CN116777116B - 基于云计算的园林数据智能管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于云计算的园林数据智能管理方法及系统，包括向每个设有的检测区域内布设检测传感器；获取每个验证区域的检测数据；利用每个验证区域的检测数据获得每个验证区域的推算检测值；利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；当每个验证区域的验证准确性值大于等于阈值时；将验证区域的推算检测值作为验证区域的检测值；当每个验证区域的验证准确性值小于阈值时，在该验证区域内布置传感器；有效的降低了园林区域内传感器的布局数量，实现了园林的智能化管理的同时也降低了园林的系统复杂性，提高了园林系统的稳定性，降低了维护园林的成本。

Description

基于云计算的园林数据智能管理方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于云计算的园林数据智能管理方法及系统。

背景技术

园林绿化管理，是指对园林的各种绿地、林地、公园、风景游览区、苗圃等的建设、养护和管理。园林绿化是城市建设中重要一环，很多城市建设中都规划好了大量的绿化用地，种植各种植物和树木；但是，园林绿化管理的精准管理是一个难题；

目前为了能够对园林进行精准管理，在园林内各位置设置用于检测园林环境数据的传感器，用于检测园林中各个位置的数据来实现园林的智能化管理，但对园林的各个位置布置传感器进行园林区域内的数据进行采集会使传感器数量过多则会造成系统的复杂性升高稳定性降低，采集的数据产生重叠，故障频发维护成本高等缺点。

发明内容

本发明用于解决目前通在园林内各个位置设置传感器用于检测园林区域内的数据，造成传感器数量过大，系统的复杂性升高稳定性降低的问题，提供一种在部分区域内设置传感器，利用设置传感器检测的数据对未设置的区域进行推算，如该区域的推算出的数据与验证传感器的数据相符合则在该区域不设置传感器，降低了园林区域内设置传感器额数量，提升了数据的稳定性的，基于云计算的园林数据智能管理方法及系统，包括：

将园林划分为多个区域，且将多个区域分为检测区域和验证区域，两个相邻的检测区域之间至少存在一个验证区域；

获取每个验证区域在每个方向上且距离该验证区域最近的四个检测传感器检测的检测数据；

利用每个验证区域在每个方向上获得的检测传感器的检测数据及检测传感器到验证区域的距离得到每个验证区域在每个方向上的推算贡献值；

根据每个验证区域在每个方向上的推算贡献值获得每个验证区域的推算检测值；

在每个验证区域内布设验证传感器，利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；

当每个验证区域的验证准确性值大于等于设定的阈值时；将验证区域的推算检测值作为验证区域的检测值；

当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，在该验证区域内布置传感器，完成对验证准确性值小于设定的阈值的所有验证区域进行传感器布局。

进一步的，还包括：当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，获取该验证区域任意三个方向上的传感器之间的距离及传感器检测数据，并利用任意三个方向上传感器之间的距离和传感器检测数据获得干扰源的位置，并在干扰源的位置处布置检测传感器。

进一步的，获取每个验证区域在每个方向上的推算贡献值的方法包括：

式中：表示验证区域在/>方向上的推算贡献值；/>表示在/>方向上距离验证区域最近的传感器的数据；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上与验证区域距离最近的传感器间到验证区域的距离。

进一步的，获得每个验证区域的推算检测值的方法包括：将获得的验证区域在每个方向上的推算贡献值进行求和得到该验证区域的推算检测值。

进一步的，获得每个验证区域的验证准确性值的方法包括：获取每个验证区域中布置的验证检测传感器的检测数据，利用验证区域中验证检测传感器的检测数据与该验证区域的推算检测值做差的绝对值与验证检测传感器的检测数据的比值获取验证准确性值。

进一步的，获得干扰源的位置的方法包括：

式中：，/>，/>分别表示为干扰源在三个传感器方向之间的夹角；/>表示传感器a与干扰源之间的距离；/>表示传感器b与干扰源之间的距离；/>表示传感器c与干扰源之间的距离；/>表示传感器a与传感器b之间的距离，/>表示传感器b与传感器c之间的距离；/>表示传感器c与传感器a之间的距离。

进一步的，所述设定的阈值为95%。

基于云计算的园林数据智能管理系统，包括：

区域划分模块：用于将园林划分为多个区域，且将多个区域分为检测区域和验证区域，两个相邻的检测区域之间至少存在一个验证区域；向每个所述检测区域内布设检测传感器；向每个验证区域布设验证传感器；

验证区域推算检测值计算模块：用户获取每个验证区域在每个方向上且距离该验证区域最近的四个检测传感器检测的检测数据；

利用每个验证区域在每个方向上获得的检测传感器的检测数据及检测传感器到验证区域的距离得到每个验证区域在每个方向上的推算贡献值；

根据每个验证区域在每个方向上的推算贡献值获得每个验证区域的推算检测值；

验证区域传感器确认模块：在每个验证区域内布设验证传感器，利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；

