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智慧社区信息技术背景下建设研究

2023-06-30 133 上传者：管理员

摘要：在大数据、物联网、人工智能、云计算等信息技术广泛应用的背景下，我国社区基础设施建设不断完善，信息技术推动社区管理智慧化水平逐步提升.文章围绕信息技术，探讨和设计智慧社区应用场景，重点分析智能垃圾分类系统及基于NB-IOT技术的小区停车管理系统等应用场景网络架构、数据采集、智慧管理的原理及设计.研究内容对我国社区智能化管理有一定的参考应用价值.

关键词：
信息技术
数据采集
智慧社区
物联网
社区
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随着我国脱贫攻坚取得全面胜利，需要探讨如何利用信息化技术改善居民生活环境、提升社区智慧程度，实现社区基础数据自动感知、智能分析社区数据、自动决策精准合理，持续提升社区居民生活指数.我国在十年前，已开始研究物联网技术在水污染治理、工业生产领域、城市智能化管理等方面的应用，取得了显著成效.在人工智能、边缘计算等信息技术领域的高速发展背景下，智慧社区建设迎来了契机[1].

1、智慧社区基础设施建设总体设计

图1社区基础设施网络架构

智慧社区基础设施建设主要是利用无线和有线网络将不同的网络协议数据汇聚到社区硬件服务器，对数据进行统一管理分析.在数据采集端，把温湿度、光照、人体红外、人脸视频采集等器件部署到社区合适区域[2];网络技术方面，主要利用了zigbee、lora、nbiot、modbus、RTSP等通讯技术；应用层方面，如垃圾智能分类系统应用RFID技术、称重传感器、视频监控获取信息，利用人工智能算法进行分析.社区基础设施网络架构如图1所示.

2、智慧社区建设典型应用

2.1智能垃圾分类系统

近年来，随着社会和生态文明的进步，垃圾分类已逐步推广.但在社区中，因垃圾分类设施不完善、居民自觉性较低等原因，导致分类效果不明显.当前，科技已经渗入到生活的方方面面，本文提出运用物联网、大数据、人工智能等信息技术构建一种智慧垃圾分类系统.该系统可以提高垃圾分类的效果，改善居民生活环境.

智慧垃圾分类系统包括居民用户端、垃圾数据分析端和垃圾分类查询端，系统结构图如图2所示.

图2智慧垃圾分类系统结构图

图3垃圾智能收集工具

居民用户端设计，主要为居民提供垃圾智能收集工具.垃圾分类有四种主要类型，分别是厨余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其他垃圾.该工具主要目的是收集用户的四种不同类型的垃圾信息，并将信息上传至数据分析端.垃圾智能收集工具结构如图3所示，左侧是垃圾智能收集箱，右侧是垃圾桶.垃圾智能收集箱由RFID读卡器、电子秤、摄像头和智能终端组成.垃圾桶贴上RFID标签用以区分不同的居民用户产生的垃圾信息.垃圾智能收集工具工作原理是电子秤记录当前垃圾的重量，RFID读取用户信息、摄像头采集垃圾图片，以上信息经智能终端处理后上传至数据分析端.

垃圾数据分析端设计，主要对收集的垃圾数据提供识别和计算功能.垃圾数据分析端由Python Flask实现.其功能界面示意图如图4所示.图中显示了当前某区域的上强村的垃圾收集情况，展示的信息包括用户的地址、垃圾重量、收集时间和积分情况.

图4垃圾数据分析系统

其中垃圾是否分类正确采用人工智能[3]识别，即使用卷积神经网络模型[4]对垃圾进行分类，有厨余垃圾、其他垃圾、有害垃圾和可回收垃圾四种类型.本系统设计的卷积神经网络模型如图5所示，其主要由深度卷积和残差学习模块[5]构成.深度卷积由3×3的卷积核、批处理BatchNorm、非线性激活函数RELU组成.残差学习将垃圾信息的高阶特征与低阶特征融合，在加深网络的深度的同时，取得更好的分类效果，其公式如下.

[Math Processing Error]

其中：x表示跨层前的特征信息，F(x)表示特征信息x经过中间层处理后产生的特征，H(x)表示跨层信息的堆叠，即映射产生后的特征信息.

