湯義好 趙子洲 周洋

摘 要：當(dāng)今社會，經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展給人們帶來豐碩成果的同時，也付出了巨大的資源和能源代價，其中電能所占比重尤為明顯。隨著人工智能技術(shù)的興起，數(shù)據(jù)化、智能化越來越普及。依托數(shù)據(jù)實現(xiàn)人工智能節(jié)電成為發(fā)展趨勢。以樹莓派為終端實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、語音電器控制，為突破傳統(tǒng)有效識別率低、管理手段單一等現(xiàn)象，提出了以多重傳感器手段獲取數(shù)據(jù)，結(jié)合圖像、聲音、光照和溫濕度等綜合判斷電力消耗場景，分析用戶使用習(xí)慣。結(jié)合機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測評價構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，為企事業(yè)單位提高了節(jié)能效率，降低了用電成本，為電器廠商根據(jù)識別結(jié)果比較不同用電場景下用戶的使用習(xí)慣，加深了對客戶需求的理解，促進更多新產(chǎn)品的智能化升級改造。

關(guān)鍵詞：人工智能;樹莓派;傳感器;圖像識別

中圖分類號：TP311.5 ? ? 文獻標(biāo)志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）1-0020-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.01.004

Research and Terminal Design of Voice Intelligent Energy Saving System Based on Raspberry Pi

TANG Yihao? ? ZHAO Zizhou? ? ZHOU Yang

（School of Information and Artificial Intelligence， Anhui Business College， Wuhu 241002，China）

Abstract：In today's society， while the sustainable economic development has brought fruitful results to people， it has also paid a huge cost of resources and energy， especially the proportion of electric energy. With the rise of artificial intelligence technology， data and intelligence are becoming more and more popular. Relying on data to realize artificial intelligence power saving has become a development trend. The raspberry pi is used as the terminal to realize data acquisition and voice electrical control. In order to break through the phenomenon of low traditional effective recognition rate and single management means， it is proposed to obtain data by means of multiple sensors， comprehensively judge the power consumption scene combined with image， sound， light， temperature and humidity， and analyze users' usage habits. Combined with machine learning， neural network， prediction and evaluation， this paper constructs a deep learning model. It improves the energy-saving efficiency of enterprises and institutions， reduces the power consumption cost， compares the use habits of users in different power consumption scenarios according to the identification results， deepens the understanding of customers， and promotes the intelligent upgrading and transformation of more new products.

Keywords： artificial intelligence; raspberry pi; sensors; image recognition

0 引言

隨著科技不斷發(fā)展，當(dāng)今世界已經(jīng)進入了一個大智云物移的時代。我國科技產(chǎn)業(yè)水平世界領(lǐng)先，用電量已居世界首位。對電力的巨大需求促使我國不得不一方面尋找更高效更清潔的能源，另一方面大力倡導(dǎo)節(jié)能減排減少電力資源的浪費。在電力生產(chǎn)方面，云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能等前沿技術(shù)依托傳統(tǒng)電網(wǎng)物理架構(gòu)，將分散在電網(wǎng)的各類資源相聚合，實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化組合、保證供需的實時平衡，最大限度地接納分布式電源。而電力消耗方面目前還沒有統(tǒng)一有效的管理措施。電力消耗智能監(jiān)控平臺辦公室、工廠車間、商場超市等公共場所有著廣泛的應(yīng)用前景。通過采用傳感器技術(shù)實現(xiàn)對區(qū)域內(nèi)環(huán)境溫度的檢測，當(dāng)無人狀態(tài)時可以自主控制電器降低能耗實現(xiàn)節(jié)能目的[1]。

本文著重分析了智能終端采集環(huán)境數(shù)據(jù)的種類和數(shù)據(jù)量的需求，設(shè)計制作環(huán)境數(shù)據(jù)采集、語音控制、圖像識別、電器控制四個方面的監(jiān)控系統(tǒng)。硬件主體分為智能終端和服務(wù)集群兩部分。智能終端采用樹莓派，搭建集光照、溫濕度、噪聲、人體紅外感應(yīng)等多種傳感器于一體的系統(tǒng)，并搭建一個紅外發(fā)射器。每個智能終端都有一個控制頁面，可實現(xiàn)獨立訪問與控制。規(guī)劃出了采用流行的微服務(wù)架構(gòu)與云平臺服務(wù)器集群，以實現(xiàn)提供穩(wěn)定可伸縮的數(shù)據(jù)檢測及數(shù)據(jù)分析服務(wù)[2]。