当每个验证区域的验证准确性值大于等于设定的阈值时；将验证区域的推算检测值作为验证区域的检测值；

当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，在该验证区域内布置传感器，完成对验证准确性值小于设定的阈值的所有验证区域进行传感器布局。

本发明的有益效果是：在园林区域内设置不同的检测区域和验证区域，在检测区域内设置用于检测园林数据的传感器，并通过每个验证区域周边的检测区域的传感器检测的数据对验证区域的数据进行推算，并利用推算的结果与验证区域内的验证检测传感器检测的数据进行判断验证区域是否需要布局传感器，在保证园区内数据检测的同时，有效的降低了园林区域内传感器的布局数量，实现了园林的智能化管理的同时也降低了园林的系统复杂性，提高了园林系统的稳定性，降低了维护园林的成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法的流程图；

图2为本发明中远离区域内布置传感器的示意图；

图3为本发明实施例中获取干扰源位置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

如图1所示本实施例提供了基于云计算的园林数据智能管理方法，包括：

将园林划分为多个区域，且将多个区域分为检测区域和验证区域，两个相邻的检测区域之间至少存在一个验证区域；每一个检验区域和验证区域的大小为一个传感器所能检测的最大区域，将区域分为检测区域和验证区域能够有效的减少后期布置传感器的数量，具体的是在所述检测区域内布设检测传感器；验证区域内设置验证传感器；该验证传感器用于对检测区域传感器检测的数据推算出的验证区域的数据进行验证，当验证成功时，将该验证区域中的验证传感器进行去除，验证区域不设置传感器，当验证不成功时，将该验证传感器作为该验证区域的检测传感器，利用此方法能够有效的较少区域内的传感器数量，提高整个系统检测的稳定性；具体的是所述检测区域之间最少设置一个验证区域，也可以设置两个验证区域；本实施例中以温度传感器为例进行距离说明，如图2所示进行检测区域和验证区域的布局；图2中的灰色点为布置的检测传感器和验证传感器。

在通过检测区域中设置的传感器所检测出的数据对验证区域的数据进行推算时，因为园林内的数据在空间位置上存在一定的规律，所以通过检测区域的传感器所采集的数据与其分布位置进行分析，量化一个区域对另一个区域影响的贡献程度，将各个方向上的贡献程度相互叠加，达到构建园林内各个区域数据的表达式的目的；

要获取验证区域周边的检测区域内检测传感器所检测出的数据，本实施例是获取每个验证区域在每个方向上且距离该验证区域最近的四个传感器检测的检测数据；方向为4个方向，本实施例采用，/>，/>，/>方向进行距离说明。

园林区域内各项数据都会随着各个区域的冷源、热源，土壤、水源、植被，地形等诸多因素所影响，但在园林内，相邻区域之间的环境等情况总是相近的，相邻区域之间的各项数据差异比非相邻区域间的各项数据差异小，即相距距离大的两个区域间的影响小于相距距离小的两个区域间的影响；所以可以通过验证区域周边的检测区域所采集的数据与个检测区域中检测区域到验证区域的距离得出对应的贡献程度，将此方向上的贡献程度与此方向上数据的乘积即为此方向所贡献的数据；

利用每个验证区域在每个方向上获得的传感器检测的检测数据及传感器到验证区域的距离得到每个验证区域在每个方向上的推算贡献值；

式中：，/>，/>，/>表示为验证区域分别在/>，/>，/>，/>方向上的推算贡献值；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上与验证区域距离最近的传感器到验证区域的距离；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上距离验证区域最近的传感器的数据。

在根据每个验证区域在每个方向上的推算贡献值获得每个验证区域的推算检测值；

式中：为验证区域的推算检测值，/>，/>，/>，/>表示为验证区域分别在/>，/>，/>，/>方向上的推算贡献值；验证区域的数据受到4个方向不同的影响，因此本实施例通过在/>，/>，/>，/>方向上的推算贡献值来得到验证区域的推算检测值；利用此方法得到园林内所有验证区域的推算检测值。

由于该推算检测值是通过检测区域来推算出来测理论值，为了验证该理论值是否正确需要对验证区域中的具体数据进行检测，通过检测后的数据与该推算检测值（理论值）进行对比，如该推算检测值符合，将该验证区域布置的验证传感器进行去除，并将该推算检测值作为验证区域的检测值；如不符合则将验证传感器作为验证区域的传感器对验证区域中的数据进行检测。

在每个验证区域内布设验证传感器，利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；具体的是获取每个验证区域中布置的验证检测传感器的检测数据，利用验证区域中验证检测传感器的检测数据与该验证区域的推算检测值做差的绝对值与验证检测传感器的检测数据的比值获取验证准确性值；验证准确性值的表达式如下：

