智能家居中的边缘计算

近年来,智能音箱、扫地机器人已经成为很多用户生活中不可或缺的一部分.随着物联网技术的发展,越来越多的智能设备走进家庭场景,让用户的生活变得更加便捷和舒适.当种类繁多、功能细分的智能设备通过网络进行连接和控制时,为了解决网络延时、数据安全等诸多问题,基于边缘计算的智能家居成为未来趋势.探讨智能家居场景中的边缘计算,介绍围绕感知、通信和计算3个方向所展开的研究.在感知方面,关注边缘节点的泛在感知能力,介绍在非接触式呼吸监测上取得的进展;在通信方面,研究无线感知和无线通信的融合设计,在有限的频谱资源上兼顾感知和通信;在计算方面,关注基于边缘节点的个性化机器学习,在不泄露用户数据的前提下建立个性化机器学习模型.     

智能家居环境中计算资源的分配方法

针对智能家居环境中计算资源分配的问题,提出了一种利用边缘计算的资源分配方法.首先,将原本全部上传云端的语音控制信息分割开,搭建了将一部分上传云端计算,剩下的部分采用边缘计算的系统模型;然后,对系统模型进行计算资源分配使得损耗的效用函数值达到最小值;最后,对系统模型进行仿真.仿真实验表明,效用函数的表达式呈开口向上的二次函数状,并且能够在定义域内找到二次函数的最小值,使得损耗的效用函数值最小化.测试结果表明,基于边缘计算的资源分配能够使得智能家居的计算资源的损耗最小化.     

边缘计算：万物互联时代新型计算模型

随着物联网的快速发展和4G/5G无线网络的普及,万物互联的时代已经到来,网络边缘设备数量的迅速增加,使得该类设备所产生的数据已达到泽字节(ZB)级别.以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代,其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据,主要表现在：1)线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据;2)从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加,造成较长的网络延迟;3)网络边缘数据涉及个人隐私,使得隐私安全问题变得尤为突出;4)有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能.为此,以边缘计算模型为核心的面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理应运而生,其与现有以云计算模型为核心的集中式大数据处理相结合,即二者相辅相成,应用于云中心和网络边缘端的大数据处理,较好地解决了万物互联时代大数据处理中所存在的上述问题.边缘计算中的“边缘”是个相对的概念,指从数据源到云计算中心数据路径之间的任意计算资源和网络资源.边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行.首先系统地介绍边缘计算的概念和原理;其次,通过现有研究工作为案例(即云计算任务迁移、视频分析、智能家居、智慧城市、智能交通以及协同边缘),实例化边缘计算的概念;最后,提出边缘计算领域所存在的挑战.该文希望能让学界和产业界了解和关注边缘计算,并能够启发更多的学者开展边缘式大数据处理时代边缘计算模型的研究.     

边缘计算：平台、应用与挑战

随着万物联网的趋势不断加深,智能手机、智能眼镜等端设备的数量不断增加,使数据的增长速度远远超过了网络带宽的增速;同时,增强现实、无人驾驶等众多新应用的出现对延迟提出了更高的要求.边缘计算将网络边缘上的计算、网络与存储资源组成统一的平台为用户提供服务,使数据在源头附近就能得到及时有效的处理.这种模式不同于云计算要将所有数据传输到数据中心,绕过了网络带宽与延迟的瓶颈,引起了广泛的关注.首先介绍边缘计算的概念,并给出边缘计算的定义;随后,比较了当前比较有代表性的3个边缘计算平台,并通过一些应用实例来分析边缘计算在移动应用和物联网应用上的优势;最后阐述了当前边缘计算面临的挑战.     

基于边缘计算的工业数据采集

文章提出基于边缘计算采集工业生产数据的方法:通过采用蜂窝网络对生产装备进行网络化改造;通过边缘网关对采集到的生产数据进行解析、封装和本地处理;通过边缘云对数据进行分流,即将时延敏感数据和原始数据保存在边缘云上,将非时间敏感数据(如历史数据等)存储在中心云上。     

基于云计算的智能家居系统

基于云计算的智能家居系统,是以云服务器为核心,提供存储和计算,并综合利用传感器技术、近距通信技术、网络支持技术的智能家居系统。该系统采用Zigbee家庭网络来连接家庭设备,并通过互联网与云服务器连接。用户采用PC或手持终端来对系统进行监视、配置和操作。提出一种新的智能家居系统模型,该方案使得设备商可以设计最小化功能和成本的家庭网关,同时收集到尽可能多的信息,这是关键所在。对于该系统所形成的数据仓库的后续利用也进行了探讨和展望。     

智能家居的物联网技术及其应用

随着科学技术的发展,人们生活水平的提高,对物质文化需求也有了新的标准.尤其是计算机通信技术的普及,改变了人们以往的生产和生活方式.家是人们生活的核心,是人们栖息的港湾,进而人们提出了更为舒适、更为人性化的智能家居,然而时下智能家居的发展仍不成熟.结合当前智能家居发展的存在的问题,以智能家居的角度来提出物联网技术,并结合现实情况,探讨智能家居的物联网技术以及应用,试析智能家居行业发展的意义.     

