一种高效物联网用户管理系统及使用方法与流程

本发明涉及户外身份移动认证电子领域，尤其涉及一种高效物联网用户管理系统及使用方法。

背景技术：

中国网络支付新规已实施近两年时间。由"互联网+"时代的“网络支付”、“移动支付”开启的智慧生活新蓝图，与此同时暴露出的安全隐患也不小。无论传统的第三方支付机构还是日益成熟多变的支付接口，现如今未经过实名认证的用户，即便产品相继问世也会让部分功能受到限制。这得受益于我国移动互联网的快速发展和智能手机产业的广泛普及。

近年来，嵌入多种mems(micro-electro-mechanicalsystem)传感器的移动识别支付电子设备发展迅速，如手机、电脑、智能手表等，应用场景有博物馆、科技馆、图书馆、会展中心等城市公共展示空间等城市大型公共空间、城市综合商业空间和分布在城市中的社区级点状公共服务点。城市大型综合性场馆的主要展区进行客群识别监测设备布设，对场馆每日客群参观行为及数据进行分析。将场馆运营状况数据化、精准化，为场馆运营形成趋势性预测，最终为场馆未来的精准服务产生重要的评估及决策依据。针对散点布设要求，采用云+端的方式，轻量化，低成本布设。各点位数据实时汇总，云端对整体数据进行分析，最终为网点的客群运营状况形成精准服务及决策依据。对城市大型综合性商业空间的主要展区进行客群识别监测设备布设，对场馆每日顾客参观行为及数据进行分析。将商业空间运营状况数据化、精准化，为商业空间运营形成趋势性预测，最终为商业空间未来的精准服务产生重要的评估及决策依据。同时，识别技术在人机交互领域扮演着一个重要的角色。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是：为了解决目前身份识别方式较为落后，而且身份识周期长、准确率低，不能自发供电的问题，本发明提供了一种高效物联网用户管理系统及使用方法来解决上述问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案采用逐层递进法进行阐述；

一种高效物联网用户管理系统及使用方法，包括至少一个用户数据录入系统、至少一个后台数据计算系统、至少一个智能控制系统、能量自给供应系统和云平台服务器，

所述用户数据录入系统可以进行用户的语音识别、指纹识别、手势识别、脸部识别用户数据信息，同时可以生成用户数据，并通过所述后台数据计算系统发送至所述智能控制系统和所述云平台服务器；

所述后台数据计算系统对所述用户数据录入系统所录入的数据进行分类确认，并通过各自识别系统模块进行计算，并把计算结果反馈至所述智能控制系统和所述云平台服务器；

所述智能控制系统用以根据所述后台数据计算系统所得出的结果进行对于用户信息的确认及服务项目的执行和用户信息的反馈到所述云平台服务器进行确认；

所述能量自给供应系统可以进行能量的收集，并同时用以给所述用户数据录入系统、所述台数据计算系统、所述智能控制系统进行供能；

所述云平台服务器用于接收所述后台数据计算系统数据，生成用户数据库，同时进行用户行为大数据的分析及归类，并生成第一反馈信号到所述智能控制系统，用以对用户进行定向有针对性的服务；

其中，所述智能控制系统还用于根据所述第一反馈信号开启或者关闭所述智能控制系统对进行用户有针对性的服务；

所述后台数据计算系统和所述智能控制系统与所述云平台服务器之间均通过gps传输网进行信号传输。

进一步地，所述用户数据录入系统包括语音识别模块、指纹识别模块、手势识别模块、脸部识别模块；

所述语音识别模块是将用户语音信号转换成相对应的文本信息，并反馈到所述后台数据计算系统进行运算处理，

所述语音识别模块包括声音信号滤波模块、分帧预处理工作模块；

所述声音信号滤波模块主要包含特征提取模块、声学模型模块；

所述分帧预处理工作模块主要包含语言模型模块以及字典与解码模块；

所述特征提取模块把要分析的信号从用户原始信号中提取出来，将声音信号从时域转换到频域，为所述声学模型模块提供合适的特征向量；所述声学模型模块再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；所述语言模型模块根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；所述字典与解码模块最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示；

