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1、基于三维物联网区域化垃圾分类智能监控系统商业方案书 基于三维物联网的区域化垃圾分类智能监控系统商业方案书 前言 目前，限于技术、管理制度等原因，垃圾分类还有许多弊端。例如，每天定时定点投放垃圾，需要花费的大量的人力资源和时间本钱，不仅对群众产生了很大的影响，同时也给管理阶层带来困扰。而目前市面上推出的智能分类垃圾桶也存在着高本钱、难操作、垃圾处理不够细致，难以推广普及使用。 “基于三维物联网的区域化垃圾分类智能监控系统”是一套以三维物联网技术为核心的以监控垃圾分类是否正确为目的的系统。该系统主要面向于企事业单位及小区物业等封闭性区域管理阶层，为区域管理者响应居民垃圾分类政策号召带来新型解决方案
2、，克服取证，执行等难题。同时优化了居民垃圾分类投放的体验过程，降低使用难度，操作时长，减少了垃圾分类推行过程中的阻碍。此监控系统可以快速做到垃圾投放者的身份信息确定，垃圾分类是否正确判断，后期加以配套措施生态，管理当前区域用户。该系统优化了用户体验，带来了新的推行垃圾分类的解决方案。压缩了硬件本钱，技术要求，与智能分类垃圾桶相比更有利于推广 和使用。 目录 第一章 引言 1 第二章 系统相关技术原理介绍 2 2.1 三维物联网技术 2 2.2 云计算技术 2 2.3 Zigbee技术 2 第三章 区域化垃圾分类智能监控系统工作过程 4 3.1 系统综述 4 3.2 数据采集实现过程 5 3.2
3、.1 常规数据采集 5 3.2.2 身份数据预采集 5 3.2.3 常规桶内环境信息采集 6 3.3 组网与传输实现过程 6 3.3.1 局域网数据传输 6 3.3.2 广域网数据传输 6 3.4 数据分析处理过程 6 3.4.1 常规数据分析 7 3.4.2 常规桶内环境数据分析 8 3.4.3 身份信息预分析 8 3.5客户数据反响实现过程 8 第四章 实现原理 10 4.1 硬件局部 10 4.2 数据采集模块 10 4.3 数据传输模块 11 4.3.1 自组网模块 11 4.3.2 广域网模块 12 4.4 数据分析算法实现 13 4.4.1 基于近红外结构光与可见光的三维人脸识别算
4、法 13 4.4.2 基于多视角的深度全景图的三维形状识别 14 4.4 客户端（操作界面） 17 第五章 市场前景 18 5.1 时代背景 18 5.2 当前市场分析 18 5.3 工程优势 18 第六章 总结与展望 19 参考文献 20 第一章 引言 近年来，随着我国居民生活水平的显著提高，我国垃圾产生量急剧增加，城市垃圾也以每年8-12%左右的增幅快速增长，垃圾的成分也发生较大的变化。垃圾分类回收被普遍认为是解决困境，提高资源化利用效率的关键环节。 xx 年，中国国家开展改革委、住房城乡建设部共同发布了生活垃圾分类制度实施方案，为中国的垃圾分类制度的实施制定了路线图。同期各个省、市相继出
5、台强制分类实施方案，从完善顶层设计开始补齐短板，提高垃圾分类的法治化水平和全民参与程度。自此国家、省、市各级垃圾分类工作开始全面实施，相关工作也将会开始迈出实质步伐。垃圾分类意义进行垃圾分类的意义在于：（1）有助于使末端燃烧（或填埋）更好的无害化处理垃圾分类后，垃圾“各回各家”，进入不同的后端处理通道，保证了垃圾的纯洁度，提高了热值，有助于垃圾燃烧或填埋处理无害化处理。（2）有助于再生资源循环利用，节约原生资源垃圾分类后，厨余垃圾进行生化处理，资源垃圾进行再生资源通道，这样便于资源化利用，节省原生资源。（3）有助于提升全民文明素质，进一步改善人居环境垃圾分类不是简单的举手之劳，而是一个科学体系
6、，综合表达了国家的文明程度，城市的管理水平，民众的素质上下。应放眼长远，让垃圾分类成为文明的行为方式的代表，改善我们日常生活环境。 据不完全统计，20XX 年垃圾分类总合同额达62.3亿元，预计XX年总合同额将翻倍，达 120 亿元，202X 年预计总合同额达200亿元。作为环保企业，理应抓住垃圾分类业务市场机遇，在智能垃圾分类回收设备及创新垃圾分类模式方面迎难而上，打好垃圾分类攻坚战。 鉴于此，垃圾分类处理解决方案顺应当今时代要求，我们团队提出基于三维物联网的区域化垃圾分类智能监控系统，面向企事业单位及小区物业协助于管理层面进行有效的垃圾分类管理，在区域范围内推行垃圾分类，加强科学管理、形成
