CN114090233A - 一种基于云边协同的学生运动数据监测方法和系统 - Google Patents

一种基于云边协同的学生运动数据监测方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：包括相互连接的数据采集单元、边缘计算单元和云计算单元，穿戴设备包括体温感知模块、心率感知模块、步数感知模块、蓝牙传输模块和血氧感知模块，所述边缘计算单元包括路由模块一，异常数据检测模块、报警模块、数据同步模块和心跳模块，所述云计算单元包括路由模块二、存储模块、可视化模块、课时管理模块和心跳接收模块。本发明与现有技术相比的优点在于：能够对大规模的运动数据提供低延迟高性能服务，同时能够大大降低了远程通讯的吞吐量。

Description

一种基于云边协同的学生运动数据监测方法和系统
技术领域
本发明涉及物联网、边缘计算、智慧教育和信息系统技术领域，具体是指一种适用于智慧操场领域，基于边缘计算和云计算协同技术针对学生运动期间产生的实时数据进行监测的方法和系统。
背景技术
随着素质教育日益得到相关部门的重视和全民健身运动的观念深入人心。有相关数据显示，至2020年，体育培训产业的市场规模将超过2000亿元。同时，教育部对青少年的体育教学质量也十分重视，不断提高体育测试成绩在学生入学考试成绩中的占比。运用高科技手段比如物联网和大数据实时量化和监督个体学生的体育锻炼可以更具象地了解学生体育运动情况。
基于此背景，就有了学生体育监测系统，通过使用可穿戴设备获取学生运动的实时数据。一方面学生运动时产生的数据需要进行计算以观察学生健康是否处于正常的状态，对计算的低延迟性要求较高；另一方面所有的运动数据需要进行持久化的存储以进行进一步的课时情况统计和分析等。直接将数据发送到远程服务器进行计算和存储会产生两方面的影响。一是实时产生的大量数据会频繁的向服务器发送请求导致吞吐量较大，服务器承受的压力也会较大；二是使用http协议发送请求然后接收服务器的返回报文需要的时间相对较长，不能保证计算需要的低延迟。为解决上述技术问题亟需一种基于云边协同的学生运动数据监测方法和系统。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服以上技术缺陷，提供一种基于云边协同的学生运动数据监测方法和系统，能够对大规模的运动数据提供低延迟高性能服务，同时能够大大降低了远程通讯的吞吐量。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，包括相互连接的数据采集单元、边缘计算单元和云计算单元；
所述数据采集单元为穿戴设备，对学生运动时产生的实时数据进行感知和采集，穿戴设备包括体温感知模块、心率感知模块、步数感知模块、蓝牙传输模块和血氧感知模块，所述体温感知模块包括一个温度传感器，所述心率感知模块包括一个光学心率传感器，其中心率用每分钟心跳数(BMP)表示，计算公式为：
Figure BDA0003315367430000011
其中IBI脉搏间隔由光学心率传感器以光电容积法测量得到；
所述血氧感知模块使用两个发光二极管，所述步数感知模块包括三轴加速度传感器和加速度传感器；
所述边缘计算单元用来接受设备发出的实时数据进行异常检测计算以及缓存和转发，包括路由模块一，异常数据检测模块、报警模块、数据同步模块和心跳模块，所述路由模块一基于MQTT协议完成请求的路由工作，所述异常检测模块包括体温异常检测、血氧异常检测和心率异常检测，如果体温和血氧的数据连续在T个时间单位内均小于或大于预设的阈值范围，则判断学生运动处于非健康状态，调用报警模块。如果每分钟心跳数处于正常的范围之外则立即调用报警模块；
所述报警模块会执行机器自动报警电话拨号当前时段注册的值班老师手机进行通知报警，报警内容包括学生姓名以及报警原因，当前号码无人接听则在预设时段后尝试重新拨打，超过固定次数仍无人接听则机器拨打平台注册的直接上级单位号码；
所述数据同步模块在固定的时段内将边缘节点在上一个时段内缓存的运动数据批量上传同步到云节点中进行持久化存储，模块内署定时任务，每隔tinterval时间边缘节点会向中心节点发送含有本地缓存的所有运动数据的http报文。模块内存中维护两个时间戳变量tvalid和tsend，tvalid表示在此时段前的数据都同步到了中心节点，tsend表示上一次发送同步缓存的时间，每次向中心节点发送http请求都会把tsend更新为当前时间。如果返回报文中状态码为0表示成功，则多线程异步清除所有时间戳在tvalid之前的所有数据并更新tvalid＝tsend；
