Page 301 - 智慧园区物联网平台应用与行业分析

» 第六章 基于物联网平台的智慧园区设计与应用

阿里云 IoT 平台搭建，提供 IoT 平台统一数据接口、设备告警数据、设备权限配置、
设备下行指令、设备安全接入、上行监控数据和第三方系统对接。业务层由业务系统、
园区管理系统和运营系统组成。交互层由领导驾驶舱、Web 终端、移动端（钉钉、微
信）、监控大屏等组成。

接入层负责各子系统和 IoT 设备的接入以及用户的统一管理，接收来自各子系统
的结构化数据，对结构化数据进一步处理、分析、融合，再将融合后的结构化数据发

送到平台层。平台层对数据进行深度挖掘、分析，经不断迭代的智能学习算法后，得
出决策。各子系统产生的数据类型各不相同，结构化数据包括子系统中的基础数据和
来自传感器的数据。半结构化数据包括子系统中各种配置文件、子系统中日志文件、
HTML 脚本等，非结构化数据包括监控器的视频、音频、系统日志文件等。

平台层是为上层应用提供 IoT 平台统一的数据接口，实现统一的基础设施体系。
采用嵌入式的无线互联设备，通过远程连接各子系统，使系统接入阿里云 IoT 云服务。

阿里云 IoT 平台由 IoT 数据处理和数据传输构成，分别通过 STM32F100BV 单片机、
WM-N-BM-09A 单片机实现。
业务层对平台层传来的数据进一步处理，处理后发送到核心业务层进一步分析。
核心业务层将处理后的数据完整地转发到交互层，实现了 MVC 的三层架构，大幅减

小了各模块之间的耦合度，降低了交互次数和数据量，减轻了系统的运行负担。
交互层是将采集到的数据、智能化决策和分析结果在各交互终端进行信息反馈，

实现系统可视化。凭借良好的移植性和兼容性，系统可以在 Web、智能手机、监控大
屏等多终端运行，实时反馈信息，实现全天候、多方位的智慧园区工作状态监控。

三、智慧园区建设的关键技术

（一）人工智能技术
本文实现的智慧园区平台采用随机森林作为决策分类算法，其基本单元是决策树。
评定决策树准确性的重要指标是信息增益。设目标特征有 n 个不同的值，则定义训练

样本集 S 相对于 n 个状态的信息熵 E 为：

假设当前样本集中第 k 个样本为 p k ＝（k ＝ 1，2，……|y|），则信息熵 D 为：

E nt （D）的值越小，表明 D 的置信度越高。信息增益函数为：

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