智能冰箱关键技术研究

刘尚旺+尚新闻

摘 要： 针对传统冰箱缺乏智能性，难以满足物联网时代需求的问题，提出一种智能冰箱原型系统。该系统集成冰箱端开发板、移动客户端及服务器端应用程序的设计与实现。冰箱端选用基于OK6410的ARM11开发板，通过WinCE系统将收集到的食品数据实时传输给远程服务器，并将其保存到数据库中；数据库服务器端，提出最优时隙防冲突算法，根据标签数目分配帧长，使得所有标签分得帧长时隙以解决多标签同时读/写数据碰撞问题；客户端用户通过无线保真（WiFi）网络、移动通信网络等连接到远程服务器，随时随地管理冰箱。仿真实验结果表明，所设计与实现的冰箱食品信息远程查看与管理、饮食搭配菜谱智能推荐、冰箱周期清理和食品保鲜期限实时提醒等功能科学、合理和实用。

关键词： 智能冰箱； 物联网； 冰箱端开发板； 移动客户端； 服务器端； 最优时隙防冲突算法

中图分类号： TN915?34； TP399 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）06?0112?05

Abstract： In allusion to the problem that it is difficult for the traditional refrigerator to meet the demand of Internet of Things （IoT） era due to its lack of intelligence， a prototype system of intelligent refrigerator is proposed. In the system， the refrigerator development board is integrated， and application programs of mobile client and server are designed and implemented. On the refrigerator side， the OK6410 based ARM11 development board is selected， and the collected food data is transmitted to the remote server in real time by means of Wince system， and then stored in the database. On the database server side， the optimal time slot anti?collision algorithm is proposed. The frame length is distributed based on the label number so that all tags can obtain the frame length time slot to resolve the data collision problem when multiple tags are read or written simultaneously. On the client side， users are connected to the remote server via wireless fidelity （WiFi） network， mobile communication network and other means to manage the refrigerator anywhere and anytime. The simulation experiment results show that the functions designed and implemented in this paper such as remote view and management of refrigerator food information， intelligent recommendation of diet collocation menu， periodic refrigerator cleaning and real?time reminding of food freshness lifetime are scientific， reasonable and practical.

Keywords： intelligent refrigerator； IoT； refrigerator development board； mobile client side； server side； optimal time slot anti?collision algorithm

0 引 言

物联网时代，事关饮食的智能冰箱显得尤为重要。目前，冰箱已从单纯的食品保鲜和储存载体转变成为基于ARM等开发板进行检测、识别、监控和存储信息[1]的智能冰箱。自从2000年韩国LG公司推出全球第一台“互联网”冰箱以来，就掀起了智能冰箱的研究热潮。但是，目前智能冰箱还存在一些问题。为此，本文旨在提高传统冰箱智能化，设计、实现出一种智能冰箱原型系统即智能冰箱管家系统，即通过传感器节点和射频识别技术采集相关数据，在数据库服务器上通过智能算法完成数据的智能处理，用户通过移动终端设备接入局域网或通过移动蜂窝网访问服务器，即可查看、接收智能化处理结果或远程操控冰箱。

1 智能冰箱原型系统的设计与实现

1.1 冰箱端开发板

冰箱端开发板选用基于OK6410的ARM11开发板，可连接RFID读写器、触摸屏及各类数据采集传感器，还可接置多类传感器和多种接口。其嵌入式操作系统采用WinCE 6.0系统，将基于WinCE 6.0系统的温度采集、清理周期、囤货查看等功能的应用代码，置于内核和硬件之间的硬件抽象层（Hardware Abstraction Layer，HAL）。该功能图形用户界面友好，显示屏支持触屏操作，可完成本地手工录入（备选）与查看冰箱内存货、查看温度数据等功能；该液晶显示屏置于冰箱外部，方便可視化操作，而且方便之后系统升级更新人机交互设计[2]。endprint

1.2 数据库服务器端

1.2.1 基于RFID标签的食品信息采集模块

RFID适合冰箱内部工作环境，尤其有源RFID具有存储量大、自动识别、可循环使用等特点；能够自动、自主完成食品出入冰箱时的信息采集；能够较好地满足智能冰箱的管理要求。本文设计、实现了基于RFID标签读/写技术的食品信息采集与处理模块[3]，如图1所示。

1.2.2 冰箱信息数据处理模块

冰箱内所存物品种类较多，读取标签或同时读取较多标签时容易发生碰撞冲突，导致数据丢失[4]。本文研究发现，结合基于二进制防冲突算法和ALOHA算法的优点[5?8]，通过标签数目寻求最优帧长，可以解决碰撞冲突问题。

目前，RFID防冲突算法主要有以下两种：基于二进制树的防冲突算法和基于ALOHA的防冲突算法。总结两种算法的优点，根据标签数数目寻求最佳时隙，本文提出改进算法：最优时隙防冲突算法。