所述心跳模块内包含一个定时任务，定时任务使用单独一个线程周期性地向中心节点发送心跳信号请求，通知中心节点当前边缘节点处于活跃状态；
所述云计算单元包括路由模块二、存储模块、可视化模块、课时管理模块和心跳接收模块，所有的边缘单元节点会把数据同步到云计算单元，云计算单元基于http协议与边缘节点进行通信，所述路由模块二与数据同步模块连接，所述路由模块二接收边缘节点同步来的数据，所述存储模块使用关系型数据库Mysql和时序数据库InfluxDB，所述可视化模块通过读取存储模块的数据，中心节点服务端接受前端显示界面的http请求后返回报文内特定字段为需要展示的数据，所述课时管理模块客户端支持课时管理人员上传学生课时计划，所述心跳接收模块接收来自边缘顶点的心跳请求，如果超过一段时间没有接受到某个边缘节点的信号则视为其处于宕机状态，接受模块内每个节点信息会实时输入可视化模块，以提供节点状态检测。
关系型数据库Mysql存储全局信息，包括学校单位信息、老师信息、注册学生身份信息，时序数据库InfluxDB存储每个学生产生的实时运动信息，对于从边缘节点接收的批量运动信息的存储采用异步非阻塞的方式进行。
可视化模块前端配置发送http请求间隔参数，以固定的频率向服务器发送报文，可视化数据包括不同单位内实时正常运动学生数量、运动数据异常学生数量、当前值班老师信息，可视化模块也提供服务监控所有边缘节点是否处于可用状态。
任课老师使用excel格式文件进行体育课时计划各项指标的配置，比如步数要求，通过python脚本读取文件并基于配置的protobuf文件生成pbin格式文件，课时管理模块读取pbin文件将课时指标配置读取到内存中，课时管理模块根据输入模块的学生运动量相对于要求运动量占比统计每个学生的各个课时得分。
所述路由模块二维护一个线程池，为一个接收到的请求创建一个线程并在结束后销毁，使用kafka作为消息队列对进入的请求进行控制。
所述蓝牙传输模块使用蓝牙5.0通讯把实时数据同步到部署在附近的终端服务器上，终端服务器在200米范围内会自动接收蓝牙传输模块的数据。
一种基于云边协同的学生运动数据监测系统的监测方法，包括以下步骤：
步骤一：根据学校运动中心的地理位置为单位，在学生运动场所附近部署设置多个边缘计算单元节点，中心云计算节点连接全部边缘计算节点构成计算网络；
数据采集单元使用可穿戴设备测量学生的运动信息，包括心率、血氧浓度、体温和步数，并基于蓝牙5.0实时传输给边缘计算单元；
步骤二：边缘计算单元承担部分计算职责，边缘计算节点接收运动数据后进行异常检测计算，输出心率、血氧和体温等处于非健康范围的学生数据，调用报警模块自动拨号当前位置附近的值班老师，数据传递使用蓝牙近距离传输避免与云计算节点进行http通讯减低延迟；
边缘计算单元承担数据缓存职责，边缘计算节点对接收的运动数据进行缓存，设置一个独立的线程负责定时同步上一段时间的数据至中心云计算节点以降低数据传输吞吐量；
边缘计算单元内的心跳模块单独维护一个线程执行定时任务，向中心云计算单元不断发送心跳信号；
步骤三：云计算节点维护线程池处理边缘节点的数据传输请求，存储模块使用时序数据库InfluxDB存储运动产生的实时数据，使用关系数据库MySQL存储学生相关信息；
云计算节点包含课时管理模块，读取使用python脚本转换excel为pbin格式的配置文件到内存中，通过读取数据存储模块内学生的累计运动数据进行打分然后存储；
云计算节点的可视化模块接收可视化前端的请求，通过读取存储模块中的数据并把结果返回给前端提供展示；
心跳接收模块接收边缘计算节点的心跳信号，超过一定时间没有接收到某个节点的通信，则视节点为下线状态，边缘顶点的状态会输入可视化模块进行展示。
本发明与现有技术相比的优点在于：1、使用了边缘计算的架构，边缘计算节点部署在数据产生测附近，使用蓝牙协议接收运动数据，同时部分计算进行下沉，避免了与云计算服务器节点的远程通信，能够对大规模的运动数据提供低延迟高性能服务；
2、使用边缘节点缓存运动数据，并定时将运动数据批量发送给远程的云计算中心节点，大大降低了远程通讯的吞吐量。
附图说明
图1是本发明一种基于云边协同的学生运动数据监测方法和系统的系统结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，包括相互连接的数据采集单元、边缘计算单元和云计算单元；
数据采集单元
数据采集单元用来对学生运动时产生的实时数据进行感知和采集。感知单元由硬件设备构成，在本发明中主要是可穿戴设备，设备中使用体温感知模块、心率感知模块、步数感知模块和蓝牙传输模块。
