Design of Intelligent Pension Online Monitoring System Under the Environment of Internet of Things

With the improvement of the degree of aging,the traditional pension model can no longer meet the growing needs of the elderly.Therefore,it is necessary to use the intelligent means of information technology to improve the level of pension services.This paper will integrate multi-sensor fusion technology,NB-IoT communication technology and cloud platform technology to develop and design a smart pension online monitoring system to realize real-time collection of human health and motion status information and realize monitoring platform management.In this system,STM32 microcontroller will be used as the main control module,and MAX30102,ADXL345 and DS18B20 sensors will be used to collect the heart rate,blood oxygen,displacement and body temperature of the human body in real time.On the one hand,the communication part is completed by the BC20 Internet of Things module.The data transmission between the terminal detection device and the cloud platform,on the other hand,the HC-42 Bluetooth module is used to complete the data communication with the mobile phone.The test results show that the system can collect and process data accurately in real time and maintain good communication with the cloud platform and mobile phone.The designed system has strong pertinence,easy operation,high reliability and broad development prospects.

IoT data analytic algorithms on edge-cloud infrastructure:A review

The adoption of Internet of Things(IoT)sensing devices is growing rapidly due to their ability to provide realtime services.However,it is constrained by limited data storage and processing power.It offloads its massive data stream to edge devices and the cloud for adequate storage and processing.This further leads to the challenges of data outliers,data redundancies,and cloud resource load balancing that would affect the execution and outcome of data streams.This paper presents a review of existing analytics algorithms deployed on IoT-enabled edge cloud infrastructure that resolved the challenges of data outliers,data redundancies,and cloud resource load balancing.The review highlights the problems solved,the results,the weaknesses of the existing algorithms,and the physical and virtual cloud storage servers for resource load balancing.In addition,it discusses the adoption of network protocols that govern the interaction between the three-layer architecture of IoT sensing devices enabled edge cloud and its prevailing challenges.A total of 72 algorithms covering the categories of classification,regression,clustering,deep learning,and optimization have been reviewed.The classification approach has been widely adopted to solve the problem of redundant data,while clustering and optimization approaches are more used for outlier detection and cloud resource allocation.

The utilization of algorithms for cloud internet of things application domains:a review

Cloud internet of things(IoT)is an emerging technology that is already impelling the daily activities of our lives.However,the enormous resources(data and physical features of things)generated from Cloud-enabled IoT sensing devices are lacking suitable managerial approaches.Existing research surveys on Cloud IoT mainly focused on its fundamentals,definitions and layered architecture as well as security challenges.Going by the current literature,none of the existing researches is yet to provide a detailed analysis on the approaches deployed to manage the heterogeneous and dynamic resource data generated by sensor devices in the cloud-enabled IoT paradigm.Hence,to bridge this gap,the existing algorithms designed to manage resource data on various CloudloT application domains are investigated and analyzed.The emergence of CloudloT,followed by previous related survey articles in this field,which motivated the current study is presented.Furthermore,the utilization of simulation environment,highlighting the programming languages and a brief description of the simulation pack-ages adopted to design and evaluate the performance of the algorithms are examined.The utilization of diverse network communication protocols and gateways to aid resource dissemina-tion in the cloud-enabled IoT network infrastructure are also discussed.The future work as discussed in previous researches,which pave the way for future research directions in this field is also presented,and ends with concluding remarks.

A Quick Survey on Cloud Computing and Associated Security, Mobility and IoT Issues

This survey paper provides a general overview on Cloud Computing. The topics that are discussed include characteristics, deployment and service models as well drawbacks. Major aspects of Cloud Computing are explained to give the reader a clearer understanding on the complexity of the platform. Following this, several security issues and countermeasures are also discussed to show the major issues and obstacles that Cloud Computing faces as it is being implemented further. The major part of countermeasures focuses on Intrusion Detection Systems. Moving towards Mobile Cloud Computing and Internet of Things, this survey paper gives a general explanation on the applications and potential that comes with the integration of Cloud Computing with any device that has Internet connectivity as well as the challenges that are before it.

基于OneNET云平台的智慧消防远程监控系统的设计

针对传统消防监控系统存在开发成本高、误警率高、实时监控不便的问题,提出一种基于物联网云平台的智慧消防远程监控系统。采用STM32单片机作为中枢控制芯片,经多传感器采集温度、湿度、烟雾、火焰等环境数据,通过窄带物联网(NB-IoT,Narrow Band Internet of Things)上传至OneNET云平台。经数据分析后以可视化方式呈现,对异常数据触发报警实时响应。通过手机APP实现数据实时监测及一键处置。经测试,监控系统报警准确率高于97.2%,数据延迟低于50 ms,表明该系统能够实现消防火警的无线远程监控,并做出快速反应,满足中小微企业和普通家庭用户的消防监控需要。

