基于信息深度融合的智慧型实验室管理系统

朱俊杰， 李 勇， 郑志安， 宁重阳， 何明芳， 黄海燕

（中南林业科技大学计算机与信息工程学院，长沙410004）

0 引 言

实验教学一直是高校人才培养的重要支撑，尤其是面向理工科人才培养的关键环节。如何提高实验室的利用效率与管理水平以适应当代高校创新型人才培养的改革需要，已成为各高校急需解决的重要课题。人工管理是传统实验室管理中的核心部分，实验室的日常运行需要相关管理人员耗费大量时间进行监管。对于管理人员来说存在诸多不便，对实验室信息的获取也缺少实时性。随着高等教育的不断普及，学生增多使得学校实验室面临管理难度更大、管理效率不高的难题［1-3］。对于学生来说，传统实验室固定时间固定地点的使用方式也造成了教学资源的闲置，学生的需求没有得到满足。而现有提出的一些信息化实验室管理系统基本上都采用有线型的数据传输方式，线路安装十分复杂，而且容易损坏、安全性不高［4-6］。这类管理系统还存在着资源消耗大、经济成本高、不易推广等弊端，针对以上问题本文设计了一套基于信息深度融合的智慧型实验室管理系统，高度实现了对高校实验室的开放性、智能化管理。

1 系统总体方案设计

智慧型实验室管理系统总体拓扑划分为无线传感器网络、网关、服务器和手机APP等4个部分。系统整体结构框图如图1所示，通过各类传感器节点实时采集实验室内部数据，再由无线传感器网络和WiFi模块无线传输至云平台与各种数据库信息深度融合，整合出精确、实用的反馈信息，下传至底层节点，如此循环构成一个稳定、可靠的智慧型实验室管理系统。

图1 智慧型实验室管理系统结构框图

无线传感器网络通过ZigBee将实验室中实时采集到的环境数据回传至网关，并完成对各类设备的控制［7-10］。数据在网关进行处理后通过WiFi无线传输到服务器，服务器层利用数据库存储分析主控平台的数据，同时显示在手机APP界面上。管理人员、任课教师或学生在手机APP上进行操作，数据库会存储相关行为数据。服务器通过预先设定，分析数据库的变化，随后主控平台会收到服务器发送的相应命令，进而实现实验室的自主预约、故障上报等APP功能［11-16］。

系统实现功能如图2所示，主要包括实验室安防与监控、网络层大数据分析与统计、手机APP等三大模块。学生和管理人员可以通过手机APP产生数据信息和访问数据信息；学生可以在APP上随时随地预约实验室进行实验；实验室无需值班人员，学生预约成功后刷卡即可进入实验室；实验室电源为即开即用，学生进入实验室后在对应实验台上刷卡即可打开实验电源开始实验；在实验过程中，学生发现实验仪器故障问题也可以通过手机APP上报，管理人员可以实时监测实验室各类重要数据指标，当发生紧急情况时，警报会拉响，提醒管理员去处理；教师可以通过手机APP自主开放实验室和查看学生实验记录等。

图2 智慧型实验室管理系统主要功能

2 系统平台搭建

2.1 无线传感器网络拓扑结构

图3为系统属性网络拓扑结构图，图4为系统硬件平台结构图。无线传感器网络采用树型网络拓扑结构，其中协调器以网状方式连接着大量路由器和终端，该技术优势在于被连接的路由器也可以连接其他路由器和终端节点，这样的网状结构便于之后的系统扩展与故障诊断，并且当系统需要增加节点时，方便对系统进行修改。在产生故障时，也方便快速检修。无线传感网络主要由协调器、路由器以及终端节点等三大部分组成。

图3 系统树型网络拓扑图

图4 系统硬件平台结构图

2.2 协调器和路由器

智慧型实验室管理系统核心协调器为ZigBee网络。ZigBee主要负责环境信息的采集和电源控制部分，通过ZigBee终端节点采集与其连接的传感器数据，并由ZigBee路由节点汇集到协调器。该协调器主要是充当管理者的作用，主要功能是创建一个可靠网络、发送网络信标、管理网络节点以及储存网络节点中的信息。路由器在搭建的系统中的作用是关联其他节点，起到转发的功能。

2.3 终端节点

终端的功能是通过各端口与外设相连接。终端将实时获取到的环境参数等数据通过无线发射器发送到协调器。另外，终端在必要时会将控制命令实时发送给其他终端节点。如图4所示，终端节点共分为门禁节点、设备开关类节点（灯节点及空调节点等）、传感器节点、实验台节点和信息显示及警报节点类，各类节点均由CC2530与外设组成，且放置在实验室的不同位置。

（1）传感器节点。如图4所示，传感器节点由CC2530芯片模块搭配温湿度传感器模块、气体传感器模块、红外热释传感器等模块组成。其中温湿度传感器模块用于监测实验室环境温度，温度参数是环境监控中重点监控的数据，不仅反映了环境的变化，而且还是可燃气体传感器和火焰传感器的重要参考数据；气体传感器模块用于检测实验室内有毒有害气体及烟雾情况，当检测到的浓度大于设定的浓度时，会启动警报，并将警报信息通过无线传感网络传至网关；红外热释传感器模块的主要作用是监测实验室内是否有人。此节点放置在实验室内天花板处。

（2）门禁节点。如图4所示，门禁节点硬件结构由CC2530芯片模块、RFID模块和开关模块等组成。RFID模块用来实现身份认证，学生将持有的射频卡向RFID模块请求验证，RFID将收到的学号发回服务器，与数据库信息进行对比验证。数据在服务器端验证通过后，系统会为该学生解除门禁。