所述指纹识别模块为光学指纹模块，包括：主要由指纹采集模块、指纹判断模块和扩展功能模块组成，所述指纹识别模块利用光的折摄和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样，所述指纹识别模块采用sicmosfet收集到不同明暗程度的图片信息，完成指纹的采集,所述指纹采集模块采用oled屏幕，所述oled屏幕可以发光;

所述手势识别模块包括：主控制器模块、姿态模块、数据采集与上传模块、坐标系转换模块、上位机模块、手势运算模块；所述手势识别模块通过所述主控制器模块控制各模块运行，接收所述姿态模块传感器采集的三轴加速度、角速度和通过姿态解算得到的三轴姿态角，然后通过所述数据采集与上传模块将数据传给所述上位机模块，所述手势运算模块进行手势数据的截取，通过提取运动手势的特征量进行手势分类，所述手势识别模块采用超声手势识别技术；

所述脸部识别模块基于视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等来进行识别；所述脸部识别模块由显示单元、主控单元、采集模块、网络接口和身份证读取模组（公安部认证）五个部分组成；所述显示单元为10寸高清显示屏；所述主控单元为intelcorei7处理器、8g内存、500gssd硬盘；所述采集模块则是500万像素摄像头；

所述用户的视觉特征、像素统计特征在所述显示单元上显示，所述采集模块通过采集人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征反馈给主控单元进行脸部特征运算，同时身份证读取模组从公安部认证网通过网络接口采集相关用户身份信息，上述两组用户信息进行信息比对，如相符，认证通过，如不符则认证失败。

进一步地，所述后台数据计算系统包括用户数据管理模块和数据库计算模块，其中，所述用户数据管理模块可持续更新和完善数据库内容，所述数据库计算模块，用以基于符号序列结合霍普菲尔德(hopfield)神经网络、速度增量和符号序列结合模板匹配三种算法动态计算所述用户数据录入系统所自动采集的数据；

所述用户数据管理模块包括如下：

数据管理维护单元，用以负责用户数据的获取和建设，包括用户数据分类体系和知识点关键字；

数据库搜索单元，用以负责用户日常检测的定义和状态检测，获取用户数据录入信息情况；

知识库内容包发布单元，用以定期生成可供发布的最新知识库内容包，按照规则分配版本号，并基于各种预定义通信方式通知授权用户新版本发布信息；

所述数据库计算模块包括升级单元，用以当所述云平台服务器生成第一反馈信号到所述智能控制系统时，把用户数据升级到最新状态，度进行版本的记录反馈到所述智能控制系统。

作为优选，所述用户数据录入系统与所述云平台服务器，通过gps方式、近场通讯或蓝牙等连接方式获取用户信息或向集成在所述智能控制系统的用户数据控制模块导入数据。

优选地，所述用户数据录入系统与所述云平台服务器近距离接触可采用所述rfid标签传感模块，所述rfid标签传感模块包括了传感器单元和rfid标签单元两部分，前述两单元既可以在物理上整合在一起，也可以在物理上分离，两者一起实现室内或室外信息采集和无线传输的作用；

进一步地，rfid标签单元包括了微处理器以及分别与微处理器连接的电源、rf芯片、温度监测电路、红外监测电路，传感器单元则可以对应的配置红外传感器和温度传感器，这些传感器则采用常规的方式与温度监测电路、红外监测电路连接将监测到的红外信息和温度信息传输到电子标签。

进一步，所述用户数据录入系统根据如下公式计算用户流量及粘性，

用户流量及粘性=（用户当年登陆频次-用户上年登陆频次）×服务内容费用率

进一步地，设置服务内容费用率权重，采用加权平均法计算公式得到用户流量及粘性值。

进一步地，所述智能控制系统包括用户数据控制模块和用户数据智能反馈模块，

所述用户数据控制模块包括如下：

用户信息建立单元，用以对所有已签署应用授权协议的用户建立独立的用户档案，所述用户档案包括用户身份信息、首次录入时间、用户服务内容、用户服务频次；

用户数据智能反馈模块，用以部署到上位机和加密机负责用户唯一密钥的用户信息一致性验证；

所述用户数据智能反馈模块包括如下：

用户数据识别单元，用以支持霍普菲尔德(hopfield)神经网络的数据库ukey接入上位机专用端口，先检查用户信息与公安部认证身份证信息一致性，再比对数据库管理系统里存储的用户信息，确定用户信息是否需要更新。