基于物联网的隧道通风控制系统的研究与设计

针对隧道通风采用的分档控制与模糊控制的各自缺点,提出一种基于LSTM交通流预测的模糊PID智能算法。利用LSTM算法预测未来的污染物趋势,按照计算出的需风量提前开启风机,改善系统的滞后性,并利用模糊PID算法对风机进行精确控制。引入物联网技术,构建“互联网+隧道通风”的控制系统,利用PLC网关将采集的数据上传至云平台,供运营商随时随地查看隧道各节点的数据并对设备进行远程调控。仿真实验数据表明,算法超调量为4%,调节时间较模糊控制缩短68.60%,并具有较强的鲁棒性。

基于云平台的智慧渔业水质监控物联网系统研制

基于云平台的智慧渔业水质监控物联网系统为水产养殖实现高质高产提供了可行性。从研制框架、硬件设计、软件设计3方面详细介绍了智慧渔业水质监控物联网系统的研制过程,通过试验,表明智慧渔业水质监控物联网系统能耗较低、传输安全可靠,具备大范围推广的条件,对降低水产养殖劳动强度,提高经济效益有着十分深远的影响。

智能电饭煲远程控制系统的设计与实现

为了实现利用远程控制使电饭煲完成煮饭操作的智能化,设计了一种基于物联网的智能电饭煲控制系统。该系统采用STC89C51为控制芯片,ESP8266 WiFi模块为通信模块,结合其它硬件电路实现对电饭煲的远程控制,可满足人们舒适、高节奏生活的需要。

基于物联网和人工智能的社区健康管理云平台研究

IoT和AI技术的结合为社区健康管理带来了革新,本研究构建了一个融合物联网和人工智能技术的社区健康管理平台,以提高社区健康服务的效率和质量。该平台能有效整合社区健康数据,提供个性化的健康管理服务,特别是在提升社区健康水平、辅助慢性病管理等方面表现有较好的应用价值。进而,本文引申并分析了物联网技术和人工智能技术在健康数据分析、风险评估和健康建议方面的应用。因此,构建平台在提高社区健康管理效率、促进健康素养提升、降低医疗成本方面具有积极作用,但在数据隐私和安全性方面仍需进一步研究和改进。

基于物联网技术下的大型设备管理新模式

目的 对大型医疗设备充分利用,提升医院公益性、医疗效率,有效监管大型设备的使用状况和效率。方法 通过建立基于物联网技术下的新型大型设备云管理平台实时监控设备使用情况和使用效率,管理员在云平台直接对设备效益进行综合分析,最大限度提升设备使用效率。结果 通过物联网云平台对大型医疗设备的使用管理,直观分析设备的工作量、效率、患者感受,显著提高医院对大型设备的监管程度,提高设备使用效率,减少患者等候时间。结论 通过物联网技术支持的大型设备云管理平台有效提升了医院的医疗效率,合理对患者进行分流、减少就诊等待时间,落实社会公益性,同时为医院未来信息化发展打下扎实基础。

基于可穿戴设备医用防护服微环境监测系统的研究

随着全球气温不断升高,生态环境不断变化,重大传染病疫情时有发生。个体防护装备是医护人员避免生物污染危害的直接防护屏障,但长期穿戴专业的医用防护服装备会导致体表温度升高、大量出汗、虚脱等状况。为此,基于一次性医用防护服设计一种监测系统,以实时监测一次性防护服内的温湿度、二氧化碳含量及穿着人员的心率和血氧饱和度等数据。针对穿戴者长时间在污染区域作业,与外界通信受限的问题,搭建物联网云平台并采用无线传输技术实现作业人员与后方控制人员的信息交互,提高了一次性防护服的安全性和控制能力。针对微环境的温湿度、二氧化碳浓度及人体的心率和血氧饱和度等设定不同的阈值,随着工作的进行,通过微环境参数的改变来触发报警系统。所设计的监测系统满足设备向小型化发展的要求,方便医护人员穿戴,且获取监测数据后能及时通过物联网上传。

基于智能决策的农业监控管理系统研究

本研究基于互联网与物联网技术的融合,针对传统农业的升级需求,设计了智慧农业大棚监控管理系统。该系统集传感器、控制设备、服务端、云平台及移动客户端于一体,实现了对作物生长环境的实时监测与智能调控。通过STM32微控制器处理环境参数数据,有效调节棚内环境,同时利用WiFi实现与云平台的通信。本研究还引入了智能决策系统,利用植物生长数据训练模型,智能判断与预测生长环境及阶段,开发了用户友好的移动App,方便农户随时掌握大棚信息。本系统的应用提升了农业生产的精细化与智能化水平,有效节约了资源,保障了作物产品的质量安全。

基于智慧路灯云平台的动态权重负载均衡算法

大规模路灯向云平台发送数据会导致服务器在高并发情况下的各节点出现负载失衡、引起通信故障。针对该问题,文中基于微服务提出了一种基于智慧路灯云平台的动态权重负载均衡算法。该算法在初始化时根据各个服务器的硬件性能计算出各自的权重系数及各节点的初始权值,并在请求过程中结合CPU(Central Processing Unit)和网络带宽的空闲率动态地调节服务器权重,实现负载的优化。通过设定最低阈值与计算出的剩余负载率进行比较,将到达负载上限的服务器权值置为0,防止服务器出现过载情况。测试结果表明,在实验环境下,文中算法相比于最小连接数算法和平滑加权轮询算法具有更优的负载均衡效果,相比于动态权重算法,平均响应时间和实际并发连接数也有所提升。