1 智能系統(tǒng)在節(jié)能系統(tǒng)應(yīng)用的需求現(xiàn)狀

工業(yè)生產(chǎn)的主要節(jié)能手段是優(yōu)化生產(chǎn)工藝來提高能效。工業(yè)生產(chǎn)過程主要依賴機器設(shè)備自身的電能管理系統(tǒng)，功能單一，相對獨立且信息化程度低。數(shù)據(jù)采集條件有限，也就制約了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。只有了解大量足夠的關(guān)鍵數(shù)據(jù)才能發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，提高數(shù)據(jù)預(yù)測的準(zhǔn)確性、精確度，才能實現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)。

辦公室、商場節(jié)能系統(tǒng)主要依賴人員管理和中央空調(diào)溫度設(shè)定，做不到精確控溫控濕，造成大量電力浪費。照明用電節(jié)能效率相對要好些，采用了智能節(jié)電技術(shù)，工作人員可以根據(jù)實際需要手動選擇或?qū)崿F(xiàn)定時控制，采用觸摸或聲控智能控制點亮熄滅等技術(shù)手段。但由于電路設(shè)計簡易，在使用中存在判斷錯誤的情況。例如，巨大的打雷聲和小動物的活動等都會嚴(yán)重干擾節(jié)能設(shè)備的判斷。

從解決關(guān)鍵性技術(shù)的任務(wù)特點來分析，智能節(jié)能系統(tǒng)主要針對人本身。人們?yōu)榱藸I造一個舒適的生產(chǎn)、學(xué)習(xí)、辦公和生活環(huán)境，往往會消耗大量電能，其中最主要的是空調(diào)的電力消耗。能夠準(zhǔn)確識別環(huán)境中人的數(shù)量，感知實際的溫度、濕度等數(shù)據(jù)，就可以方便節(jié)能系統(tǒng)智能地控制空調(diào)、電燈、電器等。

人體識別解決方案有很多，如可以用紅外線熱像儀在10 m范圍內(nèi)識別，成本過高，無法普及。熱釋電紅外傳感器價格雖低，但由于過度依賴紅外線，在空調(diào)節(jié)能場景下氣流運動大，誤報錯誤率極高。聲音傳感器不能識別人聲，只能判斷噪聲有無變化，不能直接用來判斷有無人員活動。通過圖像識別人體特征可以大幅度提高人體識別的正確率，但當(dāng)人處于靜止或者距離較遠時，容易誤判為無人狀態(tài)。

根據(jù)實際節(jié)能需求，再結(jié)合具體的傳感器特點，分析多重傳感器獲得的采樣數(shù)據(jù)，計算出符合實際需要的在當(dāng)前情況下是否有人員活動的判斷。終端設(shè)計上要采用多種手段獲取大量數(shù)據(jù)，要有足夠的空間存儲數(shù)據(jù)，以較快的計算速度實時分析，滿足快速、準(zhǔn)確人機交互和智能判斷控制響應(yīng)等需求[3]。結(jié)合這些需求總結(jié)如下幾個方面。

1.1 敏捷性

由于環(huán)境數(shù)據(jù)的種類不斷增加，對終端并行執(zhí)行的需求不斷增強，要求存儲能夠支持對系統(tǒng)容量的增量擴容，并且要求該操作帶來的額外開銷最小化，同時避免操作帶來的停機問題。例如，一個新的光照傳感器接入系統(tǒng)，簡單調(diào)試后就需要獲得有效的光照數(shù)據(jù)，并要求系統(tǒng)能夠自動處理由于新舊硬件數(shù)據(jù)種類變化所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式變化。

1.2 高并發(fā)讀寫

在環(huán)境數(shù)據(jù)不斷寫入的同時分析服務(wù)后端也在不斷地調(diào)取終端上的數(shù)據(jù)。例如，某一時刻的環(huán)境數(shù)據(jù)按照規(guī)范的格式寫入終端存儲器，在有效的時間內(nèi)一般為秒級，讀取后立即需要發(fā)送給云端計算服務(wù)器。云端處理后回傳操作指令給終端，執(zhí)行相應(yīng)設(shè)備的控制。

