池。
7.根据权利要求2所述基于互联网的环保远程在线数据监控系统的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1，系统组网，首先构建风险预警服务器，并由所述风险预警服务器通过外部第三方数据支撑服务器获得待检测范围内行政区域电子地图，一方面根据行政区域电子地图整体面域设置均布若干大环境检测点；另一方面根据电子地图中各污染源位置设置至少一个定点检测点，然后根据大环境检测点和定点检测点设置现场数据采集终端数量，设计现场数据采集终端通过智能通讯网关与监控管理服务器连接组网图，并根据连接组网图配置监控管理服务器、智能通讯网关及相应的连接数据通讯网络，最后对监控管理服务器、风险预警服务器、数据通讯网络、智能通讯网关、现场数据采集终端进行组网连接，并由风险预警服务器为监控管理服务器、智能通讯网关、现场数据采集终端分配独立数据通讯地址及通讯协议，从而完成系统配置；
S2，远程检测，完成S1步骤后，首先由风险预警服务器通过第三方数据支撑服务器获取待检测范围内整体气象环境条件参数，同时设定环境风险预警报警参数；然后通过监控管理服务器驱动相应的现场数据采集终端运行，通过现场数据采集终端分别对空气质量环境、水体环境、噪声环境进行整体检测，并将检测的数据发送至监控管理服务器中，由监控管理服务器对接收的现场采集数据进行运算处理后整体发送至风险预警服务器即可；
S3，环境预警，完成S2步骤后，由风险预警服务器对接收的数据进行运算处理，在运算处理中，一方面对接收数据进行输出，同时与S2步骤设定的环境风险预警报警参数进行比对计算，并将计算结果同步输出，并根据比对结果对环境风险时间进行报警；另一方面将接收的数据首先通过CNN卷积神经系统初步运算，并将运算后的数据输入到BP神经网络系统中，由BP神经网络系统进行二次数据运算作业，生成初步环境风险事件自主报警运算逻辑；最后将生成的自主报警运算逻辑从BP神经网络系统后侧的CNN卷积神经系统进行优化运算后输出，得到最终环境风险事件自主报警运算逻辑，并由最终环境风险事件自主报警运算逻辑对接收数据与S2步骤设定的环境风险预警报警参数进行比对计算，同时生成最终环境风险事件，自主报警运算逻辑另通过深度学习神经网络系统进行深度学习校核，以提高最终环境风险事件自主报警运算逻辑数据运算效率及精度。
8. 根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于： S1步骤中，大环境检测点设定时，相邻两个大环境检测点间间距为10—500米。
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