式中：表示第/>个验证区域的验证准确性；/>表示第/>个验证区域内设置的验证传感器所检测出的验证数据；/>表示第/>个验证区域的推算检测值；

通过将验证区域内验证传感器所采集到的数据与由园林内验证区域的推算检测值做差，该差值就表示实际数据与推算数据间的失真大小，通过将失真大小与实际数据的比值，得到推算结果的不准确程度，通过1减去不准确程度得到即准确程度。

本实施例设置的阈值为95%，当验证区域的验证准确性高于95%时认为推算出的数据为可靠，将该验证区域的推算检测值作为该验证区域的检测值，同时将该验证区域内布置的验证传感器进行去除，当验证区域的验证准确性低于95%时认为推算出的数据不可靠，将该验证区域内的验证传感器作为检测传感器对验证区域内的环境数据进行检测。

依次完成了对所有验证区域内需要进行布局检测传感器进行了布局，完成了整个园林区域所有传感器的布局，布局完成传感器后，布局有检测传感器的区域将传感器检测到的数据发送到处理器中，同时处理器对无传感器的区域，经过该无传感器区域通过其周围区域传感器检测的数据得到推算检测值作为无传感器区域的检测数据，至此处理器得到了所有区域的检测数据（包含推算检测值），然后利用得到的所有区域的检测数据对区域进行分类，对不同分类的区域进行不同的管理，如通过温度检测出的温度对区域进行分类，则在后续管理上需要对温度进行调节，确保其保持在一个比较适合的温度中，如采用湿度来进行区分，则后续需要控制浇水量来对其不同区域内的湿度进行控制。

可以看出，本实施例利用验证区域周边的检测区域中检测传感器检测出的数据来计算出验证区域的推算检测值，并利用该推算检测值与验证区域内的验证传感器的数据进行对比，如符合则将该推算检测值作为检测值，如不符合则在验证区域设置传感器对其数据进行检测，利用该方法有效的较少了传感器设置的数量，减少了整个系统的运营成本，同时由于传感器数量的减少，计算数据减少，园林在后续进行智能化管理时降低了园林的系统复杂性，提高了园林系统的稳定性。

优先的，在验证区域中计算得到的验证准确性值小于阈值时，说明该验证区域中含有能够影响到验证区域内环境数据的干扰源，为了能够确保验证区域内布置的传感器能够精确的采集到验证区域内的数据，最优的方法是将传感器布置在感干扰源的位置处，能够精确的检测出验证区域内的环境数据，有助于后期通过其检测的数据对园林进行有效的智能话管理；因此当验证区域中计算得到的验证准确性值小于阈值时，需要计算验证区域内干扰源的位置，然后才可以将传感器设置在干扰源位置上。

在计算验证区域内的干扰源位置时，获取该验证区域任意三个方向上的传感器之间的距离及检测传感器的数据，并利用任意三个方向上检测传感器之间的距离和检测传感器检测数据获得干扰源的位置，并在干扰源的位置处布置检测传感器。

由于距离干扰源越近的检测传感器受干扰源的影响就越大，其中，/>，/>，/>为其附近检测传感器所采集的数据，由于距离干扰源越近受到干扰源的影响就越大，所以在干扰源大于正常值时，可以根据附近的检测传感器所采集的数据与分布位置判断干扰源的所在区域，同时可以根据检测传感器所采集的数据与其分布的位置，求出干扰源的具体位置与大小；

式中：， />，/>分别为据干扰源最近的三个传感器与干扰源之间的距离，，/>，/>分别为干扰源对/>，/>，/>方向上检测传感器所采集的数据，/>为干扰源的数据；

继续按照如图3所示建立公式：

式中：，/>，/>分别表示为干扰源在三个传感器方向之间的夹角；/>表示传感器a与干扰源之间的距离；/>表示传感器b与干扰源之间的距离；/>表示传感器c与干扰源之间的距离；/>表示传感器a与传感器b之间的距离，/>表示传感器b与传感器c之间的距离；/>表示传感器c与传感器a之间的距离。利用该公式能够准确的计算处干扰源所在的位置；该公式的基础理论为余弦定理。

利用该公式能够准确的计算处干扰源的位置，然后将验证区域中的验证传感器布置到干扰源的位置上，对验证区域进行精确的检测，能够确保所有区域所检测处的数据是精确无误的，为后期在根据检测的数据及进行管理时更加的准确，精准。

本实施例还提供了基于云计算的园林数据智能管理系统，包括：

区域划分模块：用于将园林划分为多个区域，且将多个区域分为检测区域和验证区域，两个相邻的检测区域之间至少存在一个验证区域；向每个所述检测区域内布设检测传感器；向每个验证区域布设验证传感器；