1.3 低延時和精確定位終端位置

終端數(shù)量可以靈活增加，在業(yè)務(wù)上需要一個能夠保證一致性的數(shù)據(jù)存儲。例如，全國范圍內(nèi)所有高校電力消耗數(shù)據(jù)中心能夠信息互訪，系統(tǒng)中顯示的電力消耗要與終端所處實際工作環(huán)境一致。然而，實現(xiàn)一個分布式精確位置定位確實不可能，只有當(dāng)?shù)乩頂?shù)據(jù)和終端數(shù)據(jù)位于同一個數(shù)據(jù)中心內(nèi)，監(jiān)控系統(tǒng)才可能實現(xiàn)強精確定位。

1.4 范圍統(tǒng)計與智能數(shù)據(jù)分析

某些應(yīng)用場景下需要支持在一定時間范圍內(nèi)對某一區(qū)域進行高效率的電能使用統(tǒng)計。例如，檢索某個部門近期空調(diào)使用記錄以加強節(jié)能管理，或分析商場客流量變化與空調(diào)溫度變化之間的關(guān)系以吸引實際客流等。

2 樹莓派與Jetson Nano比較

AI（Artificial Intelligence，人工智能）設(shè)備需要有強大的大腦。樹莓派（Raspberry Pi）功耗低到幾乎可以忽略不計，有成熟龐大的硬件生態(tài)圈。本套系統(tǒng)的智能終端部署在多臺樹莓派組建的分布式集群上。每塊樹莓派上都配有多種傳感器。傳感器數(shù)據(jù)的獲取程序主要用C語言編寫，Python作為主要編程語言用于數(shù)據(jù)采集和智能分析階段。英偉達公司的Jetson Nano繼承了樹莓派的結(jié)構(gòu)設(shè)計，將GPU算力結(jié)合到人工智能邊緣設(shè)備。通過調(diào)研比較發(fā)現(xiàn)：其一，算力上英偉達公司的Jetson Nano遠超樹莓派，但是功耗和成本上不及樹莓派親民;其二，樹莓派不但有Pico成本低廉可作為傳感器載體的優(yōu)點，還有計算模塊核心板Compute module 4（CM4），可以定制終端主板實現(xiàn)個性化設(shè)計。綜合考慮本系統(tǒng)以節(jié)能為目標(biāo)，選擇樹莓派為終端硬件平臺。

3 基于樹莓派實現(xiàn)智能節(jié)能終端設(shè)計方案

借助樹莓派在性價比上的優(yōu)勢，設(shè)計了一個多重傳感數(shù)據(jù)作為依據(jù)綜合判斷人員活動狀態(tài)的智能監(jiān)控系統(tǒng)。其中，需要采集的數(shù)據(jù)包括室內(nèi)外環(huán)境溫濕度、室內(nèi)外光照值、人體紅外傳感器數(shù)值、噪聲發(fā)生次數(shù)、圖像人體識別、空調(diào)工作時長情況等。多重傳感器檢測記錄線程并行執(zhí)行，互不影響，程序用C語言和C++編寫，通過調(diào)用Wring Pi開發(fā)庫與樹莓派上的GPIO設(shè)備，主要是傳感器和紅外收發(fā)器通信，實現(xiàn)高效率、低延遲的硬件層驅(qū)動程序。得到的數(shù)據(jù)在終端臨時存儲，再利用Python程序Pandas、Numpy、tensorflow等AI庫對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和格式化。最后，通過TCP/IP協(xié)議將規(guī)范化數(shù)據(jù)發(fā)給計算核心云服務(wù)器集群。終端本身自帶一個單機版終端系統(tǒng)，可以通過局域網(wǎng)直接訪問管理。

3.1 基于樹莓派的語音智能節(jié)能系統(tǒng)框架

本智能語音控制系統(tǒng)采用“電器設(shè)備+樹莓派+語音接口”來實現(xiàn)，分為應(yīng)用層、邏輯層和處理層。其中，電器設(shè)備作為應(yīng)用層，負(fù)責(zé)將系統(tǒng)的處理結(jié)果顯現(xiàn)出來。樹莓派作為邏輯層，處理業(yè)務(wù)邏輯上的問題，其中包括對處理層返回的識別后的語音信號進行存儲，以及采取相應(yīng)的操作。開源語音接口作為處理層，對樹莓派所錄的語音信號進行識別，將識別后的語音信號再次返回給樹莓派。通過溫度傳感器和攝像頭傳來的圖像對空調(diào)、電燈和電腦的耗能管理智能進行判斷以達到節(jié)能目標(biāo)。數(shù)據(jù)平臺以分布式方式部署在多個樹莓派中，平臺提供傳感器采集到的溫度、光照、聲音多重數(shù)據(jù)樣本以供分析實現(xiàn)智能控電。通過環(huán)境總覽模塊，用戶可在PC（個人計算機）、手機和平板電腦上查看監(jiān)控環(huán)境的實時數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)的硬件整體架構(gòu)，本系統(tǒng)中電氣設(shè)備直接連接樹莓派的GPIO口控制。

