[发明专利]大数据的环境参数物联网智能管控方法及系统

说明书

本发明公开了大数据的环境参数物联网智能管控方法及系统，由数据采集终端、参数控制终端、移动机器人端、阿里云IoT平台、智能监控端、浏览器和移动APP客户端组成，多个数据采集终端与参数控制终端均衡分布在被监控环境组成分布式网络，实现工农业生产现场环境温度、湿度、风速、光照、粉尘颗粒、烟雾实时采集与控制。针对现有工农业生产现场环境数据采集难度大以及如何利用物联网技术对现代工农业生产现场环境数据进行自动化、网络化、数字化的采集、存储和智能控制等问题，提供基于阿里云、物联网和人工智能的工农业生产现场环境监控系统设计方案。

技术领域

本发明涉及大数据的环境参数检测与智能化监控领域，具体涉及大数据的环境参数物联网智能管控方法及系统。

背景技术

随着现代工农业生产规模的扩大以及工业互联网时代的到来，工农业生产现场环境数据依靠人工采集及分析处理方式已经不能满足工业生产的需要。迫切需要将物联网、人工智能及无线通信等现代信息技术融入到工业生产现场数据采集系统中，以便更好地提高工作效率及用户体验感。物联网技术(Internet of Things，IoT)是新一代信息技术产业的重要组成部分，是在原来的互联网基础上延伸和扩展的网络；通过物联网技术，可以实现现实世界中任何物品的智能化识别、定位、跟踪、监管等功能，如何利用物联网技术对现代工农业生产现场环境数据进行自动化、网络化、数字化的采集、存储和智能控制是目前亟待需要解决的问题，本技术方案给出基于阿里云、物联网和人工智能的工农业生产现场环境监控系统设计方案。

发明内容

本发明针对现有工农业生产现场环境数据采集难度大以及如何利用物联网技术对现代工农业生产现场环境数据进行自动化、网络化、数字化的采集、存储和智能控制等问题，提供基于阿里云、物联网和人工智能的工农业生产现场环境监控系统设计方案。

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案：

一、环境参数智能管控方法：

1、构建环境参数检测模块，环境参数检测模块包括自适应AP聚类模型、多个AANN自联想神经网络模型-DRNN神经网络模型和ESN神经网络模型，多个参数传感器输出作为自适应AP聚类模型输入，自适应AP聚类模型输出的多个不同类型的参数传感器输出分别作为对应的AANN自联想神经网络模型-DRNN神经网络模型的输入，多个AANN自联想神经网络模型-DRNN神经网络模型输出分别作为ESN神经网络模型的对应输入，ESN神经网络模型输出值作为环境参数检测模块的输出，环境参数检测模块输出作为被检测环境参数等级值；多个温度传感器、多个湿度传感器和多个风速传感器的输出分别作为环境参数检测模块A、环境参数检测模块B和环境参数检测模块C的输入，环境参数检测模块A、环境参数检测模块B和环境参数检测模块C的输出分别是被检测环境参数等级值；