体温感知模块包括一个温度传感器用以测量试体温数据，心率感知模块包含一个光学心率传感器以监测实时心率数据，其中心率用每分钟心跳数(BMP)表示，计算公式为：
Figure BDA0003315367430000041
其中IBI(脉搏间隔)由光学心率传感器以光电容积法测量得到。
蓝牙传输模块使用蓝牙5.0通讯把实时数据同步到部署在附近的终端服务器上。终端服务器在200米范围内会自动接收蓝牙传输模块的数据。
血氧感知模块使用两个发光二极管分别以不同波长的红光照射皮肤，在异侧的光电二极管会接收反射来的光，计算发射与接收光强度差得出血氧饱和度。
步数感知模块主要使用三轴加速度传感器和加速度传感器，采集加速度和设备位置变化来统计和监测步数。
边缘计算单元
边缘计算单元用来接受设备发出的实时数据进行异常检测计算以及缓存和转发。边缘计算单元主要包括路由模块，异常数据检测模块、报警模块、数据同步模块和心跳模块。
路由模块基于MQTT协议完成请求的路由工作。因为任务主要属于计算密集型任务选择使用单线程异步调用的方式在内存中处理持续的请求。
异常检测模块主要包括体温异常检测、血氧异常检测和心率异常检测。如果体温和血氧的数据连续在T个时间单位内均小于或大于预设的阈值范围，则判断学生运动处于非健康状态，调用报警模块。如果每分钟心跳数处于正常的范围之外则立即调用报警模块。
报警模块会执行机器自动报警电话拨号当前时段注册的值班老师手机进行通知报警。报警内容包括学生姓名以及报警原因。如果当前号码无人接听则在预设时段后尝试重新拨打。如果超过固定次数仍无人接听则机器拨打平台注册的直接上级单位号码。
数据同步模块在固定的时段内将边缘节点在上一个时段内缓存的运动数据批量上传同步到云节点中进行持久化存储，模块内署定时任务，每隔tinterval时间边缘节点会向中心节点发送含有本地缓存的所有运动数据的http报文。模块内存中维护两个时间戳变量tvalid和tsend，tvalid表示在此时段前的数据都同步到了中心节点，tsend表示上一次发送同步缓存的时间，每次向中心节点发送http请求都会把tsend更新为当前时间。如果返回报文中状态码为0表示成功，则多线程异步清除所有时间戳在tvalid之前的所有数据并更新tvalid＝tsend。
心跳模块内包含一个定时任务。定时任务使用单独一个线程周期性地向中心节点发送心跳信号请求，通知中心节点当前边缘节点处于活跃状态。
云计算单元
所有的边缘单元节点会把数据同步到云计算单元；云计算单元基于http协议与边缘节点进行通信。云计算单元包括路由模块、存储模块、可视化模块、课时管理模块和心跳接收模块。
云计算中心节点的路由模块接收边缘节点同步来的数据。因为中心节点处理的任务是IO密集型，所以路由模块维护一个线程池，为一个接收到的请求创建一个线程并在结束后销毁。使用kafka作为消息队列对进入的请求进行控制。
存储模块主要使用关系型数据库Mysql和时序数据库InfluxDB。关系型数据库Mysql主要用于存储全局信息，包括学校单位信息，老师信息，注册学生身份信息等。时序数据库InfluxDB用来存储每个学生产生的实时运动信息。对于从边缘节点接收的批量运动信息的存储采用异步非阻塞的方式进行。
可视化模块通过读取存储模块的数据，中心节点服务端接受前端显示界面的http请求后返回报文内特定字段为需要展示的数据。可视化前端配置发送http请求间隔参数，以固定的频率向服务器发送报文。可视化数据主要包括不同单位内实时正常运动学生数量，运动数据异常学生数量，当前值班老师信息等。可视化模块也提供服务监控所有边缘节点是否处于可用状态。
课时管理模块客户端支持课时管理人员上传学生课时计划。任课老师使用excel格式文件进行体育课时计划各项指标的配置，比如步数要求。通过python脚本读取文件并基于配置的protobuf文件生成pbin格式文件。管理模块读取pbin文件将课时指标配置读取到内存中。课时管理模块根据输入模块的学生运动量相对于要求运动量占比统计每个学生的各个课时得分。
心跳接收模块接收来自边缘顶点的心跳请求，如果超过一段时间没有接受到某个边缘节点的信号则视为其处于宕机状态。接受模块内每个节点信息会实时输入可视化模块，以提供节点状态检测。
一种基于云边协同的学生运动数据监测系统的监测方法，包括以下步骤：
步骤一：根据学校运动中心的地理位置为单位，在学生运动场所附近部署设置多个边缘计算单元节点，中心云计算节点连接全部边缘计算节点构成计算网络；