验证区域推算检测值计算模块：用户获取每个验证区域在每个方向上且距离该验证区域最近的四个检测传感器检测的检测数据；

利用每个验证区域在每个方向上获得的检测传感器的检测数据及检测传感器到验证区域的距离得到每个验证区域在每个方向上的推算贡献值；

根据每个验证区域在每个方向上的推算贡献值获得每个验证区域的推算检测值；

验证区域传感器确认模块：在每个验证区域内布设验证传感器，利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；

当每个验证区域的验证准确性值大于等于设定的阈值时；将验证区域的推算检测值作为验证区域的检测值；

当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，在该验证区域内布置传感器，完成对验证准确性值小于设定的阈值的所有验证区域进行传感器布局。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于云计算的园林数据智能管理方法，其特征在于，包括：

将园林划分为多个区域，且将多个区域分为检测区域和验证区域，两个相邻的检测区域之间至少存在一个验证区域；

向每个所述检测区域内布设检测传感器；

获取每个验证区域在每个方向上且距离该验证区域最近的四个检测传感器检测的检测数据；

利用每个验证区域在每个方向上获得的检测传感器的检测数据及检测传感器到验证区域的距离得到每个验证区域在每个方向上的推算贡献值；

根据每个验证区域在每个方向上的推算贡献值获得每个验证区域的推算检测值；

在每个验证区域内布设验证传感器，利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；

当每个验证区域的验证准确性值大于等于设定的阈值时；将验证区域的推算检测值作为验证区域的检测值；

当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，在该验证区域内布置传感器，完成对验证准确性值小于设定的阈值的所有验证区域进行传感器布局；

获取每个验证区域在每个方向上的推算贡献值的方法包括：

式中：，/>，/>，/>表示为验证区域分别在/>，/>，/>，/>方向上的推算贡献值；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上与验证区域距离最近的传感器到验证区域的距离；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上距离验证区域最近的传感器的数据；

获得每个验证区域的推算检测值的方法包括：将获得的验证区域在每个方向上的推算贡献值进行求和得到该验证区域的推算检测值。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的园林数据智能管理方法，其特征在于，还包括：当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，获取该验证区域任意三个方向上的传感器之间的距离及传感器检测数据，并利用任意三个方向上传感器之间的距离和传感器检测数据获得干扰源的位置，并在干扰源的位置处布置检测传感器。

3.根据权利要求2所述的基于云计算的园林数据智能管理方法，其特征在于，获得每个验证区域的验证准确性值的方法包括：获取每个验证区域中布置的验证检测传感器的检测数据，利用验证区域中验证检测传感器的检测数据与该验证区域的推算检测值做差的绝对值与验证检测传感器的检测数据的比值获取验证准确性值。

4.根据权利要求2所述的基于云计算的园林数据智能管理方法，其特征在于，获得干扰源的位置的方法包括：

式中：，/>，/>分别表示为干扰源在三个传感器方向之间的夹角；/>表示传感器a与干扰源之间的距离；/>表示传感器b与干扰源之间的距离；/>表示传感器c与干扰源之间的距离；/>表示传感器a与传感器b之间的距离，/>表示传感器b与传感器c之间的距离；/>表示传感器c与传感器a之间的距离。

5.根据权利要求1所述的基于云计算的园林数据智能管理方法，其特征在于，所述设定的阈值为95%。

6.基于云计算的园林数据智能管理系统，其特征在于，包括：

区域划分模块：用于将园林划分为多个区域，且将多个区域分为检测区域和验证区域，两个相邻的检测区域之间至少存在一个验证区域；向每个所述检测区域内布设检测传感器；向每个验证区域布设验证传感器；

验证区域推算检测值计算模块：用户获取每个验证区域在每个方向上且距离该验证区域最近的四个检测传感器检测的检测数据；

利用每个验证区域在每个方向上获得的检测传感器的检测数据及检测传感器到验证区域的距离得到每个验证区域在每个方向上的推算贡献值，包括：

式中：，/>，/>，/>表示为验证区域分别在/>，/>，/>，/>方向上的推算贡献值；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上与验证区域距离最近的传感器到验证区域的距离；/>，/>，/>，/>分别表示在/>，/>，/>，/>方向上距离验证区域最近的传感器的数据；

根据每个验证区域在每个方向上的推算贡献值获得每个验证区域的推算检测值，包括：将获得的验证区域在每个方向上的推算贡献值进行求和得到该验证区域的推算检测值；

验证区域传感器确认模块：在每个验证区域内布设验证传感器，利用验证传感器检测的数据与推算检测值获得每个验证区域的验证准确性值；

当每个验证区域的验证准确性值大于等于设定的阈值时；将验证区域的推算检测值作为验证区域的检测值；

当每个验证区域的验证准确性值小于设定的阈值时，在该验证区域内布置传感器，完成对验证准确性值小于设定的阈值的所有验证区域进行传感器布局。