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智慧装置与分析技术触发物联网之创新
 

【作者: Eric Wetjen】2017年05月02日 星期二

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物联网(Internet of Things, IoT)的发展非常快速,大幅扩展到任何智慧型硬体设备上,手机、心律调节器、穿戴式体适能感测器、或什至是冰箱等都可以连接至网路来产生与接收资料。


这些透过网路连接的装置结合了云端运算、机器学习、及其他资料解析方法,便产生了能够改变我们生活及工作方式的产品与解决方案。如今,我们生活中许多事都可以透过物联网协助来进行,利如:


* 医生可以远端监控病患身上心律调节器的作用频率。


* 运动员可以测量每次运动消耗的卡路里。


* 农民可以优化作物灌溉。


* 大楼管理者可以透过优化对HVAC设备的控制来节省电力。


* 哮喘患者可以通过使用手机应用程式来监测他们的喘息水平,以管理他们的状况。


* 汽车制造商用来开发能在市区街道自主导航的无人驾驶车。


IoT系统运作

一个典型的IoT系统大致以这样的方式运作 (图1):


1.一个智慧连接装置产生感测器资料后,最终将资料传送至云端。这些装置通常内嵌有嵌入式的处理器可执行资料缩减后的演算法的能力。


2.一个可处理及储存感测器资料的分析平台。这个平台要能整合不同资料来源的资讯,例如企业系统。负责分析汇入的资料,并对这些资料采取进一步动作。


3.系统工程师或资料科学家从云端或装置取得历史资料,并开发演算法来对资料进行前处理及分析。这些演算法可能涉及用到机器学习技术来预测未来感测器品质或者是对感测器资料进行分类。


4.将开发出来的演算法转档部署到云端或智慧型装置上,能处理汇入的即时资料。



图1 : 物联网工作流程
图1 : 物联网工作流程

透过MATLAB与Simulink建立物联网系统

MATLAB与Simulink支援物联网系统,帮助使用者开发、测试连接的智慧装置,取得、收集云端资料,以及分析感测器资料。现在,让我们来看看以下两个范例。


范例1:交通监测器

有两位工程师对于每次从住家驾车至工作场所时被困在车阵当中的情况感到相当厌烦,于是决定来研究建筑物外面的高速公路在尖峰时段的车流趋势。他们在一间办公室中架设了一组网路摄影机来监测高速公路,这组摄影机与执行电脑视觉演算法的Raspberry Pi板子相连(图2)。



图2 : 网路摄影机连接到Raspberry Pi
图2 : 网路摄影机连接到Raspberry Pi

摄影机收集到的资料经过汇整后,放到一个可以执行MATLAB程式码的IoT解析平台上-ThingSpeak。


这两位工程师利用Simulink的模块图建立了一个系统,包含滤波器-Median Filter来过滤影像,以及可透过影像来辨识车辆的Blob Analysis模块 (图3)。他们接着撰写了客制的模块来计算车辆数、并将摘要后的资料传送到ThingSpeak。



图3 : 利用Simulink模块图找出车辆并计算数量
图3 : 利用Simulink模块图找出车辆并计算数量

在演算法被转档布署实现到Raspberry Pi之前,有必要对该演算法进行验证,因此他们利用Simulink提供的外部模式(external mode)的Video Display来进行验证 (图4)。



图4 : 在演算法开发阶段利用Simulink外部模式进行车辆侦测
图4 : 在演算法开发阶段利用Simulink外部模式进行车辆侦测

当演算法验证后实现到侦测装置之后即开始进行车辆辨识,并将资料存放在ThingSpeak上,他们利用MATLAB 的应用函式库(app)在ThingSpeak进行资料整合,对48小时内每一个方向的即时交通密度进行视觉化呈现与分析,并对当前交通拥挤的程度做了色彩编码(轻度= 绿色,中等= 黄色,重度= 红色) (图5)。



图5 : 在ThingSpeak进行即时交通状况资料分类
图5 : 在ThingSpeak进行即时交通状况资料分类

范例2:潮水水位警报系统

船只陷入泥中,极有可能是水深未正确量测所造成。由于大部分的海湾及河口并无潮汐的预测及即时水位的资料可以取得。有一位船员,同时也是MATLAB使用者,建立了一个低成本、即时的潮水水位表。他也很快地发现潮水水位的时间及涨幅与所在地点有相当程度的关联。


这个潮水水位表主要的硬体元件包含一块Arduino Mega板、一个SparkFun Electronics cellular shield、及一个超音波测距器。 Cellular shield提供了Arduino和网路的连结,Arduino则被用来读取超音波感测器上的资料。


这位船员同时也使用了IoT的云端平台-ThingSpeak来收集与处理传送到云端的资料。超音波感测器回报的距离以公厘为单位。为了要将距离转换为水深,船员在ThingSpeak上架设了ThingSpeak TimeControl,用来执行MATLAB程式码来读取范围资料、将资料转换为水深,再把资料编写进新的ThingSpeak频道。最后一个跟网路连接、可从手机或网路浏览器查看的潮水水位表就这样产生了。


这位船员还撰写了另外的MATLAB程式码来侦测潮汐的临界值,并利用ThingSpeak中的Twitter整合器,可在特定情况发生时发送警报。


如同上面两个范例所示,资料解析是物联网创新过程中相当关键的成分。透过MATLAB与Simulink,使用者可以开发出能在智慧型装置或云端执行的解析方法;透过ThingSpeak,则可以轻松地从智慧型装置或物联网收集资料,接着利用MATLAB分析从感测器收集而来的资料,最终获得重要的见解与知识。


(本文由钛思科技提供 ; 作者Eric Wetjen任职于MathWorks公司)


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