物联网技术的多媒体实验室智能管理系统

苏鑫

摘  要： 高校为培养具有创新性、高技能的新型人才建立了多种类的多媒体实验室，但是其管理还停留在人工管理阶段，效率低、安全性差，为解决这一问题，设计物联网技术的多媒体实验室智能管理系统。该系统感知层通过传感器等设备采集并感知数据，接入层将终端接入网络并处理感知层采集的数据，通过网络层将这些数据安全准确地传递至应用层，应用层中使用近距离搜索法降低各传感器采集的数据维度，在此基础上安全控制装置将这些数据存储或做出报警反馈，实现系统安全控制;各层相互协作，共同实现多媒体实验室的智能化管理。分析结果说明，该系统执行时间短，管理效率和安全性都较高，具有良好的智能管理效果。

关键词： 物联网; 多媒体; 实验室; 智能管理; 相似系数矩阵; 近距离搜索

中图分类号： TN915.5?34; TP181                   文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2020）23?0173?05

Abstract： Various multimedia laboratories have been established in universities to train innovative and highly?skilled talents， but the management of them is still in the manual stage， which is inefficient and unsafe. In view of this， a multimedia laboratory intelligent management system based on the Internet of Things technology is designed. In the system， the sensing layer collects and senses data by sensors， while the access layer connects the terminal to the network and processes the data collected by the sensing layer， and then the data is safely and accurately transmitted to the application layer by the network layer. In the application layer， the short?range search method is used to reduce the data dimension collected by each sensor. On this basis， the security control device stores these data or makes an alarm as feedback， so as to realize the system security control. Each layer cooperates with each other to realize the intelligent management of multimedia laboratory. The analysis results show that the system has the advantages of short execution duration， high management efficiency and security， and good intelligent management effect.

Keywords： the Internet of Things; multimedia; laboratory; intelligent management; similarity coefficient matrix; close?range search

0  引  言

进入21世纪以来，物联网技术是人类再次进步的机遇。在如今的生活中，物联网技术已经渗透到人类生活的方方面面，受物联网技术影响，人类生活质量发生质的飞跃[1?3]。在目前社会发展进程中，物联网技术占有重要地位，科学合理地使用物联网技术能够有效推动社会整体发展进步。物联网技术是以互联网为基础结合智能技术和自组织网络技术发展而来的产物[4]，目前物联网技术广泛应用在高校教学、农业生产、计算机技术发展等领域[5?6]。人与物能够实现通信[7]，物联网的发展趋势是实现全球智慧性，这一趋势也是全人类发展的必然方向，物联网的使用改善了人们的生活，使得日常生活更加方便和舒适。

近年来各大高校实行扩招政策，学生人数的增加给高校带来极大的教学压力，理工类院校多媒体实验室压力也逐渐增大。目前高校中多媒体实验室的设备、环境、管理手段都相对落后，不能适应高压情况下的教学需求[8?9]。近年来国家也要求高校打造多元化教学，各大高校实验室需要具备智能化和信息化的能力[10]。传统多媒体实验室管理方法通常为人工管理，成本高、效率较低同时还浪费人力物力，容易出现信息更新不及时的情况，监管和维护都无法做到全局兼顾，导致多媒体实验室出现设备遗失的情况[11]。传统的管理方式由于成本过高，为控制成本，裁减人力及设备常常会造成安全隐患。从教学的角度来说，传统的多媒体实验室管理方法无法实现资源共享，高精密设备在相同性质实验室内传递使用时会产生较多的转借手续，工作过程过于繁琐[12]。

目前物联网技术已经发展成熟，在多领域广泛使用，本文将物联网技术引入多媒体实验室管理中，设计物联网技术的多媒体实验室智能管理系统。

1  物联网技术的多媒体实验室智能管理系统

1.1  系统体系结构

在设计多媒体实验室智能管理系统时，需要从实际应用角度考虑，对安全性、可靠性、实用性等因素多角度考量，了解物联网相关数据技术后，考虑到物联网的节点情况与服务类型[13]，本文设计的多媒体实验室智能管理系统体系结构包含4层，分别为应用层、网络层、感知层与接入层，系统体系结构如图1所示。