7、长效机制，同时降低垃圾分类的推广难度，以响应国家政策上的号召。 第二章 系统相关技术原理介绍 2.1 三维物联网技术 三维物联网是的是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台，结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统，以及数据仓库技术和数据挖掘技术，突破以人工管理为主的常规园区管理模式，解决常规管理模式中各系统各自独立，支离破碎的问题，同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反响缓慢、平安隐患较大等问题，实现物联网时代全面感知各种信息，让常规园区管理更加智能便捷。 2.2 云计算技术 云计算（Cloud Computing）是分布式计
8、算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部效劳器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。 云计算由一系列可以动态升级和被虚拟化的资源组成，这些资源被所有云计算的用户共享并且可以方便地通过网络访问，用户无需掌握云计算的技术，只需要按照个人或者团体的需要租赁云计算的资源。该项技术在进行数据任务处理时首先是将整个计算过程化分为假设干个组成局部，并通过数台计算机进行协同运行将收集的数据信息组建成云里,在云计算技术所谓“云”，他专指数据资源的聚集池。可以简单理解为在数据运算形式中借助网络技术将计算能力演变为一种商,实现在计算机的数据处理上的高效
9、性。云计算是继1980年代大型计算机到客户端-效劳器的大转变之后的又一种巨变。在20世纪80年代网格计算、90年代公用计算，21世纪初虚拟化技术、SOA、SaaS应用的支撑下，云计算作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知。 2.3 Zigbee技术 Zigbee这一名称于蜜蜂（bee）用于互相通信的八字舞（zigzag），这是蜜蜂之间的群体通信方式。这种自然界的通信方式很形象地描述了这种近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率、低本钱的无线通信网络。 Zigebee技术是一种新型的短距离、低速率无线网络技术，主要用于近距离无线连接。xx年8月，英国英维斯（Invensys
10、，从事生产技术与能源管理的国际化公司）、日本三菱电气、美国摩托罗拉以及荷兰飞利浦等公司共同提出以研发具有低本钱、体积小、能量消耗少和传输速率低的无线通信技术为目的技术标准，并为此组成了zigbee技术联盟。 ZigBee是一种高可靠的无线数据传输网络，通信距离可达几百米甚至几公里。与传统的移动通信CDMA网或GSM网不同的是，zigbee网络主要是为工业现场自动化控制所需的相关系数传输而建立的，具有使用简单、方便、工作可靠、价格低的特点。每个zigbee网络节点不仅本身可以连接传感器直接进行数据采集和监控。还可以自动中转别的网络节点传过来的数据资料。除此之外，每个zigbee网络节点还可在自己
11、信号覆盖的范围内与不承当网络信息中转任务的孤立节点进行无线连接。 第三章 区域化垃圾分类智能监控系统工作过程 3.1 系统综述 该系统分为两大结构：用户数据反响结构，垃圾特征信息监测判断结构。两块结构分别采用GPRS，Zigbee+光纤通信两种传输方式，从而提升用户识别的速度，两块数据包采用识别码进行匹配。其中，用户数据反响结构运用三维结构光采集用户生物特征信息，通过GPRS直接反响到云端，云端匹配用户之后反响回到垃圾桶，数据量小，传输快； 垃圾特征信息监测判断结构采用传感器采集垃圾特征信息，以数据包的形式使用Zigbee协议，通过局域网通信网络传输到区域终端，区域终端通过光纤连接互联网，将数
