CN117097757A - 一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统及方法 - Google Patents

一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统及方法，属于物联网技术领域。该系统包括传感器模块、数据库、人工控制模块、智能控制模块和设备管理模块；所述传感器模块用于通过传感器采集光照数据、声音数据和运动数据，并将采集的数据发送给智能管理模块；所述数据库用于储存历史大数据；所述人工控制模块用于用户直接控制设备管理模块中的照明设备；所述智能控制模块用于分析传感器模块发送的数据，向设备管理模块发送智能调控指令；所述设备管理模块用于控制照明设备的打开或关闭；在本发明中，通过分析物联网信息对照明系统进行协调控制，使得系统更加智能化，提高了能源的利用率。

Description

一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统及方法
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体为一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统及方法。
背景技术
物联网是将各种物理设备、传感器和网络连接起来，实现设备之间的交互和共享，从而形成一个互联的智能系统；物联网通过无线通信、大数据分析和云计算等技术，使得各种设备能够实时感知、收集和传输数据，并进行智能处理和应用。
通过物联网信息的采集和分析，可以实现系统的智能控制和自动化管理，从而提高系统的工作效率；一些照明系统往往通过设定固定时间段来控制照明设备工作状态，但是白天一些阴雨天气也会影响到区域内明暗程度；一些照明系统通过设置光照强度阈值来判断是否启动或关闭照明设备，但当照明设备打开且长时间不关闭时，由于灯光的干涉和衍射，系统难以准确判断当前光照强度下是否满足照明设备关闭条件，从而造成不必要的资源浪费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的多源数据交互管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统，该系统包括传感器模块、数据库、人工控制模块、智能控制模块和设备管理模块；
所述传感器模块用于通过传感器采集光照数据、声音数据和运动数据，并将采集的数据发送给智能管理模块；所述数据库用于储存历史大数据；所述人工控制模块用于用户直接控制设备管理模块中的照明设备；所述智能控制模块用于分析传感器模块发送的数据，向设备管理模块发送智能调控指令；所述设备管理模块用于控制照明设备的打开或关闭；
其中，历史大数据包括采集的历史声音数据、历史光照数据和历史运动数据；运动数据包括物体的位置信息和运动状态信息。
根据上述技术方案，所述传感器模块包含声音数据采集单元、光照数据采集单元、运动数据采集单元和数据发送单元；
所述声音数据采集单元用于采集网络区域内声音强度变化；
所述光照数据采集单元用于采集网络区域内光照强度变化；
所述运动数据采集单元用于采集人员在网络区域中的运动状态和位置信息；
所述数据发送单元用于将采集的数据通过Zigbee无线网络发送给智能控制模块。
根据上述技术方案，所述智能控制模块包含数据接收单元、数据分析单元和智能控制单元；
所述数据接收单元用于通过Zigbee无线网络接收传感器模块发送的数据，并对接收的数据进行处理；
所述数据分析单元用于根据数据库中的历史大数据对接收的数据进行分析；
所述智能控制单元用于根据分析的数据信息，通过Zigbee无线网络向智能控制模块发送控制指令。
根据上述技术方案，所述设备管理模块包含开关控制单元和智能协调单元；
所述开关控制单元用于控制照明设备的打开或关闭；
所述智能协调单元用于协调照明设备的光照强度；
通过Zigbee无线网络进行数据传输，由于Zigbee网络的低功耗和快速唤醒机制，使得设备能快速响应指令，适用于照明系统对延迟要求较高的场景。
一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，该方法包括以下步骤：
S10、采集网络区域内的光照数据，分析光照数据得到网络区域内的光照强度变化；将照明设备开启前网络区域内的光照强度与满足照明设备启动条件的光照强度阈值作比较；当照明设备开启前网络区域内的光照强度小于满足照明设备启动条件的光照强度阈值时，执行步骤S20；当照明设备开启前网络区域内的光照强度大于满足照明设备启动条件的光照强度阈值时，重复执行步骤S10；