在本文系统中，负责数据采集与感知的是感知层，该层的组成包括各种类型的传感器、摄像头、RFID射频识别设备与条码识读器等识别类工具;接入层的主要工作是把系统终端与网络连接，主要组成部分包括接入网关、汇集节点以及末梢网络分布式处理等;网络层负责把经接入层处理的数据通过WiFi、互联网、4G/5G网络和紫蜂（ZigBee）等技术准确、安全地传遞至应用层;应用层接收网络层传递来的信息数据并实行分析处理，将正确的信息筛选出来并应用，实行教学智能化管理、设备智能化管理、安全防护智能化管理、数据智能化管理。

1.2  系统拓扑结构与硬件组成

在构建多媒体实验室智能管理系统时主要用到物联网技术、通信技术、视频的采集与传输技术、数据技术等[14]。本文设计的多媒体实验室智能管理系统开放并共享多媒体实验室内的各种资源，为教师的教学提供了便利条件，同时也使用信息化技术为学生创造了有利于自主学习的实验环境，并为校方提供了先进快捷的管理方式，为今后的科学研究和学科教学创造了良好的基础。该系统有效保证了实验室内各设备的安全性和利用率，侧面加强了学生的动手能力，提高了学生实际操作实验的机会，为实验室内的基础设施提供了安全保障。系统拓扑图如图2所示。

在系统拓扑图中，终端控制与门禁控制是整个多媒体实验室智能管理系统的控制装置;数据库服务器、应用逻辑服务器、防火墙以及交换机等部分是核心支撑平台;通过传感器采集数据，汇总到数据采集箱;摄像头对实验室内的情况实行拍摄，经监控录像机传递至监控硬盘存储;通过以太网实时通信连接教师与学生，方便教师为学生答疑解惑;教师用户和学生用户使用电脑、移动设备和LED大屏幕等设备作为客户端应用。

1.3  系统软件实现

1.3.1  多媒体实验室信息管理

多媒体实验室智能管理系统中通过烟雾传感器、有害物质监测传感器、温湿度传感器、人体红外传感器、电流电压传感器等传感器采集数据，然而采集后的数据存在维度较高的问题，因此本文使用相似系数矩阵为基础的近距离搜索法解决这一问题[15]。在目前已有研究基础上使用杰卡德相似系数降低多媒体实验室智能管理系统数据维度。在杰卡德相似系数中集合[X]和集合[Y]相交，在并集元素个数之和中交集内元素数总数所占比例用式（1）表示：

运用该近距离搜索方法，将信息数据的维度有效降低，给多媒体实验室数据智能化管理安全控制打下基础。

1.3.2  安全控制

在多媒体实验室智能管理系统中安全控制实施方案如图3所示。

烟雾传感器、有害物质监测传感器、温湿度传感器、人体红外传感器、电流电压传感器负责采集多媒体实验室烟雾与有害物质情况、人体温度、温度与湿度以及电流电压信息，将这些信息汇总并通过近距离搜索方法降维后传递至安全监控装置，该装置将这些数据整合分析，将无异常的数据传递至反馈控制装置存储起来，如果存在异常数据立刻传递至声光、电话、短信报警装置，通过短信、电话等方式发出报警信息。同时，安全监控装置通过互联网与安全监控中心、系统管理人员以及数据库/Web服务器连接，保证管理人员和控制中心实时获取相关安全数据，及时作出相关操作，数据库/Web服务器将这些安全数据存储便于今后查询;电脑、手机、平板等终端与数据库/Web服务器相连，能够显示互联网传递来的信息数据。

2  仿真实验

实验设置的目的是验证本文系统的有效性，以广西省桂林理工大学多媒体实验室作为实验对象，将本文系统实际应用于该多媒体实验室的管理中。电脑CPU为Inter Core 2Duo，硬盘内存为512 GB，编程采用Visual Studio 2019实现，系统界面如图4所示。

该系统界面中包含三个主要选项，为在校师生提供实验教学功能，界面左侧设置教学、实验、设备、数据、人员和安全等智能管理选项，使用者可以根据不同需求点击按钮选择需要的内容，其中安全智能管理按钮点击之后的界面如图5所示。