智能語音控制系統(tǒng)的軟件整體架構(gòu)主要分為以下四部分。

①語音信號的采集：通過樹莓派自帶的錄音功能來采集語音信號并保存。

②語音信號的識別：通過Python調(diào)用百度語音接口，識別采集的語音信號，將識別后的語音信號以wav文件的格式存儲于樹莓派中。

③語音機器人的回復(fù)：讀取存放識別語音信號的wav文件，調(diào)用開源機器人接口，實現(xiàn)機器人智能回復(fù)。

④電器設(shè)備的控制：電器設(shè)備的控制其實是對樹莓派GPIO的控制，其中對空調(diào)等電器設(shè)備驅(qū)動的控制主要通過Python程序?qū)崿F(xiàn)。

使用微服務(wù)的主要原因是其具有開發(fā)便利性，巧妙地簡化了分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)，如服務(wù)發(fā)現(xiàn)注冊、配置中心、消息總線、負(fù)載均衡、斷路器、數(shù)據(jù)監(jiān)控等，都可以用Spring Boot的開發(fā)風(fēng)格做到一鍵啟動和部署。每個服務(wù)運行在各自的進程中，服務(wù)間通信采用輕量級通信機制（通常用HTTP資源API）。這些服務(wù)圍繞業(yè)務(wù)能力構(gòu)建并且可通過全自動部署機制獨立部署。

這里的微服務(wù)是一種將一個單一應(yīng)用程序開發(fā)為一組小型服務(wù)的方法，系統(tǒng)層次架構(gòu)分處理層、邏輯層和應(yīng)用層。

微服務(wù)集群（終端可基于 OpenFaaS，服務(wù)端可基于Spring Cloud），能夠讓主機或集群作為支撐Serverless功能運行的后端。優(yōu)點是任何能夠使用Docker部署的可執(zhí)行二進制文件、腳本或者編程語言都能在OpenFaaS上運作，可以根據(jù)速度和伸縮性選擇部署的規(guī)模。內(nèi)建了用戶界面和監(jiān)控系統(tǒng)。OpenFaaS使用Docker和Swarm在樹莓派上傳遞Serverless功能。

3.2 智能節(jié)能終端的具體功能設(shè)計

3.2.1 樹莓派終端溫濕度傳感器的配置。室外溫濕度與光照數(shù)據(jù)可以利用網(wǎng)絡(luò)查詢當(dāng)?shù)靥鞖馇闆r，也可以采用傳感器現(xiàn)場采集。室內(nèi)有樹莓派終端現(xiàn)場實時采集。采用DHT22溫濕度傳感器，DHT22是已校準(zhǔn)的數(shù)字溫濕度傳感器，用于檢測環(huán)境溫濕度，采用DHT22（AM2302），標(biāo)準(zhǔn)單總線接口。相比DHT11，DHT22擁有更高的精度和更大的量程。推薦存儲環(huán)境溫度為10～40 ℃，濕度為60%RH以下。DOUT針腳接樹莓派GPIO4口（以WiringPi針腳編號模式）。驅(qū)動程序工作過程如下。

步驟一：DHT22上電后要等待1 s以越過不穩(wěn)定狀態(tài)，在此期間不能發(fā)送任何指令，測試環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)，并記錄數(shù)據(jù)。同時，DHT22的DATA數(shù)據(jù)線由上拉電阻拉高一直保持高電平，此時DHT22的DATA引腳處于輸入狀態(tài)，時刻檢測外部信號。

步驟二：微處理器的I/O設(shè)置為輸出狀態(tài)，同時輸出低電平，且低電平保持時間不能小于18 ms（最大不得超過30 ms），然后微處理器的I/O設(shè)置為輸入狀態(tài)。由于上拉電阻，微處理器的I/O即DHT22的DATA數(shù)據(jù)線也隨之變高，等待DHT22做出回答信號。