基于边缘计算的新型数据处理系统

分析现有云计算模型所存在的问题，即实时性、隐私保护、能耗等方面的问题。然后探讨边缘计算模型的概念以及其相对于云计算模型的优势，提出新型数据处理系统的系统架构，设计实现数据处理系统的运行及调度策略,结合具体实例,验证所实现的功能。最后，对基于边缘计算的新型数据处理系统的应用前景及改进方向进行讨论。     

基于边缘计算的物联网入侵检测技术综述

物联网架构与设备的特殊性,传统集中式入侵检测方案的局限性以及物联网边缘数据的激增,都对物联网的安全性提出了更高的要求.边缘计算的出现为解决这一问题提供了新的思路.本文首先归纳总结了物联网常见攻击方式,并介绍了边缘计算相关概念;其次,本文对基于边缘计算的物联网入侵检测技术的最新研究进展进行了全面调查;最后讨论了基于边缘计...     

基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用

集中器在智能抄表系统中有着重要的中继作用,为实现电能计量自动化向智能化的转变,如何结合新的通信技术和智能计算技术,开发新一代智能集中器迫在眉睫.主要讨论如何实现基于数据边缘计算的智能集中器设计与应用.首先分析了具有边缘计算功能的智能集中器设计可行性方案,然后重点讨论了基于边缘计算的数据采集算法,包括数据库构建、数据筛选...     

基于HomePlug的智能家居网络系统

电力线通信技术的诸多优点越来越受到人们的广泛关注。本文介绍基于HomePlug电力线通信的智能家居网络系统的设计,利用电力线网传输以太网数据速率达200Mbps。系统以INT6000通信芯片为核心,以S3C2510为主要控制芯片,实现家居网络的智能化联网。系统具有较高的可靠性。     

基于ZIGBEE的智能家居系统的设计

本课题研究的目的和意义在于设计基于zigbee技术和ARM技术的智能家居系统,即通过CC2530模块组建家庭内部局域网,通过这些模块对家用电器进行控制,使用ARM网关将家电信息传送给服务器,同时也将控制命令转发给zigbee局域网,用户只需在任何一个能上网的地方或者通过手机,登陆家中的服务器,发送控制命令及查询命令,即...     

基于NI无线传感器网络的智能家居监控系统

为了快速、准确监控家居环境中的某些参数, 构建了一种基于NI无线传感器网络的智能家居监控系统. 系统由多组传感器分别采集温湿度、烟雾、盗情等环境数据, 通过NI无线传感器网络节点以无线网络的方式将数据发送到上位机PC, 在PC端利用LabVIEW软件编程对数据进行判断处理与控制, 取得了良好的人机交互界面. 其中, 详细介绍了系统的软件设计流程. 该智能家居监控系统具备NI无线传感器网络的特性—低功耗、实时性好、易扩展、可远程监控等优点. 在智能家居领域具有广阔的市场前景和应用推广价值.     

基于AI+IOT的智慧家居系统

利用人工智能技术和深度学习算法,设计开发了基于AI+IOT的智慧家居系统。基于百度提供的免费的语音识别云平台,该系统使用ZigBee网络,对家居环境数据进行采集、分析,并通过物联网技术和人工智能技术实现远程语音控制各种家电的功能。基于深度学习,系统通过百度语音识别技术对自然语言进行语音识别,通过搭建系统编译环境成功融合了AI技术和IOT技术实现了具有语音控制功能的智能家居系统,致力于为人们提供更加便捷智能的生活。     

基于Raspberry Pi 3的智能家居系统设计

为了降低智能家居的开发成本,设计选用价格低廉、兼容性强的Raspberry Pi 3作为智能家居系统的开发板,使用七牛云公司公有云对监控数据存储.在介绍了硬件的选型、软件开发环境的基础上,从系统的总体设计、Linux内核移植、GPIO的配置等方面叙述了智能家居管理系统的开发过程,最终实现了智能家居的远程监控及语音控制灯光等功能.经测试,系统运行稳定,能够满足智能家居的基本要求.     

基于NB-IOT的智能家居系统的构建

为了增强智能家居系统的通信距离、降低节点传输耗能和实现远程实时控制,基于云平台技术,提出了一款NB-IoT无线通信技术的智能家居系统。通过嵌入式技术、传感器技术、无线通信技术和云计算技术的结合,选择STM32作为主控制器,使用低功耗的NB-IoT无线通信技术,进行硬件设计和软件设计,实现对室内各家居设备进行有效远程实时控制。用户可借助计算机、手机、平板电脑等,查询家用电器的运行状态。该系统耗能比较低,具备可扩展性及人机交互的特点,而且成本低,极易实现,时刻处于稳定的运行状态,很少发生各类故障,极为实用。通过实验测试,对系统的可靠及稳定与否进行验证,看其是否符合实际设计要求。经过一段时间验证,在科学的实验环境下,测试结果与预期效果一致,达到了智能化的目的。测试结果表明,该系统实现了智能家居的智能化控制,提升了系统的可控性。     

基于无线传感器网络的智能家居系统

无线传感器网络通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息;而智能家居系统的设计是要在家庭内部以家庭总线的方式构建一个相当于住宅神经的家庭控制网络;本文把传感器网络引入到智能家居中,设计了一个基于传感器网络的智能家居系统。