最优时隙防冲突算法原理：设标签数目为[m]，帧长为[L]。根据标签对时隙的选择符合二项分布规律，可知当前帧中单时隙数目期望为：

[E[m1]=m×（1-1L）m-1]

通过求极值方法算出最大化信道使用率，则[?E[m1]?f?L=0→L*=m，]得出使用效率为[m1L*→1e]。

本文数据库服务器主要通过优化分布式查询算法完成用户查询需求，采用模糊聚类算法完成对用户偏好的预测。本文在MySQL数据库服务器上采用模糊聚类进行智能冰箱大数据处理。若[θj]表示第[j]个聚类的表达，[θ≡[θT1，θT2，…，θTm]T]；[U]是一个[N?m]矩阵，它的[（i，j）]元素等于[uj（xi）]，[d（xi，θj）]代表[xi]和[θj]之间的不相似性，[q（>1）]是模糊性参数，则使代價函数最小，如下：

[Jq（θ，U）=i=1Nj=1Muqijd（xi，θj）] （1）

式中，[θ]和[U]满足的约束条件是：

[j=1muij=1， i=1，2，…，N] （2）

式中：[0

由式（2）可知，[xi]在所有聚类中的隶属度是相互关联的。[Jq（θ，U）]最小化，使用拉格朗日中值定理，有：

[J（θ，U）=i=1Nj=1muqijd（xi，θj）-i=1Nλij=1muij-1] （3）

对[J（θ，U）]求[urs]偏导数得到：

[?J（θ，U）?urs=quq-1rsd（xr，θs-λr）， s=1，2，…，m] （4）

将式（4）代入式（2），得到：

[λr=qj=1m1d（xr，θj）1q-1q-1] （5）

合并式（4）、式（5）变换得：

[urs=1j=1md（xr，θj）d（xr，θj）1q-1，r=1，2，…，N， s=1，2，…，m] （6）

对[J（θ，U）]中[θj]求偏导数，并令偏导为0，得：

[?J（θ，U）?θj=i=1Nuqij?d（xi，θj）?θj=0， j=1，2，…，m] （7）

接着，采用基于概率的聚类算法，根据贝叶斯定理[9]得：

[P（CW）=P（WC）P（C）P（W）] （8）

式中：[W]表示词向量；C表示类变量。

具体步骤：训练数据对所有[C]和[Wi]学习[P（C），P（WiC）]。测试朴素贝叶斯分类器对每个类[C]计算后验概率[P（CW）=i=1nP（WiC）P（C）P（W）]，又C，[P（W）]是固定的，所以[i=1nP（WiC）P（C）]是最大的类，即[W]所属的类。朴素贝叶斯聚类器简单、快速、低存储需求，属性之间的关联性会在一定程度上降低其聚类性能，在属性相关领域表现出很好的性能。

数据库通过朴素贝叶斯聚类、关联规则的Apriori算法分析用户菜单查看菜谱数据。菜单按照：养生、家宴、早餐、午餐和晚餐进行分类，并采集足够的数据进行训练。之后，用户点击菜谱功能，选择不同菜单类别，服务器则可将挖掘出的用户偏好信息推荐用户倾向的菜谱。

1.3 移动客户端

物联网在互联网体系结构基础上进行延展，通过RFID、无线通信等技术，在超大数据库的基础上，利用移动智能终端联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享[10]，其意义在于能够让物品也彼此进行“交流沟通”，无需人工干预。通过对各个年龄阶段的用户使用冰箱习惯进行市场调研，发现用户在物品存储和冰箱清理方面存在食品安全隐患。

为此，本文设计、实现了基于Android 4.0版本以上的移动客户端APP，共分为5大功能板块：我的囤货、温度、保鲜期、清理、小菜大厨。

2 仿真实验结果与分析

本文设计、实现的智能冰箱管家原型系统实物图，如图2所示。

2.1 感知层

该层包括基于OK6410的开发板及与其相连的RFID、温度、重力等各类传感器。对温度传感器测试，图3所示是开发板采集到温度信息，并传送保存到服务器数据库。

2.2 网络层

开发板配置固定IP，并与服务器在同一网段，可实现服务器上数据库和客户端之间的网络连接通信。对主机数据传输测试如图4所示。

2.3 应用层

2.3.1 数据库服务器

服务器上的数据库基于混合型数据库模型，需要完成对大量的外部数据整合，并对用户行为进行分析，物联网对服务器提出了更高的要求，模拟1 000个用户对该系统服务器进行压力测试和性能测试，其结果如图5所示。

2.3.2 移动客户端

手机接入物联网访问服务器，对手机客户端APP进行测试功能测试和性能测试。程序在不同界面都需要读取服务器上对应的数据，该系统把读取数据的工作交给后台服务，让后台服务循环读取。通过3款不同的安卓手机进行测试应用的消息推送速度和应用响应速度，测试机器信息如表1所示。

