大型物联网设备中智能嵌入式监测系统设计

当前智能监测系统由于尺寸较大,导致生产成本过高,且安装维护非常复杂。为此,针对大型物联网设备,设计一种智能嵌入式监测系统。给出系统的总体结构,将S3C2440处理器作为核心控制器,依据传感器采集的监测数据对大型物联网设备进行异常检测,当传感器向处理器传输的数据值高于报警阈值时,处理器将利用LCD液晶屏对结果进行显示,发出蜂鸣报警,把高于阈值的数据保存至嵌入式数据库中。详细介绍S3C2440处理器、RS 232串口、蜂鸣器、SD卡、NAND FLASH存储器和传感器的硬件结构。软件设计时,给出系统的程序开发流程和建立Qt/Embedded项目文件的详细代码。实验结果表明,所设计系统不仅监测精度高,且实时性强,整体性能优越。

大型物联网下的交通智能监控系统优化设计

在我国交通智能监控系统设计中,建立以大型物联网为支持的交通智能监控系统,实现高清的数字智能化道路监测,不仅可以实现对道路交通的实时监测信息,还可以及时、准确地监测道路违章信息,实时监测道路车辆运行情况,可以有效提升道路运行安全。该文浅析大型物联网下交通智能监控系统的优化设计策略。

大型物联网激光通信系统的设计与实现

传统星地激光通信系统进行通信监测时,未考虑光学系统引起的仪器偏振误差,导致系统通信误码率偏高。设计大型物联网激光通信系统,系统硬件由激光传感信息感知层、网络传输层与信息融合输出层构成。系统软件在激光传感信息感知层中设计激光传感器的路由节点,路由节点将在其他传感器节点接收的数据信息转发到网络传输层后,采用ZigBee技术通信将信息传输到信息融合输出层中,再采用基于BP神经网络的激光传感器信息融合算法,将全部数据信息进行融合后进行信息通信。实验结果表明,所设计系统可有效对火灾情况进行信息通信检测,且多次实验后,通信信息误码率最大值仅为0. 10,通信耗时最大值为10 ms、时间延迟最大值仅为2. 0 ms,具有误码率低、时间延迟短、效率快的优势。

物联网差异数据库中的故障数据快速挖掘仿真

对大型物联网环境下的差异数据库中的故障数据进行准确检测时,由于大型物联网环境下差异数据库受到环境状况和数据质量的影响,造成故障数据挖掘时数据特征描述不准确。传统的算法在故障数据挖掘过程中,由于受到不准确特征的影响,无法准确划分故障数据与非故障数据的邻域,导致挖掘准确率降低。提出采用离群点算法的大型物联网环境下的差异数据库中的故障数据挖掘方法。将差异数据库中的数据属性分为故障属性和非故障属性,用故障属性计算故障邻域,用非故障属性确定数据的故障离群度,对差异数据库中的所有的数据的故障离群程度进行计算,并进行降序排列,从而完成故障数据的挖掘。实验结果表明,利用改进算法进行差异数据库中的故障数据挖掘,能够有效提高挖掘的准确率,降低挖掘耗时。