图5用于垃圾分类识别的卷积神经网络模型

本文将垃圾分类定义为单标签多分类问题，使用了Softmax损失函数对网络中的权重更新，其公式如下：

上式中的Sj是Softmax函数，yj是一个一维向量，对应的真实标签为1,否则为0.当分类分数Sj接近1,损失函数L收敛接近于0,代表网络模型在训练集上已达到最优的准确率.

本文设计的卷积神经网络接收含有垃圾的图片输入，经过卷积、批处理、激活函数和池化等重复操作，提取厨余垃圾特征，最后经过全连接层产生网络的输出.输出结果为0、1、2、3标签的概率信息，分别对应厨余垃圾、其他垃圾、有害垃圾和可回收垃圾.图5中，0所得概率最大，即厨余垃圾.网络模型识别垃圾后，垃圾数据分析系统将判断垃圾与其所属的垃圾桶是否一致，若一致，对该用户的此次正确分类行为，予以10积分的奖励，若不一致，将扣除5积分.积分将产生红黑榜，供社区居民用户查询.详细功能如下垃圾分类查询端.

图6社区垃圾分类查询平台

垃圾分类查询端，主要为社区居民提供垃圾分类信息查询平台.该平台采用小程序技术实现，利用垃圾数据分析端产生的积分数据，制作了垃圾分类红黑榜.红榜是由正向加分，黑榜则是反向减分.平台可按用户姓名或用户地址查询积分信息，运行示意图如图6所示.通过垃圾分类积分红黑榜的信息，让居民了解到每个人的垃圾投放情况，起到相互监督、相互督促的作用.

2.2基于NB-IOT技术的小区停车管理系统

当前，社区停车管理系统可应用ZigBee、LoRa、NB-IOT等技术方案实现，根据三种通信技术的比较，可发现NB-IOT地磁方案，带宽消耗最少，便于直接和移动网络部署连接，成本低、性能稳定[6].NB-IOT车库设计系统如图7所示.

图7 NB-IOT车库设计系统

系统单片机处理器采用STM32系列芯片完成设计，其核心控制电路设计如图8所示[7].

图8处理器核心电路设计

车位信息采集使用磁组传感器进行采集，磁组传感器具有测量准确度高、能耗低等优点，根据车辆进出车库磁场发生的变化，判断车位是否有车辆.当检测到有正确的车辆信息后，微处理器打开停车位，允许车辆停放，并通过NB-IOT模块上传信息至远程终端服务器[8],供用户实时查看.NB-IOT核心控制器模块采用STM32系列处理器设计，NB-IOT通讯模块采用BC95完成和终端的通信.社区管理员或用户在应用层登陆车位管理平台，可查看社区车位的停放情况，也可远程控制车位.车位信息应包含用户名称、车位号、车位状态、停车时长等信息，用户应用层软件流程如图9所示.NB-IOT窄带物联网接收车位信息，通过基站上传至服务器供应用层分析处理[9].NB模块通过AT指令设置入网，获取车位等信息，存储在缓冲区待发送.应用层软件界面如图10所示.

图9用户应用层软件流程

图10应用层软件界面

3、结语

信息技术背景下智慧社区基础设施将会随着技术发展、居民对美好生活的需求的变化不断完善，各种应用系统将会应运而生，窄带物联网、大数据等技术已走进普通百姓生活中.本文提出了两种系统设计，提供智慧社区建设的思路，实际应用功能还有待进一步完善.

参考文献：

[1]陈栋,张翔,陈能成.智慧城市感知基站:未来智慧城市的综台感知基础设施[J]武汉大学学报(信息科学版),2022, 47(2):159-180.

[2]梁裕巧,李洪兵,罗洋,等基于NB-I0T的花椒生长环境因子监测系统[J]中国农机化学报, 2021 ,42(6):166-173.

[4]周飞燕,金林鹏,董军卷积神经网络研究综述[J].计算机学报, 2017,40(6):1229-1251.

[6]左劲中基于NB-IOT互联网技术的城市智慧停车管理系统设计[J].九江学院学报(自然科学版).2021,36(1):75-78+123.

[7]周正贵,王松林基于NB-IoT技术的智能家居系统设计[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2022 ,38(1):17-20.

[8]杨家乐基于NB-IoT技术的车位监测系统设计[D].济南:山东大学, 2021.

[9]胡刚雨基于NB-IoT的老年人智能看护系统研究[D]赣州:江西理工大学, 2021.