消息推送速度：在无线局域网下，数据库中相关数据达到阈值，通过网络传输推送到客户端，算法时间复杂度越低，时间越快。

应用响应速度：加载相同的应用程序，完成相同的数据加载需求，时间越长，用户体验越差。

手机客户端APP程序在不同界面都需要读取服务器上对应的数据，数据库每2 s更新1次，以保证用户访问到实时数据。图6中为三款机型的测试数据。

该手机APP在实现数据查看的基础功能上，增加消息推送功能，主要基于温度、清理、保鲜期提醒三大功能，当出现异常时，数据“开口”主动传送信息给用户，方便用户对冰箱管理；同时智能菜谱功能可实现根据用户饮食习惯推荐菜谱，并且智能匹配出用户选择菜谱所缺食材，大大增强了人机交互能力。图7为手机客户端APP主界面和消息推送界面。从图7可以看出，手机客户端APP可实现消息推送功能，具有较强的人机交互能力。

3 结 语

本文提出一种对传统冰箱进行智能化改进的方法开发板和RFID读写器对数据进行采集，数据库服务器能够利用模糊聚类等算法完成对数据的融合与挖掘，手机客户端实现5大功能：查看囤货、温度监测、清理提醒、菜谱功能、保质期提醒，拟提供管家服务。仿真实验结果表明，在移动互联物联网环境下，提出的RFID改进型防冲突算法提高了对食物数据记录的速度和精确度；手机客户端APP经过测试，运行流畅。该系统适用于所有传统冰箱，APP适用于安卓系统4.0以上版本的手机，用户体验性好，操作简单，让用户生活更健康。

参考文献

[1] 王晨，侯丽敏，易红良，等.基于ARM的无创便携式鼾症自动诊断系统[J].计算机工程与设计，2016，37（2）：372?377.

WANG Chen， HOU Limin， YI Hongliang， et al. Noninvasive and portable SAHS automatically diagnosis system based on ARM [J]. Computer engineering and design， 2016， 37（2）： 372?377.

[2] 戴亿政，王进红，吴鹏辉，等.基于虚拟现实技术的食品机械设计平台[J].食品与机械，2014，30（4）：74?77.

DAI Yizheng， WANG Jinhong， WU Penghui， et al. A platform of food machinery design based on virtual reality technology [J]. Food & machinery， 2014， 30（4）： 74?77.

[3] 冯孔淼.基于物联网的冰箱物品信息管理系统[D].广州：广东工业大学，2012.

FENG Kongmiao. System for refrigerator goods information management based on Internet of Things [D]. Guangzhou： Guangdong University of Technology， 2012.

[4] 张捍东，朱林.物联网中的RFID技术及物联网的构建[J].计算机技术与发展，2011，21（5）：56?59.

ZHANG Handong， ZHU Lin. RFID technology and structure of Internet of Things [J]. Computer technology and development， 2011， 21（5）： 56?59.

[5] 谢磊，殷亚凤，陈曦，等.RFID数据管理：算法、协议与性能评测[J].计算机学报，2013，36（3）：457?470.

XIE Lei， YIN Yafeng， CHEN Xi， et al. RFID data management： algorithms， protocols and performance evaluation [J]. Chinese journal of computers， 2013， 36（3）： 457?470.

[6] 潘亮.RFID防冲突算法的研究与仿真[D].呼和浩特：内蒙古师范大学，2014.

PAN Liang. Study and simulation of RFID anti?collision algorithm [D]. Hohhot： Inner Mongolia Normal University， 2014.

[7] 阙大顺，汪盛虎，张浩.帧时隙ALOHA的快速防冲突算法[J].计算机工程与应用，2009，45（35）：49?51.

QUE Dashun， WANG Shenghu， ZHANG Hao. Fast anti?collision algorithm based on framed slotted Aloha [J]. Computer engineering and applications， 2009， 45（35）： 49?51.

[8] 潘雪峰，曹加恒.一种改进的动态帧时隙ALOHA算法[J].微电子学与计算机，2016，33（6）：95?99.

PAN Xuefeng， CAO Jiaheng. An improved dynamic frame slotted Aloha algorithm [J]. Microelectronics & computer， 2016， 33（6）： 95?99.

[9] 鄢旭，陈晶，杜瑞颖，等.无线传感器网络中基于组合框架的贝叶斯信任模型[J].计算机应用研究，2012，29（3）：1078?1083.

YAN Xu， CHEN Jing， DU Ruiying， et al. Bayes trust model based on combinatorial frame in WSNs [J]. Application research of computers， 2012， 29（3）： 1078?1083.

[10] 王鹭，谢龙，聂广星.物联网环境下对移动智能终端的思考[J].电子技术与软件工程，2015（15）：14.

WANG Lu， XIE Long， NIE Guangxing. Thoughts of mobile intelligent terminal under the environment of Internet of Things [J]. Electronic technology & software engineering， 2015（15）： 14.endprint