S20、采集网络区域内的声音数据和人员的运动数据；根据声音数据和人员的运动数据判断是否开启照明设备；当需要开启照明设备时，执行步骤S30；当不需要开启照明设备时，重复执行步骤S20；
S30、控制照明设备开启；分析运动数据得到网络区域内的人员运动变化，根据人员运动状态变化对照明设备的光照强度进行协调；
S40、将照明设备开启后的网络区域内光照强度和满足照明设备关闭条件的光照强度阈值作比较；当照明设备开启后的网络区域内光照强度小于满足照明设备关闭条件的光照强度阈值时，执行步骤S50；当照明设备开启后的网络区域内光照强度大于满足照明设备关闭条件的光照强度阈值时，重复执行步骤S40；
S50、根据人员的运动数据判断是否符合照明设备关闭条件；当符合照明设备关闭条件时，关闭照明设备；当不符合照明设备关闭条件时，重复执行步骤S50；
其中，网络区域为房间中的室内区域；
通过分析采集网络区域内的光照强度来判断是否满足开启灯光进行照明的条件，使灯光照明系统更加智能化。
在步骤S20中，根据网络区域内的声音数据，判断是否开启照明设备的方法步骤为：
S101、设置人员在p条行为特征下产生的声音强度最低阈值k1、k2、...、kp；其中，ki表示行为特征i下符合照明设备开启条件的声音强度最低阈值；i＝1、2、...、p；p表示人员行为特征数量；
S102、分析采集的声音数据得到人员不同行为特征下的声音强度变化，得到集合C(t)；其中，C(t)＝{c1(t)、c2(t)、...、cp(t)}；ci(t)表示行为特征i下的声音强度变化情况；
S103、将ci(t)与ki分别作比较；当存在ci(t)≥ki且ci(t)的变化情况为不断增大时，开启照明设备；当不存在时，不开启照明设备；
其中，t表示时间戳；
通过声音数据来预测是否需要打开照明设备，而只分析声音强度阈值来控制照明设备的开关打开往往会存在很多错误判断的情况，通过分析相同声音频率下声音强度的变化情况，可以使系统预测打开照明设备的情况更加准确。
设置照明设备的光照强度等级分别为d1、d2、...、dn；当人员前往网络区域内不同位置时，控制不同光照强度等级的照明设备开启；当照明设备开启时，先控制对应d1等级的照明设备开启；
其中，dI表示第I等级对应的照明设备光照强度；I＝1、2、...、n；n表示设置的照明设备光照强度等级数；不同等级的照明设备分别对应相应的语音指令；用户通过声音指令直接控制照明设备打开或关闭。
分析运动数据中人员的运动状态，根据人员的运动方向和运动速度变化，预测人员的行为是经过网络区域还是停留网络区域，并对照明设备的光照强度进行协调：
当人员的运动方向为网络区域出入口方向，且人员的运动速度不为0时，预测人员的行为为经过网络区域，此时保持d1等级的照明设备开启；
当人员的运动速度为0时，分析人员在网络区域内的位置信息，开启对应人员位置信息光照强度等级的照明设备；
当无法采集到人员的运动数据时，关闭照明设备。
当照明设备开启后，此时需要考虑到照明设备的光照强度对网络区域内总光照强度的影响，使得原先的K0无法判断是否满足照明设备关闭条件，因此需要计算新的阈值，在步骤S40中，计算满足照明设备关闭条件的光照强度阈值的方法步骤为：
S201、确定dI等级的照明设备开启后产生的光照强度DI；
S202、分析历史光照数据，得到网络区域内dI等级的照明设备开启前的光照强度X(t)和网络区域内dI等级的照明设备开启后的光照强度Y(t)；
S203、根据网络区域的光照强度在dI等级的照明设备开启前后的变化情况，以X(t)为自变量，Y(t)为因变量，DI为截距，建立一元一次回归模型，表示为：
Y(t)＝βX(t)+DI+ε；
将X(t)、Y(t)和DI的光照强度数值代入一元一次回归模型中得到β的值；根据公式：
其中，β表示回归系数；ε表示误差项；Cov(X(t)，A(t))表示X(t)和Y(t)的协方差；Var(X(t))表示X(t)的方差；
S204、将阈值K0作为自变量代入步骤S103的一元一次回归模型中，计算出的值即为满足dI等级的照明设备关闭条件的光照强度阈值KI；
其中，K0表示照明设备开启前满足照明设备启动条件的光照强度阈值，一般根据所处环境和活动需求来进行设置；