步驟三：DHT22的DATA引腳檢測到外部信號有低電平時，等待外部信號低電平結(jié)束，延遲后DHT22的DATA引腳處于輸出狀態(tài)，輸出83 μs的低電平作為應(yīng)答信號，緊接著輸出87 μs的高電平通知外設(shè)準(zhǔn)備接收數(shù)據(jù)，微處理器的I/O此時處于輸入狀態(tài)，檢測到I/O有低電平（DHT22回應(yīng)信號）后，等待87 μs的高電平后的數(shù)據(jù)接收。

步驟四：由DHT22的DATA引腳輸出40位數(shù)據(jù)，微處理器根據(jù)I/O電平的變化接收40位數(shù)據(jù)，位數(shù)據(jù)“0”的格式為54 μs的低電平和23～27 μs的高電平，位數(shù)據(jù)“1”的格式為54 μs的低電平加68～74 μs的高電平。

3.2.2 樹莓派終端光照傳感器的配置。BH1750FVI是一款I(lǐng)2C接口的數(shù)字型光強度傳感器集成電路。內(nèi)置模數(shù)轉(zhuǎn)換電路，可以直接數(shù)字輸出光照值。樹莓派I2C功能需要開啟并安裝i2c-tools，I2C由時鐘線（SCL）和數(shù)據(jù)線（SDA）組成，原理這里不再贅述，只須將對應(yīng)接口接到樹莓派的SCL和SDA接口。通信步驟相對簡單：第1步，發(fā)送上電命令0x01;第2步，發(fā)送測量命令;第3步，等待測量結(jié)束;第4步，讀取數(shù)據(jù);第5步，計算結(jié)果。

計算公式為：

光照強度=（寄存器值[15∶0]×分辨率）/1.2（單位：勒克斯lx）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

3.2.3 樹莓派終端人體紅外傳感器的配置。人的體溫一般恒定在37 ℃左右，所以會發(fā)出特定波長10 μs左右的紅外線。被動式紅外探頭是靠探測人體發(fā)射的10 μs左右的紅外線來進行工作的。人體發(fā)射的10 μs左右的紅外線通過菲涅爾濾光片增強后聚集到紅外感應(yīng)元上。紅外感應(yīng)元通常采用熱釋電元件，這種元件在接收到人體紅外輻射溫度發(fā)生變化時，就會失去電荷平衡。向外釋放電荷，后續(xù)電路經(jīng)檢測處理后就能產(chǎn)生報警信號。

3.2.4 樹莓派終端聲音傳感器的配置。聲音傳感器內(nèi)置一個對聲音敏感的電容式駐極體話筒。聲波使話筒內(nèi)的駐極體薄膜振動，導(dǎo)致電容發(fā)生變化，而產(chǎn)生與之對應(yīng)變化的微小電壓。這一電壓隨后被轉(zhuǎn)化成0～5 V的電壓，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換被采集器接收，并傳送給樹莓派。它可以顯示聲音的振動圖像，但不能對噪聲的強度進行測量，所以需要編寫特別的程序來記錄時間片段內(nèi)的聲音次數(shù)。

3.2.5 樹莓派空調(diào)風(fēng)力感應(yīng)傳感器的配置。風(fēng)輪葉片感應(yīng)風(fēng)力變化判斷空調(diào)工作狀態(tài)，內(nèi)部裝有反射式紅外傳感器。當(dāng)傳感器檢測到有風(fēng)輪遮擋就會從OUT口輸出低電平，移開傳感器也會馬上停止輸出低電平。

3.2.6 攝像頭模塊可以用于運動目標(biāo)檢測和靜態(tài)人像識別。結(jié)合開源圖像軟件MJPG-streamer，可以通過HTTP的方式訪問Linux上面的兼容攝像頭，從而達到遠程視頻傳輸?shù)男Ч?。終端裝有OpenCV視頻圖像分析軟件，可以識別并記錄人體活動情況。

3.3 智能節(jié)能終端的運行情況

輸出傳感器數(shù)據(jù)文件格式如下：

1630219501.19，33.75，22，59，7，134，2021-08-29_14：45，1

數(shù)據(jù)標(biāo)簽左起分別是：記錄時間戳、光照、溫度、濕度、熱釋電獲得人體活動、每分鐘噪聲次數(shù)、當(dāng)前時區(qū)時間、空調(diào)工作狀態(tài)。產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以“喂入”服務(wù)端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)獲得有人活動模型和大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