数据采集单元使用可穿戴设备测量学生的运动信息，包括心率、血氧浓度、体温和步数，并基于蓝牙5.0实时传输给边缘计算单元；
步骤二：边缘计算单元承担部分计算职责，边缘计算节点接收运动数据后进行异常检测计算，输出心率、血氧和体温等处于非健康范围的学生数据，调用报警模块自动拨号当前位置附近的值班老师，数据传递使用蓝牙近距离传输避免与云计算节点进行http通讯减低延迟；
边缘计算单元承担数据缓存职责，边缘计算节点对接收的运动数据进行缓存，设置一个独立的线程负责定时同步上一段时间的数据至中心云计算节点以降低数据传输吞吐量；
边缘计算单元内的心跳模块单独维护一个线程执行定时任务，向中心云计算单元不断发送心跳信号；
步骤三：云计算节点维护线程池处理边缘节点的数据传输请求，存储模块使用时序数据库InfluxDB存储运动产生的实时数据，使用关系数据库MySQL存储学生相关信息；
云计算节点包含课时管理模块，读取使用python脚本转换excel为pbin格式的配置文件到内存中，通过读取数据存储模块内学生的累计运动数据进行打分然后存储；
云计算节点的可视化模块接收可视化前端的请求，通过读取存储模块中的数据并把结果返回给前端提供展示；
心跳接收模块接收边缘计算节点的心跳信号，超过一定时间没有接收到某个节点的通信，则视节点为下线状态，边缘顶点的状态会输入可视化模块进行展示。
本发明在具体实施时，使用将部分计算与存储进行分离，部分的计算进行下沉在数据产生侧附近进行，避免了与云计算服务器节点的远程通信，因为数据产生基本位于学校体育活动中心具有很强的区域性，在靠近运动的地点布置边缘计算终端使用蓝牙对数据进行采集然后执行计算以降低延迟。边缘计算终端对运动数据进行缓存，周期性地批量向云计算节点服务器发送运动数据，大大降低了远程通讯的吞吐量。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：包括相互连接的数据采集单元、边缘计算单元和云计算单元；
所述数据采集单元为穿戴设备，对学生运动时产生的实时数据进行感知和采集，穿戴设备包括体温感知模块、心率感知模块、步数感知模块、蓝牙传输模块和血氧感知模块，所述体温感知模块包括一个温度传感器，所述心率感知模块包括一个光学心率传感器，其中心率用每分钟心跳数(BMP)表示，计算公式为：
Figure FDA0003315367420000011
其中IBI脉搏间隔由光学心率传感器以光电容积法测量得到；
所述血氧感知模块使用两个发光二极管，所述步数感知模块包括三轴加速度传感器和加速度传感器；
所述边缘计算单元用来接受设备发出的实时数据进行异常检测计算以及缓存和转发，包括路由模块一、异常数据检测模块、报警模块、数据同步模块和心跳模块，所述路由模块一基于MQTT协议完成请求的路由工作，所述异常检测模块包括体温异常检测、血氧异常检测和心率异常检测，如果体温和血氧的数据连续在T个时间单位内均小于或大于预设的阈值范围，则判断学生运动处于非健康状态，调用报警模块。如果每分钟心跳数处于正常的范围之外则立即调用报警模块；
所述报警模块会执行机器自动报警电话拨号当前时段注册的值班老师手机进行通知报警，报警内容包括学生姓名以及报警原因，当前号码无人接听则在预设时段后尝试重新拨打，超过固定次数仍无人接听则机器拨打平台注册的直接上级单位号码；
所述数据同步模块在固定的时段内将边缘节点在上一个时段内缓存的运动数据批量上传同步到云节点中进行持久化存储，模块内署定时任务，每隔tinterval时间边缘节点会向中心节点发送含有本地缓存的所有运动数据的http报文。模块内存中维护两个时间戳变量tvalid和tsend，tvalid表示在此时段前的数据都同步到了中心节点，tsend表示上一次发送同步缓存的时间，每次向中心节点发送http请求都会把tsend更新为当前时间。如果返回报文中状态码为0表示成功，则多线程异步清除所有时间戳在tvalid之前的所有数据并更新tvalid＝tsend；
所述心跳模块内包含一个定时任务，定时任务使用单独一个线程周期性地向中心节点发送心跳信号请求，通知中心节点当前边缘节点处于活跃状态；