由于当照明设备启动时，光照强度会受到阳光和照明设备两种因素的影响，因此需要计算阳光和照明设备两种光源进行叠加；根据光的叠加定理，当两种光源进行叠加时，其中一种光源强度增加或者减小，总光源也会随着增加或者减小。
在照明设备开启的过程中，区域网络中的人员可能处于需要充足灯光条件的工作状态，此时虽然区域网络内的光照强度不满足照明设备开启条件，但照明设备的突然关闭很可能造成人员的不适应，因此需要通过分析人员的运动数据来判断是否需要关闭照明设备，根据人员运动数据判断是否符合照明设备关闭条件，判断的方法步骤为：
S301、当dI等级的照明设备开启时，分析人员在区域网络中的运动数据得到该人员的位置信息，以该人员运动速度为0时的位置信息作为初始点建立水平方向上关于x轴和y轴的坐标系分析该人员在区域网络中的运动数据得到该人员的运动轨迹变化情况，建立该人员的运动数据库，将采集的该人员实时运动轨迹变化作为历史运动数据储存在运动数据库中，并不断更新运动数据库；
S302、当网络区域内光照强度大于KI时，停止更新运动数据库，分析运动数据库中该人员的运动轨迹变化情况得到不同时刻该人员位置信息点At；
其中，At＝(xt，yt)；xt和yt表示在t时刻该人员在坐标系中的坐标；
S303、选取坐标系上的随机点p，计算点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和，记为L；根据公式：
其中，h表示运动数据库该人员位置信息点数量；p＝(x0，y0)；x0和y0表示随机点p在坐标系中的坐标；
S304、根据L得到点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和的最小值Lmin时所对应的坐标点pmin；其中，pmin＝(X0，Y0)；X0和Y0表示点pmin在坐标系中的坐标；
S305、计算运动数据库中距离坐标点pmin最远的位置信息点与pmin之间的距离m，根据公式：
其中，和/>表示运动数据库中距离坐标点pmin最远的位置信息点的坐标；
S306、以坐标点pmin为中心点，m为半径，建立满足该人员活动范围的目标区域；根据该人员当前位置信息，判断该人员活动范围是否在目标区域中；当该人员的活动范围在目标区域中时，预测人员当前处于工作状态，此时保持照明设备开启；当人员的活动范围在目标区域中时，预测人员的当前处于非工作状态，此时关闭照明设备。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：提供了一种基于大数据的多源数据交互管理系统及方法，各设备间通过Zigbee无线网络进行数据传输，提高了系统信息处理速度；通过分析物联网信息对照明系统进行协调控制，使得系统更加智能化；通过系统自动判断照明系统是否满足启动和关闭条件，提高了能源的利用率，避免了不必要的浪费，同时增加了用户的体验感。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统的结构示意图；
图2是本发明一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法的步骤示意图。
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。
请参阅图1到图2，本发明提供技术方案：一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统，该系统包括传感器模块、数据库、人工控制模块、智能控制模块和设备管理模块；
所述传感器模块用于通过传感器采集光照数据、声音数据和运动数据，并将采集的数据发送给智能管理模块；所述数据库用于储存历史大数据；所述人工控制模块用于用户直接控制设备管理模块中的照明设备；所述智能控制模块用于分析传感器模块发送的数据，向设备管理模块发送智能调控指令；所述设备管理模块用于控制照明设备的打开或关闭；
其中，历史大数据包括采集的历史声音数据、历史光照数据和历史运动数据；运动数据包括物体的位置信息和运动状态信息。
所述传感器模块包含声音数据采集单元、光照数据采集单元、运动数据采集单元和数据发送单元；
所述声音数据采集单元用于采集网络区域内声音强度变化；
所述光照数据采集单元用于采集网络区域内光照强度变化；
所述运动数据采集单元用于采集人员在网络区域中的运动状态和位置信息；所述数据发送单元用于将采集的数据通过Zigbee无线网络发送给智能控制模块。
所述智能控制模块包含数据接收单元、数据分析单元和智能控制单元；