12、据包传送到云端效劳器，对垃圾种类进行分析，从而确定投放是否正确，将最终信息反响到积分系统，对相应用户积分进行修改，反响到公众平台上，供用户查询。 用户数据反响结构示意图 3.2 数据采集实现过程 数据采集分为常规数据采集、身份数据预采集、常规桶内环境信息采集三局部。 3.2.1 常规数据采集 常规数据采集即每发生一次垃圾投放动作的数据采集。 桶外的红外传感器检测到有人接近时，结束休眠，进入开启状态，唤醒监控系统，各传感器和通信模块进入运行状态。 桶外传感器识别生物特征的原始数据，桶内传感器感应是否有垃圾投放事件发生。当产生垃圾投放时间事，通信模块将桶内数据包（物体信息原始数据）和桶外数据包（生
13、物特征信息原始数据）以ZigBee技术传输到联网终端。 3.2.2 身份数据预采集 当多人同时投放垃圾时，需要进行身份数据预采集以防止信息混淆。 身份信息预采集采用“最近优先”原那么，即每次只采集距生物特征传感器最近的人的数据，通过GPRS上传到效劳器进行数据比对，并将身份信息反响到桶外液晶显示屏上。 身份信息预采集局部单独进行，单独联网，只进行身份信息的采集和反响，用以提示用户当前垃圾投掷者。 3.2.3 常规桶内环境信息采集 桶内环境信息包括垃圾量信息、气味信息、烟雾信息、温湿度信息。当前垃圾桶无垃圾投放事件发生时，系统将定时采集桶内环境信息传输到效劳器。 3.3 组网与传输实现过程 该局
14、部分为局域网数据传输与广域网数据传输两局部。 3.3.1 局域网数据传输 局域网数据传输由ZigBee技术实现，每一个垃圾桶均有一个用于数据传输的ZigBee模块，组成不完全连接网状结构。网状结构的优点是节点间路径多，碰撞和阻塞可大大减少，局部的故障不会影响整个网络的正常工作，可靠性高； 网络扩充和主机入网比拟灵活、简单。 组成内网后，所有的节点均连接能够连接到一个能连接广域网的终端。每产生一次数据采集事件，数据通过网状结构传输到这个能连接广域网的终端，从而上传到效劳器。 3.3.2 广域网数据传输 广域网数据传输由GPRS和光纤通信两局部实现。 连接广域网的终端接收到各个节点传来的数据后，将
15、数据传向效劳器，该局部通过光纤传输，不需要即时反响，对速度的要求并不苛刻。 发生身份数据预采集时，由于需要即时反响，该局部采用GPRS进行数据交换。由于每个垃圾桶均带有GPRS模块，均可独立连接到效劳器，该局部无需通过ZigBee传输到终端，只需要将数据传输到效劳器，待效劳器处理完成之后，接收反响到的数据，并反响到液晶屏上。 3.4 数据分析处理过程 数据分析过程分为常规数据分析，常规桶内环境数据分析，身份信息预分析三局部，这三局部均分配由特殊的识别码，云端效劳器根据收到的识别码进行不同类型和不同优先级的数据分析。 3.4.1 常规数据分析 常规数据分析即每对发生一次垃圾投放动作上传的数据包的
16、分析。 每发生一次垃圾投放动作，效劳器从数据采集模块接收到原始数据包，包括桶内数据包（物体信息原始数据）和桶外数据包（生物特征信息原始数据）两局部，将这些原始数据通过生物/物体特征识别，转换为生物/物体特征数据包，比照现有的生物/物体特征库以及身份信息库，形成一次垃圾投放动作信息包（身份信息、行为信息、物体信息），对该信息包的三局部信息进行比对，从而判断完成此次垃圾投放动作的人是否进行垃圾分类。 3.4.2 常规桶内环境数据分析 数据采集模块定时将桶内环境数据以数据包的形式传输到云端效劳器，云端效劳器接收到原始数据包后与相应的特征数据库（气味信息、烟雾信息、温湿度信息）进行比对，并且对垃圾余量进行分析，生成桶内环境状况。 生成后的桶内环境状况以可视化数据的形式反响到客户端。 3.4.3 身份信息预分析 通过GPRS传送到云端效劳器的身份信息优先度最高，当效劳器识别到其数据包识别码后，优先分配线程对该数据包进行处理，和生物特征库以及身份信息库进行比对，比
