26、复杂对象监测中的物联网与监控系统设计

复杂对象监测中的物联网与监控系统设计

1. 物联网在技术对象监测中的应用

近年来，物联网（IoT）概念发展迅速，它基于自动交互的自主设备网络。将物联网概念的主要原则应用于分布式工业对象的监测系统，可解决诸如提高情况评估质量、系统性能、可扩展性和能源效率等问题。

早期基于物联网技术的简单监测系统已出现，当时考虑了技术能力、无线数据传输以及多种类型的传感器来确定对象参数，可对单独的房间或建筑物进行监测，传感器采用有线和无线通信通道且为静态。例如，有实时监测和控制系统用于监测工厂的环境参数（如温度、湿度和压力），并通过ZigBee技术实现无线通信，可远程通过手机控制和管理办公设备。

在移动设备用于监测系统方面，有Facebook的Aquila项目，旨在为偏远地区居民提供宽带互联网接入，但该项目于2018年停止。还有法国Uavia的项目，可让企业实时进行全球范围内的空中检查和监视。另外，基于无人机的物联网可用于核电站事故后的辐射背景监测，通过搭载辐射传感器的无人机收集数据并无线传输到地面站，再与控制决策中心交互，但实施该系统需解决诸多技术和组织问题。

工业物联网（IIoT）概念也在发展，它定义了一个由互联计算机网络和连接的工业设施组成的系统，内置传感器和软件用于数据收集和交换，可实现自动化远程监测和控制。复杂工业企业利用物联网原则设计监测系统是一个有前景且实际的任务，未来的IIoT系统结构将包括移动网络、车辆和无线传感器网络，实现不同网络间的数据共享。

然而，工业物联网的发展和应用增加了控制系统的复杂性，在设计层面，需对不同类型设备网络进行形式化描述和建模；在建设层面，涉及结构、功能、管理、决策和策略选择的复杂性。同时，要确保在不同监测网络状态和环境下，数据传输、处理和反馈的可操作性、自主性、质量和效率。

2. 监测系统设计

考虑到工业物联网的发展，使用由固定和移动节点组成的可扩展异构网络来监测复杂分布式技术对象是实际且有前景的。设计和创建这样的网络时，需综合解决诸多问题，特别是控制系统、数据传输通道、数据流处理、分析、可扩展性和决策等方面。

监测系统的目标是构建一个多层次架构的网络系统，用于监测地理分布的技术对象，该系统由配备各种传感器和摄像机的异构节点（固定和移动设备）组成。其技术基础是分布式异构网络，将一定数量的固定和移动节点功能上联合起来。

系统可表示为一个元组：
[N = ⟨\vec{P},U(V, S, XY), C⟩]
其中，(\vec{P})是一组测量参数，(V)是设备的移动速度，(S)是移动方向，(XY)是设备在空间中的坐标，(C)是连接网络中设备(U)的通信通道集合。

移动平台在工业、事故灾害处理、军事等领域广泛应用。典型的移动平台是小型遥控车辆，配备传感器、摄像头，甚至可配备机械手，其移动器可采用轮胎轮或带弹簧滚轮的履带，以适应不同环境。在经济合理的情况下，可使用无人机执行特定监测任务。

固定和移动传感器节点属于控制的较低执行层，其执行层由主要受控系统设施（传感器、技术视觉、通信、移动、物理操作）和信息测量与控制系统（IMCS）的设计决定。

异构网络通过有线（WRNS）、无线（WSNS）、蜂窝（CLNS）和卫星（SANS）通信段将移动（MSP）和固定（SSP）传感器平台与IMCS连接起来，实现虚拟网络环境中的可靠通信，数据流量控制由IMCS通过路由器完成。网络的特点是移动和固定平台至少通过两个通信段连接，移动平台不使用有线WRNS段。多连接原则的形成需考虑平台信息负载、责任空间区域、监测紧急情况的关键性、能源供应和维护需求以及项目经济因素。多连接可提高信息可靠性，但会在一定程度上降低硬件和软件组件，同时增加平台功耗和IMCS获取信息的成本。

确保有人参与的监测系统可靠性的重要任务之一是考虑与操作员通信通道的参数，以图形方式表示监测参数（如使用条形图显示）有助于提高监测过程的可靠性，可通过软件或软硬件解决方案实现。