所述数据接收单元用于通过Zigbee无线网络接收传感器模块发送的数据，并对接收的数据进行处理；
所述数据分析单元用于根据数据库中的历史大数据对接收的数据进行分析；
所述智能控制单元用于根据分析的数据信息，通过Zigbee无线网络向智能控制模块发送控制指令。
所述设备管理模块包含开关控制单元和智能协调单元；
所述开关控制单元用于控制照明设备的打开或关闭；
所述智能协调单元用于协调照明设备的光照强度。
一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，该方法包括以下步骤：
S10、采集网络区域内的光照数据，分析光照数据得到网络区域内的光照强度变化；将照明设备开启前网络区域内的光照强度与满足照明设备启动条件的光照强度阈值作比较；当照明设备开启前网络区域内的光照强度小于满足照明设备启动条件的光照强度阈值时，执行步骤S20；当照明设备开启前网络区域内的光照强度大于满足照明设备启动条件的光照强度阈值时，重复执行步骤S10；
S20、采集网络区域内的声音数据和人员的运动数据；根据声音数据和人员的运动数据判断是否开启照明设备；当需要开启照明设备时，执行步骤S30；当不需要开启照明设备时，重复执行步骤S20；
S30、控制照明设备开启；分析运动数据得到网络区域内的人员运动变化，根据人员运动状态变化对照明设备的光照强度进行协调；
S40、将照明设备开启后的网络区域内光照强度和满足照明设备关闭条件的光照强度阈值作比较；当照明设备开启后的网络区域内光照强度小于满足照明设备关闭条件的光照强度阈值时，执行步骤S50；当照明设备开启后的网络区域内光照强度大于满足照明设备关闭条件的光照强度阈值时，重复执行步骤S40；
S50、根据人员的运动数据判断是否符合照明设备关闭条件；当符合照明设备关闭条件时，关闭照明设备；当不符合照明设备关闭条件时，重复执行步骤S50；
其中，网络区域为室内中的房间区域。
在步骤S40中，根据网络区域内的声音强度变化，判断是否开启照明设备的方法步骤为：
S101、设置人员在p条行为特征下产生的声音强度最低阈值k1、k2、...、kp；其中，ki表示行为特征i下符合照明设备开启条件的声音强度最低阈值；i＝1、2、...、p；p表示人员行为特征数量；
S102、分析采集的声音数据得到人员不同行为特征下的声音强度变化，得到集合C(t)；其中，C(t)＝{c1(t)、c2(t)、...、cp(t)}；ci(t)表示行为特征i下的声音强度变化情况；
S103、将ci(t)与ki分别作比较；当存在ci(t)≥ki且ci(t)的变化情况为不断增大时，开启照明设备；当不存在时，不开启照明设备
其中，t表示时间戳。
设置照明设备的光照强度等级分别为d1、d2、...、dn；当人员前往网络区域内不同位置时，控制不同光照强度等级的照明设备开启；当照明设备开启时，先控制对应d1等级的照明设备开启；
其中，dI表示第I等级对应的照明设备光照强度；I＝1、2、...、n；n表示设置的照明设备光照强度等级数；不同等级的照明设备分别对应相应的语音指令；用户通过声音指令直接控制照明设备打开或关闭。
分析运动数据中人员的运动状态，根据人员的运动方向和运动速度变化，预测人员的行为是经过网络区域还是停留网络区域，并对照明设备的光照强度进行协调：
当人员的运动方向为网络区域出入口方向，且人员的运动速度不为0时，预测人员的行为为经过网络区域，此时保持d1等级的照明设备开启；
当人员的运动速度为0时，分析人员在网络区域内的位置信息，开启对应人员位置信息光照强度等级的照明设备；
当无法采集到人员的运动数据时，关闭照明设备。
在步骤S40中，计算满足照明设备关闭条件的光照强度阈值的方法步骤为：
S201、确定dI等级的照明设备开启后产生的光照强度DI；
S202、分析历史光照数据，得到网络区域内dI等级的照明设备开启前的光照强度X(t)和网络区域内dI等级的照明设备开启后的光照强度Y(t)；
S203、根据网络区域的光照强度在dI等级的照明设备开启前后的变化情况，以X(t)为自变量，Y(t)为因变量，DI为截距，建立一元一次回归模型，表示为：
Y(t)＝βX(t)+DI+ε；
将X(t)、Y(t)和DI的光照强度数值代入一元一次回归模型中得到β的值；根据公式：
其中，β表示回归系数；ε表示误差项；Cov(X(t)，A(t))表示X(t)和Y(t)的协方差；Var(X(t))表示X(t)的方差；
S204、将阈值K0作为自变量代入步骤S103的一元一次回归模型中，计算出的值即为满足dI等级的照明设备关闭条件的光照强度阈值KI；