先后啟動傳感器程序、數(shù)據(jù)處理程序，終端數(shù)據(jù)服務(wù)即可觀察到實時數(shù)據(jù)變化，如圖1所示。

終端提供可視化的圖像監(jiān)控界面，使用不同顏色的線條表示不同的環(huán)境數(shù)值，記錄每一時間片段內(nèi)傳感器的數(shù)值，繪制出實時變化的折線圖。用戶可以通過圖形界面直觀查看終端獲取的各種環(huán)境數(shù)值情況以及變化趨勢。若某時間片段由于噪聲次數(shù)相對較大，出現(xiàn)圖像比例被較大值拉伸，其他傳感器數(shù)據(jù)變化曲線會發(fā)生相對集中的情況，此時可以點擊圖示說明部分自由組合顯示的數(shù)據(jù)類型，隱藏較大值或突出顯示某一類數(shù)據(jù)變化趨勢。界面部分還設(shè)有電器控制按鈕，可手動操作關(guān)閉或打開電器，實現(xiàn)遠程訪問控制。

樹莓派終端服務(wù)用戶訪問平臺包括用戶的登錄、注冊、退出、信息修改、終端管理和分享等功能。數(shù)據(jù)記錄使服務(wù)器智能分析電力使用情況成為可能，分析過程中有無人員活動是最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，空調(diào)用電時間段劃分與識別項目的整體目標(biāo)如下。

①根據(jù)樹莓派終端采集到的數(shù)據(jù)，劃分一次準(zhǔn)確的空調(diào)等電器開啟時間區(qū)段。

②在一次準(zhǔn)確的使用區(qū)段中識別出有效用電事件和無效用電事件。

由于數(shù)據(jù)集的特點是實時數(shù)據(jù)頻率為10 s/次，而且長時間不間斷地獲取每天的數(shù)據(jù)量多達上萬條，存在缺失值現(xiàn)象。與分析主題無關(guān)的特征未直接反映用電事件的特征，干擾信號多等，針對不清情況須采取相應(yīng)的方法來解決這些問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理首先要刪除冗余時間片下的數(shù)據(jù)，一般為假期或停工停產(chǎn)時期的數(shù)據(jù)，只保留工作日時間區(qū)段數(shù)據(jù)。根據(jù)空調(diào)工作狀態(tài)劃分出連續(xù)工作時長，依據(jù)時長判斷用戶的使用習(xí)慣[4]，提取這一特征為規(guī)則計算出最佳工作時段。深入分析工作時段具體用電類型，如會議、辦公室、試驗室等不同用電場所用電情況就大不相同，通過識別用電類型可以減少計算開銷。構(gòu)建用電情況與人員活動頻率變化特征，準(zhǔn)備好樣本數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建誤差逆轉(zhuǎn)算法BP升級網(wǎng)絡(luò)模型，利用反向傳播機制訓(xùn)練模型。模型優(yōu)化需要注意數(shù)據(jù)本身特征之間存在量級差異，需要進行標(biāo)準(zhǔn)化來消除量級差異。使用精確率、召回率和F1值作為模型評價，同時結(jié)合ROC曲線直觀評價模型效果。

4 結(jié)語

本文介紹了如何使用智能終端樹莓派搭建一套智能監(jiān)控平臺，利用多組傳感器的檢測數(shù)據(jù)以及攝像頭智能識別數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)源。通過長時間統(tǒng)計獲取到龐大數(shù)據(jù)量，為后期的智能分析系統(tǒng)提供了大量數(shù)據(jù)保障。系統(tǒng)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計算與人工智能多學(xué)科技術(shù)實現(xiàn)穩(wěn)定、高效、實時和智能的人員活動分析。設(shè)計的監(jiān)控平臺可以用于各類型企事業(yè)、工廠院校，實現(xiàn)精確的電力管理，能有效減少電力資源的浪費，同時也可以促進電器生產(chǎn)廠商開發(fā)出新的智能化產(chǎn)品，優(yōu)化升級并提供個性化電器產(chǎn)品以滿足不同客戶群需求。

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收稿日期：2021-10-18

基金項目：安徽商貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院重點產(chǎn)學(xué)研項目“基于語音控制智能節(jié)能系統(tǒng)的研究”（2021KZZ04）;移動互聯(lián)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)團隊（2020jxtd093）。

作者簡介：湯義好（1983—），男，本科，講師，研究方向：軟件技術(shù)。

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