从外围节点接收的数据在系统中心节点收集和积累，处理这些信息的目的是创建技术对象及其环境的最新动态模型，该模型实时显示当前状态并捕捉关键情况。

编程移动平台的轨迹是一个实际任务。在已知环境中，使用距离作为运动控制的关键参数是有效的，但在未知环境中可能导致错误和碰撞。传感器可解决此问题，将控制逻辑转换为根据传感器识别的地标进行控制和导航的条件，可基于决策树实现。系统会根据技术对象和环境的关键状态及时纠正移动传感器元素的轨迹，以识别和预防紧急情况，提高操作人员效率。

监测对象的当前情况分为四个级别：“绿色”表示正常情况，“红色”表示关键情况，“黄色”情况时，IMCS会派遣额外的移动传感器平台到异常源，“橙色”（预关键）情况需要IMCS操作员干预并集中传感器和平台以防止情况恶化到“红色”级别。

3. 系统图形数据处理

在信息测量与控制系统（IMCS）的各类异构固定和移动传感器中，图像传感器（视频摄像机）需单独强调。除了用于视频监控系统的基本模式外，现代摄像机图像处理方法还可用于移动设备导航（机载摄像机和外部固定摄像机）、检测运动、环境变化、照明、烟雾和火灾、非接触式技术质量控制、检测异构对象、识别危险物品、人员识别和防止入侵等。

3.1 移动单元机载摄像机的视觉导航问题解决

近年来，大量自主移动设备、服务机器人和无人机出现，且价格降低、更易获取。确定这些设备的位置是其正常运行的必要条件，卫星定位系统（GNSS）是移动设备的主要导航手段，但在城市环境中可能不准确、易受干扰，且不适合室内导航。

目前，分析机载摄像机图像的方法被用于自主设备导航，这是一种有前景且广泛发展的室内导航方式。虽然关于此主题有大量文献，但尚无通用的自主图像导航解决方案，许多方法具有特定性和专业性，部分还需额外的传感器（如激光测距仪、立体相机）。

视觉SLAM方法可作为图像导航方法的基础，该算法工作时会提取图像的特定视觉特征，通过分析方法比较不同图像的特征并将其放置在在线创建和填充的3D环境地图上，同时标记相机拍摄时的位置。这种导航方法适用于未知环境中的设备运行，也可提前针对给定环境条件进行训练，以提高导航质量和准确性，还可减少设备构建数字地图的时间，使所有设备使用统一的对象地图。统一地图还可预先设置移动的允许和禁止区域、确定允许的移动路线、设置检查间隔以及描述紧急情况下的行动场景。

3.2 外部固定摄像机对移动单元的视觉导航问题解决

除了使用机载摄像机进行视觉导航外，还可通过外部固定摄像机的图像进行移动单元的视觉导航，这种方法适合确定移动机器人相对于已知楼层平面图或开放区域的位置。它可补充机载视觉导航方法，提高系统整体可靠性、导航准确性，在通信中断或其他紧急情况下确定设备的位置和状态，常用于控制有障碍物环境中的机器人移动和室内无人机的精确控制。

工业设施配备了用于安全目的的闭路电视（CCTV）摄像机网络，其信号可直接用于导航任务，有利于该导航方法的发展。该导航方法基于图像处理和分析、运动检测、选择特定标记和对象、多摄像机图像联合处理等原则。为更可靠地检测和识别机器人，可使用特殊的机器可读标记（如QR码、Aruco、April Tag、ARToolKit等）。

然而，该系统的运行需要大量工作，包括创建工业区域的数字地图、对用于导航的固定摄像机进行初始校准和调整、为移动机器人应用机器可读标记等。但这种方法也有额外优势，固定摄像机可沿规划路线分布，能快速发现路线上的变化，可规划绕行轨迹、确定故障设备位置，在烟雾和火灾等不便条件下进行视觉导航。

这两种视觉导航方法可结合使用，形成一种混合方法，发挥各自的优势。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示监测系统的基本数据流程：

graph LR
    A[传感器节点] --> B[本地调度器]
    B --> C[监测与决策系统]
    C --> B
    B --> A

监测情况级别	描述	应对措施
绿色	正常情况	无特殊操作
黄色	出现偏离正常状态情况	IMCS派遣额外移动传感器平台到异常源
橙色	预关键情况	IMCS操作员干预，集中传感器和平台
红色	关键情况	吸引最大数量移动平台监测，连接操作人员防止紧急情况