其中，K0表示照明设备开启前满足照明设备启动条件的光照强度阈值。
在照明设备开启的过程中，根据人员运动数据判断是否符合照明设备关闭条件，判断的方法步骤为：
S301、当dI等级的照明设备开启时，分析人员在区域网络中的运动数据得到该人员的位置信息，以该人员运动速度为0时的位置信息作为初始点建立水平方向上关于x轴和y轴的坐标系分析该人员在区域网络中的运动数据得到该人员的运动轨迹变化情况，建立该人员的运动数据库，将采集的该人员实时运动轨迹变化作为历史运动数据储存在运动数据库中，并不断更新运动数据库；
S302、当网络区域内光照强度大于KI时，停止更新运动数据库，分析运动数据库中该人员的运动轨迹变化情况得到不同时刻该人员位置信息点At；
其中，At＝(xt，yt)；xt和yt表示在t时刻该人员在坐标系中的坐标；
S303、选取坐标系上的随机点p，计算点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和，记为L；根据公式：
其中，h表示运动数据库该人员位置信息点数量；p＝(x0，y0)；x0和y0表示随机点p在坐标系中的坐标；
S304、根据L得到点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和的最小值Lmin时所对应的坐标点pmin；其中，pmin＝(X0，Y0)；X0和Y0表示点pmin在坐标系中的坐标；
S305、计算运动数据库中距离坐标点pmin最远的位置信息点与pmin之间的距离m，根据公式：
其中，和/>表示运动数据库中距离坐标点pmin最远的位置信息点的坐标；
S306、以坐标点pmin为中心点，m为半径，建立满足该人员活动范围的目标区域；根据该人员当前位置信息，判断该人员活动范围是否在目标区域中；当该人员的活动范围在目标区域中时，预测人员当前处于工作状态，此时保持照明设备开启；当人员的活动范围在目标区域中时，预测人员的当前处于非工作状态，此时关闭照明设备。
在本实施例中：
该系统具体为一种智能家居照明系统，该系统中，照明设备为灯泡；满足灯泡启动条件的光照强度阈值K0＝20Lx；设置的人员行为特征产生的声音强度分别为人员步行产生的声音和人员说话产生的声音，分别对应的声音强度最低阈值k1＝30db，k2＝60db；设置灯泡的光照强度等级分别为d1、d2和d3，分别对应的灯泡产生的光照强度D1＝100Lx，D2＝300Lx，D3＝70Lx；其中，当灯泡开启时，先控制对应d1等级的灯泡开启；当人员前往房间内的书桌位置时，控制d2等级的灯泡开启；当人员前往房间内床的位置时，控制d3等级的灯泡开启；
其中，G(t)表示房间内光照强度变化情况；
在某一时刻t1；
采集的房间内光照强度G(t1)＝20Lx；G(t1)＝K0，此时采集声音数据分析得到人员步行产生的声音强度c1(t1)＝30db，且c1(t)的声音强度变化情况为不断增大，开启d1等级的灯泡，并建立该人员的运动数据库，将采集的该人员实时运动轨迹变化作为历史运动数据储存在运动数据库中，并不断更新运动数据库；
分析历史光照数据得到开启d1等级的灯泡开启时的历史阳光光照强度变化X(t)和对应X(t)条件下网络区域内的光照强度Y(t)；以X(t)为自变量，Y(t)为因变量，D1为截距，建立的一元一次回归模型为：
Y(t)＝0.1X(t)+100；
此时外界的阳光光照强度为150Lx，代入一元一次回归模型中；
计算得出K1＝115Lx；
在d1等级的灯泡开启后的某一时刻t2；
此时G(t2)＝100Lx，G(t2)＜K1；控制照明设备继续工作；
在d1等级的灯泡开启后的某一时刻t3；
此时G(t3)＝116Lx，G(t3)＞K1；停止更新运动数据库，得到的点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和的最小值Lmin时所对应的坐标点pmin的坐标为(0，0)；运动数据库中t4时刻对应的该人员位置信息点距离pmin最远，该人员位置信息点的坐标为(3，4)；
计算出m的值为5；此时该人员的位置信息与pmin的距离为4，在目标区域的活动范围内，预测人员当前处于工作状态，此时保持灯泡开启。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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 (10)