（3）开关类节点。如图4所示，开关类节点分为灯节点、空调节点、仪器电源节点等。其作用是在接收到其他节点的控制指令后，控制设备的通电状态。比如当门禁打开时，门禁节点会向开关类节点发送控制类指令，打开实验室灯光以及空调的电源。当红外热释传感器模块设定时间监测到实验室无人时，该节点会通过无线传感网络向开关类节点发送控制指令，关闭部分设备的电源及灯光的开关，减少设备的损耗和电能的消耗。

（4）实验台节点。如图4所示，实验台节点由CC2530模块、RFID模块、继电器、蓝牙模块、警报模块构成，在系统中起到记录学生信息、设备安防的作用。学生在实验台刷卡时，实验设备自动通电，并对学生信息进行记录。当实验仪器超出规定范围时，蜂鸣器发出警报。

系统采用RSSI测距算法实现设备安防功能。实验台节点的主蓝牙芯片与安装在实验仪器上的从蓝牙芯片形成电子围栏，以主蓝牙芯片收集到的信号强度RSSI（Received Signal Strength Indication）值计算距离。计算公式（衰减模型）为

式中：P（d）为接受功率；P（d0）与n为常数；d/d0为收发单元之间的距离，该类节点安装在实验台上。

（5）信息显示及警报节点。如图4所示，信息显示由CC2530芯片模块、LCD、蜂鸣器等构成，用于显示实验室内的实时情况，如当前人数、开放时间、室内温度、气体情况等。需要显示的数据来自服务器和无线传感网络中其他节点，比如传感器节点所采集到的各类数据就会发送至LCD节点处进行显示。该节点位于实验室一侧墙壁处。显示节点空间预览图见图5。

图5 LCD显示节点空间预览图

2.4 网关设计

网关作为系统中枢，由STM32微处理器、WiFi功能芯片及外设电路等组成，实现服务器层和无线传感器网络数据和命令的交互。本系统网关主要用作实现与服务器层的网络通信功能以及与无线传感网络的串口通信功能。为方便起见，本系统直接通过开发板上的WiFi模块实现与服务器层的通信功能。为保证系统的稳定性，网关模块放置在位于实验室空间前侧的专设箱中。系统硬件实物图如图6所示。

图6 系统硬件实物图

3 系统运行

3.1 软件整体构架

本系统采用Cents OS7.4为操作系统，CPU单核主频2 GHz、内存2 GB，环境版本为python2.7、MySQL5.7。

3.2 基于深度学习的智能推荐算法

本系统提出的智能推荐系统会记录学生在使用APP时的操作行为与预约记录等信息。根据以上操作信息与后台记录的信息，基于深度学习建立推荐模型。该模型针对不同学生的情况会预测未学习资源以及对该学生的重点关注度给出评分，根据学生参考评分，重点推荐学习资源与求职信息。

传统的协同过滤算法主要分为三种：基于用户、基于项目、基于模型。本系统采用了结合深度学习理论的基于模型的协同过滤算法，模型采用受限玻尔兹曼机（RBM）。基于RBM的协同过滤模型如如图7所示。

图7 基于RBM的协同过滤模型

该推荐模型将收集到的原始学生数据从可见层映射到隐藏层中，这一过程为编码过程，由条件概率公式表示为：

而解码过程为从编码后的隐藏层中将数据再次映射回可见层中，具体实现可表示为

在解码过程中，会得到学生已阅读信息的评分与未学习资源的评分。系统可以依据未学习资源的评分对资源进行重新排序，随后推荐给学生。

3.3 系统运行结果

如表1所示，根据用户在手机端操作请求不同的动作，服务器会从大数据库中提取不同的数据。老师可以登录手机APP随时查看学生的实验考勤情况，同时网络层对数据进行统计和分析形成各类图表数据，比如实验室内重要指标的变化图、学生的实验完成度等供用户方便查看。

表1 系统运行结果

如图8所示，系统所用数据库的开发基于MySQL关系数据库。相关信息以表的形式存储在数据库中，比如：学生相关身份信息、实验室管理人员与相关教师的登入安全信息、网络新闻信息链接以及实验室的环境信息等。为实现以上功能，系统借助MySQL数据库创建了含有4张数据表的数据库。

图8 部分数据统计与分析结果

系统的服务后台使用python和sql编程，利用socket通信方式与硬件建立长连接实现数据传输。网络爬虫基于开源Scrapy库，使用python编写，使用学生用户的年级、专业等信息作为关键字，设置24 h间隔爬取专业信息门户网站中与用户详细相关的新闻信息、职位信息等，有针对性为不同年级不同专业学生推荐相应的数据信息。

4 结 论

设计了一套基于信息深度融合的智慧型实验室管理系统，实现了对高校实验室的开放性、智能化管理。通过无线传感网络信息与数据库信息的深度融合，在保持实验室高度开放的前提下，实现了实验室智能安防、智能门禁、智能授权、智能推荐等智能化管理，大大提高了实验室管理水平。同时基于ZigBee和阿里云新技术的融合增设三重认证和电子围栏等仪器安防功能保证了实验室开放下的安全性。基于深度学习的智能推荐算法，有效提高了学生学习效率与学习内容的针对性。以物联网技术架构为依托的智慧型实验室管理系统相较传统型实验室管理系统，经济成本大大降低，具有较好的应用前景。