复杂对象监测中的物联网与监控系统设计

4. 物联网与监测系统的优势总结

物联网和监测系统在复杂对象监测中展现出了多方面的显著优势，具体如下：
- 数据驱动决策 ：通过各类传感器收集大量数据，经处理分析形成动态模型，为决策提供有力支持，使决策更科学合理。
- 实时监测与响应 ：能够实时监测对象状态，及时发现异常并迅速响应，有效预防紧急情况发生，降低损失。
- 提高效率 ：自动化的数据收集和处理过程减少了人工干预，提高了监测效率，同时也提升了操作人员的工作效率。
- 增强可靠性 ：多连接设计、多种导航方法结合等措施提高了系统的可靠性和稳定性，确保在各种环境下都能正常工作。
- 适应性强 ：可扩展的异构网络和多样化的传感器配置，使系统能适应不同类型和规模的监测对象及环境。

5. 实际应用案例分析

为了更直观地了解物联网和监测系统在实际中的应用效果，下面列举几个具体案例。
- 工业生产监测 ：在某大型制造企业中，采用了基于工业物联网的监测系统，对生产线上的设备运行状态、环境参数等进行实时监测。系统通过传感器收集数据，传输到中央节点进行分析处理，一旦发现设备异常或环境参数超出范围，立即发出警报并采取相应措施。通过该系统，企业能够及时发现设备故障隐患，提前进行维护，减少了设备停机时间，提高了生产效率和产品质量。
- 灾害应急监测 ：在某地区的自然灾害应急管理中，部署了由无人机和地面传感器组成的监测网络。无人机搭载各种传感器，对受灾区域进行空中监测，地面传感器则实时收集地面环境数据。这些数据通过无线通信传输到指挥中心，为救援决策提供了准确的信息。例如，在地震发生后，监测系统能够快速确定受灾区域的范围和严重程度，帮助救援人员制定合理的救援方案，提高了救援效率。
- 智能建筑管理 ：在一座智能建筑中，安装了大量的传感器和摄像头，用于监测建筑的能源消耗、环境舒适度、人员流动等情况。通过物联网技术，这些设备实现了互联互通，数据被集中处理和分析。根据分析结果，系统可以自动调节空调、照明等设备的运行，实现能源的优化管理。同时，摄像头还可用于人员识别和安全监控，提高了建筑的安全性和管理效率。

6. 未来发展趋势展望

随着科技的不断进步，物联网和监测系统在未来将呈现出以下发展趋势：
- 智能化程度提升 ：人工智能和机器学习技术将更深入地应用于监测系统，实现更智能的数据分析和决策。例如，通过深度学习算法对大量数据进行学习和分析，能够自动识别复杂的异常模式，提前预测潜在的问题。
- 融合更多技术 ：物联网将与5G、区块链、云计算等技术深度融合，进一步提升系统的性能和功能。5G技术的高速稳定传输将使数据传输更加高效，区块链技术可确保数据的安全性和不可篡改，云计算则提供强大的计算和存储能力。
- 应用领域拓展 ：除了现有的工业、灾害应急、建筑等领域，物联网和监测系统将在更多领域得到应用，如农业、医疗、交通等。在农业领域，可实现对农田土壤、气象等环境参数的实时监测，为精准农业提供支持；在医疗领域，可用于远程医疗监测和健康管理；在交通领域，可实现对车辆和道路的智能监测和管理。
- 绿色节能发展 ：未来的监测系统将更加注重绿色节能，采用低功耗的传感器和设备，优化能源管理策略，减少能源消耗，实现可持续发展。

7. 总结

物联网和监测系统在复杂对象监测中具有重要的应用价值和广阔的发展前景。通过合理设计和应用，能够实现对对象状态的实时监测、准确分析和有效控制，提高生产效率、降低风险、保障安全。在未来的发展中，我们应不断探索和创新，充分发挥物联网和监测系统的优势，推动各行业的智能化发展。

以下是一个mermaid流程图，展示物联网监测系统的整体工作流程：

graph LR
    A[传感器数据收集] --> B[数据传输]
    B --> C[中央节点处理]
    C --> D[数据分析与决策]
    D --> E[控制指令下发]
    E --> F[设备响应与调整]
    F --> G[反馈数据收集]
    G --> A

发展趋势	具体表现
智能化程度提升	应用人工智能和机器学习技术进行数据分析和决策
融合更多技术	与5G、区块链、云计算等技术深度融合
应用领域拓展	在农业、医疗、交通等更多领域应用
绿色节能发展	采用低功耗设备，优化能源管理策略