1.一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统，其特征在于：该系统包括传感器模块、数据库、人工控制模块、智能控制模块和设备管理模块；
所述传感器模块用于通过传感器采集光照数据、声音数据和运动数据，并将采集的数据发送给智能管理模块；所述数据库用于储存历史大数据；所述人工控制模块用于用户直接控制设备管理模块中的照明设备；所述智能控制模块用于分析传感器模块发送的数据，向设备管理模块发送智能调控指令；所述设备管理模块用于控制照明设备的打开或关闭；
其中，历史大数据包括采集的历史声音数据、历史光照数据和历史运动数据；运动数据包括物体的位置信息和运动状态信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统，其特征在于：所述传感器模块包含声音数据采集单元、光照数据采集单元、运动数据采集单元和数据发送单元；
所述声音数据采集单元用于采集网络区域内声音强度变化；
所述光照数据采集单元用于采集网络区域内光照强度变化；
所述运动数据采集单元用于采集人员在网络区域中的运动状态和位置信息；
所述数据发送单元用于将采集的数据通过Zigbee无线网络发送给智能控制模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统，其特征在于：所述智能控制模块包含数据接收单元、数据分析单元和智能控制单元；
所述数据接收单元用于通过Zigbee无线网络接收传感器模块发送的数据，并对接收的数据进行处理；
所述数据分析单元用于根据数据库中的历史大数据对接收的数据进行分析；
所述智能控制单元用于根据分析的数据信息，通过Zigbee无线网络向智能控制模块发送控制指令。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理系统，其特征在于：所述设备管理模块包含开关控制单元和智能协调单元；
所述开关控制单元用于控制照明设备的打开或关闭；
所述智能协调单元用于协调照明设备的光照强度。
5.一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S10、采集网络区域内的光照数据，分析光照数据得到网络区域内的光照强度变化；将照明设备开启前网络区域内的光照强度与满足照明设备启动条件的光照强度阈值作比较；当照明设备开启前网络区域内的光照强度小于满足照明设备启动条件的光照强度阈值时，执行步骤S20；当照明设备开启前网络区域内的光照强度大于满足照明设备启动条件的光照强度阈值时，重复执行步骤S10；
S20、采集网络区域内的声音数据和人员的运动数据；根据声音数据和人员的运动数据判断是否开启照明设备；当需要开启照明设备时，执行步骤S30；当不需要开启照明设备时，重复执行步骤S20；
S30、控制照明设备开启；分析运动数据得到网络区域内的人员运动变化，根据人员运动状态变化对照明设备的光照强度进行协调；
S40、将照明设备开启后的网络区域内光照强度和满足照明设备关闭条件的光照强度阈值作比较；当照明设备开启后的网络区域内光照强度小于满足照明设备关闭条件的光照强度阈值时，执行步骤S50；当照明设备开启后的网络区域内光照强度大于满足照明设备关闭条件的光照强度阈值时，重复执行步骤S40；
S50、根据人员的运动数据判断是否符合照明设备关闭条件；当符合照明设备关闭条件时，关闭照明设备；当不符合照明设备关闭条件时，重复执行步骤S50；
其中，网络区域为房间中的室内区域。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的多源数据交互管理方法，其特征在于：在步骤S20中，根据网络区域内的声音数据，判断是否开启照明设备的方法步骤为：
S101、设置人员在p条行为特征下产生的声音强度最低阈值k1、k2、...、kp；其中，ki表示行为特征i下符合照明设备开启条件的声音强度最低阈值；i＝1、2、...、p；p表示人员行为特征数量；
S102、分析采集的声音数据得到人员不同行为特征下的声音强度变化，得到集合C(t)；其中，C(t)＝{c1(t)、c2(t)、...、cp(t)}；ci(t)表示行为特征i下的声音强度变化情况；
S103、将ci(t)与ki分别作比较；当存在ci(t)≥ki且ci(t)的变化情况为不断增大时，开启照明设备；当不存在时，不开启照明设备；