进一步地，所述能量自给供应系统包括太阳能薄膜电池包护外壳、储能系统、能量高效管理系统、智能化微控制器、感光传感器，所述太阳能薄膜电池包护外壳由gaas薄膜、外壳以及石墨稀改性硅胶材料组成，所述石墨稀改性硅胶均匀分布在gaas薄膜和外壳中间，起到粘合、保温和电流收集作用；所述储能系统由至少一个锂充电电池串联组成；所述能量高效管理系统通过智能化微控制器实现与所述智能控制系统的信息交互，电能的计算调度；所述感光传感器用以识别光线的照度通过所述智能化微控制器反馈至所述智能控制系统；

所述能量高效管理系统还包括稳压器、逆变器、若干个继电器组成的电源分配模块。

进一步地，所述云平台服务器，包括：传输监听模块、可视监控模块、数据存储模块、大数据分析模块；

所述可视监控模块通过所述智能控制系统反馈回来的用户数据，将数据存放在所述数据存储模块中，并将数据实时显示在所述云平台服务器的所述可视监控模块上；

所述可视监控模块利用图形界面设定某个或某些所述数据采集系统的采集参数，并通过无线方式发送给相应的所述智能控制系统上；还可以通过所述图形界面操作方式为所述高效物联网用户管理系统分配采集任务，向所述高效物联网用户管理系统导入后台数据库中的数据；

通过所述可视监控模块实时显示的数据能够为判断或预警用户及后台工作人员、同时为故障预测与诊断等提供支持；

进一步地，所述智能控制系统用于转发所述云平台服务器发来的参数设置命令或所述智能控制系统发向云平台服务器的采集信息；

所述智能控制系统的数据传输模块是静态的，通过设定固定数据方式获得所述云平台服务器的转发数据，所述传输监听模块监听来自所述智能控制系统的采集信息并交付给所述可视监控模块，并将所述可视监控模块发送的采集设置命令发送出去，经由所述智能控制系统反馈至用户端口。

作为优选，所述可视监控模块包括：

数据监测装置，用于采集所述进一步地，所述可视监控模块包括：

数据监测装置，用于采集高效物联网用户管理系统的工作参数，所述工作参数包括用户信息、用户频次、服务内容、服务费用、服务收益；

射频单元，用于收发信号；

微处理器，用于产生所述高效物联网用户管理系统状态信号；

进一步地，所述云平台服务器分析所有用户使用历史工作参数及工作曲线以生成第二控制信号以及用户信用等级指示信号；

云平台服务器将所述第二控制信号发送至所述智能控制系统，以及将所述用户信用等级指示信号以第三信号发送至用户控制终端进行预警，或者进行系统保护。

所述大数据分析预测模块统计用户使用时间、频次及服务内容的工作参数以生成用户数据库池进行人物性格策写；并提供相应的服务内容以第二控制信号发送至所述智能控制系统，进行所述服务内容的智慧推送。

进一步地，所述云平台服务器与所述智能控制系统和用户控制终端进行数据交换时，所述数据交换流程包括如下步骤：

（s1）、访问用户通过所述用户数据录入系统进行身份信息认证，通过身份认证信息后用户可登录到云端服务器；

（s2）、访问用户发起访问控制请求，云平台服务器检测访问用户的访问控制请求是否是隐私数据，若非隐私信息，则允许访问用户进行访问流程；否则，转到步骤（s3）；

（s3）、根据访问用户的身份认证信息以及个人隐私策略，云平台服务器为访问用户分配角色，并判断访问用户的目的；

（s4）、云平台服务器检测访问用户的目的以及个人隐私策略是否一致，若一致，则转到步骤（s5）；否则，访问流程结束；

（s5）、云平台服务器检测访问用户拥有的权限是否允许操作数据，若不允许，则访问流程结束；否则，转到步骤（s6）；

（s6）、云平台服务器检测请求目的内的ip和被请求数据的ip的一致性，若不一致，则访问流程结束；否则，云平台服务器激活访问用户的角色，访问用户的访问请求生效，允许访问所述服务内容。