所述云计算单元包括路由模块二、存储模块、可视化模块、课时管理模块和心跳接收模块，所有的边缘单元节点会把数据同步到云计算单元，云计算单元基于http协议与边缘节点进行通信，所述路由模块二与数据同步模块连接，所述路由模块二接收边缘节点同步来的数据，所述存储模块使用关系型数据库Mysql和时序数据库InfluxDB，所述可视化模块通过读取存储模块的数据，中心节点服务端接受前端显示界面的http请求后返回报文内特定字段为需要展示的数据，所述课时管理模块客户端支持课时管理人员上传学生课时计划，所述心跳接收模块接收来自边缘顶点的心跳请求，如果超过一段时间没有接受到某个边缘节点的信号则视为其处于宕机状态，接受模块内每个节点信息会实时输入可视化模块，以提供节点状态检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：关系型数据库Mysql存储全局信息，包括学校单位信息、老师信息、注册学生身份信息，时序数据库InfluxDB存储每个学生产生的实时运动信息，对于从边缘节点接收的批量运动信息的存储采用异步非阻塞的方式进行。
3.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：可视化模块前端配置发送http请求间隔参数，以固定的频率向服务器发送报文，可视化数据包括不同单位内实时正常运动学生数量、运动数据异常学生数量、当前值班老师信息，可视化模块也提供服务监控所有边缘节点是否处于可用状态。
4.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：任课老师使用excel格式文件进行体育课时计划各项指标的配置，比如步数要求，通过python脚本读取文件并基于配置的protobuf文件生成pbin格式文件，课时管理模块读取pbin文件将课时指标配置读取到内存中，课时管理模块根据输入模块的学生运动量相对于要求运动量占比统计每个学生的各个课时得分。
5.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：所述路由模块二维护一个线程池，为一个接收到的请求创建一个线程并在结束后销毁，使用kafka作为消息队列对进入的请求进行控制。
6.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的学生运动数据监测系统，其特征在于：所述蓝牙传输模块使用蓝牙5.0通讯把实时数据同步到部署在附近的终端服务器上，终端服务器在200米范围内会自动接收蓝牙传输模块的数据。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种基于云边协同的学生运动数据监测系统的监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：根据学校运动中心的地理位置为单位，在学生运动场所附近部署设置多个边缘计算单元节点，中心云计算节点连接全部边缘计算节点构成计算网络；
数据采集单元使用可穿戴设备测量学生的运动信息，包括心率、血氧浓度、体温和步数，并基于蓝牙5.0实时传输给边缘计算单元；
步骤二：边缘计算单元承担部分计算职责，边缘计算节点接收运动数据后进行异常检测计算，输出心率、血氧和体温等处于非健康范围的学生数据，调用报警模块自动拨号当前位置附近的值班老师，数据传递使用蓝牙近距离传输避免与云计算节点进行http通讯减低延迟；
边缘计算单元承担数据缓存职责，边缘计算节点对接收的运动数据进行缓存，设置一个独立的线程负责定时同步上一段时间的数据至中心云计算节点以降低数据传输吞吐量；
边缘计算单元内的心跳模块单独维护一个线程执行定时任务，向中心云计算单元不断发送心跳信号；
步骤三：云计算节点维护线程池处理边缘节点的数据传输请求，存储模块使用时序数据库InfluxDB存储运动产生的实时数据，使用关系数据库MySQL存储学生相关信息；
云计算节点包含课时管理模块，读取使用python脚本转换excel为pbin格式的配置文件到内存中，通过读取数据存储模块内学生的累计运动数据进行打分然后存储；
云计算节点的可视化模块接收可视化前端的请求，通过读取存储模块中的数据并把结果返回给前端提供展示；
心跳接收模块接收边缘计算节点的心跳信号，超过一定时间没有接收到某个节点的通信，则视节点为下线状态，边缘顶点的状态会输入可视化模块进行展示。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115225630A (zh) * 2022-07-19 2022-10-21 浪潮云信息技术股份公司 一种边缘计算场景下的云边消息通信方法

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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