其中，t表示时间戳。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，其特征在于：设置照明设备的光照强度等级分别为d1、d2、...、dn；当人员前往网络区域内不同位置时，控制不同光照强度等级的照明设备开启；当照明设备开启时，先控制对应d1等级的照明设备开启；
其中，dI表示第I等级对应的照明设备光照强度；I＝1、2、...、n；n表示设置的照明设备光照强度等级数；不同等级的照明设备分别对应相应的语音指令，用户通过声音指令直接控制照明设备打开或关闭。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，其特征在于：分析运动数据中人员的运动状态，根据人员的运动方向和运动速度变化，预测人员的行为是经过网络区域还是停留网络区域，并对照明设备的光照强度进行协调：
当人员的运动方向为网络区域出入口方向，且人员的运动速度不为0时，预测人员的行为为经过网络区域，此时保持d1等级的照明设备开启；
当人员的运动速度为0时，分析人员在网络区域内的位置信息，开启对应人员位置信息光照强度等级的照明设备；
当无法采集到人员的运动数据时，关闭照明设备。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，其特征在于：在步骤S40中，计算满足照明设备关闭条件的光照强度阈值的方法步骤为：
S201、确定dI等级的照明设备开启后产生的光照强度DI；
S202、分析历史光照数据，得到网络区域内dI等级的照明设备开启前的光照强度X(t)和网络区域内dI等级的照明设备开启后的光照强度Y(t)；
S203、根据网络区域的光照强度在dI等级的照明设备开启前后的变化情况，以X(t)为自变量，Y(t)为因变量，DI为截距，建立一元一次回归模型，表示为：
Y(t)＝βX(t)+DI+ε；
将X(t)、Y(t)和DI的光照强度数值代入一元一次回归模型中得到β的值；根据公式：
其中，β表示回归系数；ε表示误差项；Cov(X(t)，A(t))表示X(t)和Y(t)的协方差；Var(X(t))表示X(t)的方差；
S204、将阈值K0作为自变量代入步骤S103的一元一次回归模型中，计算出的值即为满足dI等级的照明设备关闭条件的光照强度阈值KI；
其中，K0表示照明设备开启前满足照明设备启动条件的光照强度阈值。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的物联网信息智能监控管理方法，其特征在于：在照明设备开启的过程中，根据人员运动数据判断是否符合照明设备关闭条件，判断的方法步骤为：
S301、当dI等级的照明设备开启时，分析人员在区域网络中的运动数据得到该人员的位置信息，以该人员运动速度为0时的位置信息作为初始点建立水平方向上关于x轴和y轴的坐标系分析该人员在区域网络中的运动数据得到该人员的运动轨迹变化情况，建立该人员的运动数据库，将采集的该人员实时运动轨迹变化作为历史运动数据储存在运动数据库中，并不断更新运动数据库；
S302、当网络区域内光照强度大于KI时，停止更新运动数据库，分析运动数据库中该人员的运动轨迹变化情况得到不同时刻该人员位置信息点At；
其中，At＝(xt，yt)；xt和yt表示在t时刻该人员在坐标系中的坐标；
S303、选取坐标系上的随机点p，计算点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和，记为L；根据公式：
其中，h表示运动数据库该人员位置信息点数量；p＝(x0，y0)；x0和y0表示随机点p在坐标系中的坐标；
S304、根据L得到点p到运动数据库中不同时刻该人员位置信息点的距离总和的最小值Lmin时所对应的坐标点pmin；其中，pmin＝(X0，Y0)；X0和Y0表示点pmin在坐标系中的坐标；
S305、计算运动数据库中距离坐标点pmin最远的位置信息点与pmin之间的距离m，根据公式：
其中，和/>表示运动数据库中距离坐标点pmin最远的位置信息点的坐标；
S306、以坐标点pmin为中心点，m为半径，建立满足该人员活动范围的目标区域；根据该人员当前位置信息，判断该人员活动范围是否在目标区域中；当该人员的活动范围在目标区域中时，预测人员当前处于工作状态，此时保持照明设备开启；当人员的活动范围在目标区域中时，预测人员的当前处于非工作状态，此时关闭照明设备。
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