本发明的有益效果是，相比传统的移动手持设备，其身份识别的方式更加自由随意，提高了用户的体验性；同时，采用特征提取的方法实现用户识别，利用特征量阈值进行分类提高用户识别算法的准确率，相比于其他移动手持设备不仅计算量小，而且省去了复杂的模板建立过程，提高了移动身份识别算法的个体适应性，相比与传统的身份识别设备，本发明可以自发电供电，后期维护成本极低。通过多维识别技术实现用户数据身份认证，提高认证准确率，利用信息化手段建立智能管理系统实现能源高效合理利用，通过网络平台实时监控和调度用户数据录入系统数据，依据用户认证信息、性格策写及服务内容喜好等因素自动完成服务内容准确推送，在使用本发明后，用户可以一键绑定，轻松易用，能够快速绑定设备，快速安装，无需维护，简单易用，多维数据，全面感知，基于线下空间的多项数据，对运营状况全方位分析，定期推送最前沿服务与应用，大屏展示端管理界面。同时，本发明直接与用户对接，用户可以根据自己的实际情况自由设置服务内容、管理个人信息，另外，本发明在大数据的基础之上，建立智慧大数据运算体系，通过用户使用数据实时监测，根据运算结果实时推送服务内容，后台管理者对数据的挖掘分析，数据的多方位交叉共享，在不降低体验感的同时给用户带来便利。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1高效物联网用户管理系统整体框图。

图2高效物联网用户管理系统语音识别模块系统框图。

图3高效物联网用户管理系统指纹识别模块系统框图。

图4高效物联网用户管理系统手势识别模块系统框图。

图5高效物联网用户管理系统脸部识别模块系统框图。

图6高效物联网用户管理系统后台数据计算系统框图。

图7高效物联网用户管理系统智能控制系统框图。

图8高效物联网用户管理系统能量自给供应系统框图。

图9高效物联网用户管理系统云平台服务器系统框图。

图10高效物联网用户管理系统用户访问系统流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

如图1~10所示，是一种高效物联网用户管理系统及使用方法，包括至少一个用户数据录入系统、至少一个后台数据计算系统、至少一个智能控制系统、能量自给供应系统和云平台服务器，

所述用户数据录入系统可以进行用户的语音识别、指纹识别、手势识别、脸部识别用户数据信息，同时可以生成用户数据，并通过所述后台数据计算系统发送至所述智能控制系统和所述云平台服务器；

所述后台数据计算系统对所述用户数据录入系统所录入的数据进行分类确认，并通过各自识别系统模块进行计算，并把计算结果反馈至所述智能控制系统和所述云平台服务器；

所述智能控制系统用以根据所述后台数据计算系统所得出的结果进行对于用户信息的确认及服务项目的执行和用户信息的反馈到所述云平台服务器进行确认；

所述能量自给供应系统可以进行能量的收集，并同时用以给所述用户数据录入系统、所述台数据计算系统、所述智能控制系统进行供能；

所述云平台服务器用于接收所述后台数据计算系统数据，生成用户数据库，同时进行用户行为大数据的分析及归类，并生成第一反馈信号到所述智能控制系统，用以对用户进行定向有针对性的服务；

其中，所述智能控制系统还用于根据所述第一反馈信号开启或者关闭所述智能控制系统对进行用户有针对性的服务；

所述后台数据计算系统和所述智能控制系统与所述云平台服务器之间均通过gps传输网进行信号传输。

如图1~5所示，所述用户数据录入系统包括语音识别模块、指纹识别模块、手势识别模块、脸部识别模块；

所述语音识别模块是将用户语音信号转换成相对应的文本信息，并反馈到所述后台数据计算系统进行运算处理，

所述语音识别模块包括声音信号滤波模块、分帧预处理工作模块；

所述声音信号滤波模块主要包含特征提取模块、声学模型模块；

所述分帧预处理工作模块主要包含语言模型模块以及字典与解码模块；

所述特征提取模块把要分析的信号从用户原始信号中提取出来，将声音信号从时域转换到频域，为所述声学模型模块提供合适的特征向量；所述声学模型模块再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；所述语言模型模块根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；所述字典与解码模块最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示；