基于物联网和云技术的煮茧生产云平台设计

为便于减压自动煮茧机程序升级和运行维护,对煮茧机自动控制系统进行升级,基于物联网和云技术搭建了煮茧生产云平台,实现了煮茧生产云平台的数据采集、分析,远程程序下载和工艺指导功能,有效提高运维效率和降低维护成本。介绍煮茧生产云平台的系统架构设计、技术方案、软硬件功能实现等,可以为制丝领域信息化建设提供参考,通过及时、准确地获取参数信息,可以为煮茧工艺设计、制丝企业管理、教育、科研提供数据支持;远程程序下载和工艺指导的功能应用,将有效解决制丝领域专业技术人员缺乏的瓶颈问题,为企业技术升级、人员专业技能提升提供便利。

基于物联网心电图机的心电监测云平台设计与开发

该文介绍了基于物联网心电图机的心电监测云平台的设计与开发,它主要由心电采集模块、算法模块、诊断模型对比模块、预警及定位模块和医疗救助系统组成,心电采集模块收集患者的心电信号,在移动终端上实时显示,并通过物联网上传至心电监测云平台,算法模块和诊断模型对比模块对心电图进行标记、处理、分析、诊断,通过物联网将心电图和云平台诊断预警结果推送给患者、120急救中心,指导患者自救、急救平台开启绿色通道及时救治患者,从发病到诊断、处理一步到位,争分夺秒抢救生命。

基于物联网技术的推力滑动轴承综合试验系统设计

设计了一种基于物联网技术的多功能推力滑动轴承综合试验系统,从试验台硬件部分和物联网平台软件设计两方面具体阐述方案的整体设计,结合物联网技术,开发数据采集、传输、存储与显示系统和终端设备,搭建云平台,实时展示轴瓦工作状态、油膜压力和摩擦系数。该系统可用于大型装备中推力滑动轴承运行状态的智能监控。

一种冷链温湿度监测系统的设计与实现

针对我国冷链温湿度监测过程中存在的自动化程度低、实时性差等问题,设计了一种基于物联网与云平台的实时冷链温湿度监测系统。选用PT1000和AM2120传感器作为系统的信息采集部分,LPC824M芯片进行数据处理,配合无线通信模块BC28芯片和阿里云平台实现检测系统与上位机的高速通信。实验结果表明该系统具有低功耗、使用寿命长、运行稳定等特点,可实现对冷链系统中温湿度等数据的实时监测。系统安装方便,成本低廉,能够实时、准确地监测冷链系统环境温湿度变化状态,避免冷链系统因温湿度剧烈变化带来的损失。

基于云计算的智慧农业物联网云平台探讨

农业是国民经济发展的基础产业,随着农业科技的进一步发展,农业逐渐朝着现代化趋势迈进,提升单位面积可耕种地以及农业劳动力的利用率是我国农业发展的一项要点。农业物联网是指将物联网技术应用于农业领域,通过传感器、无线通信、云计算等高新技术手段,实现对农业生产过程中各种要素的全面监测、数据采集与分析,为农业生产提供精细化管理,促进农业生产的智能化、高效化和可持续发展。

医疗领域下的人体监护系统

本文介绍了一种基于STM32系列单片机和One Net云平台的人体监护系统的设计方案,该方案能实现对人体的心率、血氧、血压以及体温的监测,使医护人员以及家人能够实时查看病人的人体特征。该设计方案采用多路传感器来实现信息的监测,并通过云平台,实现远程控制、数据存储与分析等功能。本设计采用STM32F103C8T6为核心,选用了ESP-8266 Wi-Fi模块作为通信模块,并利用One Net应用程序云平台框架完成与设备间的通讯。通过对心率、体温以及血压数据在液晶显示屏与云平台进行实时监控,医护人员以及家人可以随时查看病人状态。在系统稳定性测试阶段中,对整个系统进行了全面测试,并取得良好效果。

分布式中水回用监测云平台研究与设计

中国是一个中度缺水的国家,中水回用已成为企业解决水资源问题的有效途径。然而,中水回用过程中存在许多问题,如水质波动大、处理效率不稳定等,这些问题严重影响了中水回用的效果和应用范围。分布式中水回用监测云平台通过LoRa和NB-IoT两种物联网技术实现对中水回用水质的实时监测并上传至服务器。服务器存储并以网页形式提供数据的实时在线查看和下载功能。同时,该平台还可以为企业提供定制化的中水回用监测解决方案,帮助企业实现水资源的高效管理和水环境的持续保护。这将有助于企业降低运营成本、提高水资源利用效率、增强企业竞争力。