在安全智能管理界面中可以看到通过各项安全控制设备显示的信息，这些设备与各感应器相连，实时监测多媒体实验室内各项设备数据，对整个多媒体实验室的安全实行智能化管理，通过本文系统可以对各项设备实行操作，整个多媒体实验室的安全情况都在本文系统管理之下。

由于本文系统是一个智能化的管理系统，因此可以通过实时监控获取多媒体实验室使用情况。为对比本文系统导出结果的准确性，将本文系统与基于粗糙集的实验室管理系统（以下简称粗糙集系统）和基于RFID的实验室管理系统（以下简称RFID系统）数据统计情况实行对比，统计三种系统2018年4月1日—30日多媒体实验室利用率，结果见表1。

通过表1可以看出，在一个月的统计时间内，本文系统统计的多媒体实验室利用率情况与实际统计的多媒体实验室使用情况比较接近，而另两种系统与实际统计结果相差较大，由此可以看出，本文系统统计结果更为准确。通过智能管理能够准确统计出多媒体实验室的使用情况，只有准确掌握多媒体实验室的使用情况，校方才能制定准确的教学计划和院校今后的建设计划，有效避免出现过渡建设而利用率低的情况。

在智能管理系统实际使用过程中，常常会由于数据规模过大对系统的部分性能造成影响。2018年4月1日教师使用三种系统对2017级应用物理学专业学生实行教学，教学内容为透镜组几点测量实验。通过统计该教学过程中系统各项数据情况，检测系统性能，对比不同数据集大小情况下本文系统与另两种系统的执行时间，结果如图6所示。在图6中，随着数据集的增大，系统执行时间逐渐升高，但本文系统的执行时间始终控制在1.5 s以下，当数据集大小达到35 Kb时，本文系统的执行时间逐渐趋于平稳，不再出现明显变化;而另两种系统的执行时间始终保持一个上升的状态，当数据集规模为55 Kb时，RFID系统统的执行时间已经接近7.5 s，说明系统在工作过程中反应缓慢，这将给使用者带来较差的使用体验。

数据规模的大小也会对系统的管理效率造成一定影响，图7是本文系统与另两种系统在不同数据集规模下系统管理效率情况。通过图7可以看出，本文系统与数据集的大小呈现正比例關系，数据集越大本文系统的管理效率越高，当数据集大小为45 Kb时，管理效率接近98%，而另两种系统的管理效率与数据规模呈现反比例关系，数据集越大管理效率越低，当数据集大小达到45 Kb时，两个系统的管理效率均低于30%，由此可以证明本文系统在对多媒体实验室实行智能管理时能够保持较高的管理效率。

数据规模的大小也会对系统的安全性造成一定影响，图8是不同大小数据集规模影响下系统安全性能对比。由图8可知，随着数据集规模逐渐变大，本文系统安全性逐渐升高，当数据集规模达到30 Kb时本文系统的安全性进入一个稳定的状态，而另两种系统虽然安全性波动不大但是安全性较低，对比之下可以证明本文方法安全性较高，在多媒体实验室实际管理过程中负荷较小。

3  结  语

本文将物联网技术作为基础，从教学、设备、安全防护和资源等多方面设计智能管理系统，对多媒体实验室实行管理，该系统加强了安全控制，并且使用以相似系数矩阵为基础的近距离搜索法降低系统信息数据维度，为信息智能管理打下了良好基础。该系统执行时间短、管理效率和安全效率都高，具有良好的智能管理效果。

本文系统有效降低了人工管理成本，提高了多媒体实验室的利用率，为师生的教学与学习创造了便利条件，但是在实际使用过程中可能会出现能耗较高和数据丢失的情况。在今后的研究中可以从无线节点能耗节约的角度出发，在设计系统的过程中，将无线节点备用电源的问题考虑进去，保持系统的稳定运行。针对数据可能丢失的问题，可以从提高网络传输协议稳定性的角度出发，保证数据传输的安全性。软件开发过程中严格审查代码，构建代码时尽量简洁，并且在代码构建完成后严格审查，避免出现错误。

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