优选地，本发明选用的所述语音识别模块为syn7318中文语音交互模块，所述syn7318中文语音交互模块集成了语音识别、语音合成和语音唤醒功能模块。通过uart接口通讯方式接收命令帧。如控制命令帧、待合成的文本数据，实现文本到语音、语音到文本的转换以及语音唤醒功能。模块支持10000条词条的语音识别。用户可以灵活的对语义相似词条，根据用户指定的语义类别进行词条id和命令id的对应。如对于“请开灯1”、“开灯1”“把灯打开1”、均可以反馈为用户指定的命令id=1。本模块还可以支持语音唤醒功能，内部支持六种有趣的唤醒名字。在唤醒模式下简单语音呼叫就可以唤醒。非特定人命令词识别，支持六种带特定命令词的语音唤醒功能，支持中文、英文、中英文混合识别，支持自然语言处理，可定义10000条语音命令，识别命令词可以动态更新，词条更新支持两种方式，超时检测语文本合成功能，文本智能分析处理，多音字处理和中文姓氏处理能力，支持10级音量调整和10级语速调整和10级语调调整，模块内集成了77首声音提示音，模块内集成了14首和弦音乐，支持自定义添加提示音能力，提供两男、两女、一个效果器和一个女童声共6个中文发音人•，支持多种文本控制标记，支持六种带特定命令词的语音唤醒功能mp3播放支持语音命令播放本地mp3音乐。

所述指纹识别模块为光学指纹模块，包括：主要由指纹采集模块、指纹判断模块和扩展功能模块组成，所述指纹识别模块利用光的折摄和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样，所述指纹识别模块采用sicmosfet收集到不同明暗程度的图片信息，完成指纹的采集,所述指纹采集模块采用oled屏幕，所述oled屏幕可以发光;

优选地，所述指纹识别模块选用zaz-010-b光学指纹模块，选用dsp、fpga作为外围设备的指纹传感器、闪存、rs-232以及led接口。工作频率500mhz工作,以20mhz的速率从指纹传感器上采集数据，传感器寿命：100万次以上，抗静电指标：15kv，指纹图像录入时间：<250毫秒，工作温度：-25℃～70℃，相对湿度：20%～90%，通讯接口：支持usb和uart（ttl逻辑电平），通讯波特率：9600bps~115200bps可调。

所述手势识别模块包括：主控制器模块、姿态模块、数据采集与上传模块、坐标系转换模块、上位机模块、手势运算模块；所述手势识别模块通过所述主控制器模块控制各模块运行，接收所述姿态模块传感器采集的三轴加速度、角速度和通过姿态解算得到的三轴姿态角，然后通过所述数据采集与上传模块将数据传给所述上位机模块，所述手势运算模块进行手势数据的截取，通过提取运动手势的特征量进行手势分类，所述手势识别模块采用超声手势识别技术；

优选地，所述手势识别模块的所述主控制器模块选用atmega328控制各模块运行，所述姿态模块选用mpu6050传感器采集。

优选地，所述上位机模块选用如下程序进行运行：

/python代码如下：

x_train=train.drop(['label'],axis=1)

x_test=test.drop(['label'],axis=1)

x_train=np.array(x_train.iloc[:,:])

x_train=np.array([np.reshape(i,(28,28))foriinx_train])

x_test=np.array(x_test.iloc[:,:])

x_test=np.array([np.reshape(i,(28,28))foriinx_test])

num_classes=26

y_train=np.array(y_train).reshape(-1)

y_test=np.array(y_test).reshape(-1)

y_train=np.eye(num_classes)[y_train]

y_test=np.eye(num_classes)[y_test]

x_train=x_train.reshape((27455,28,28,1))

x_test=x_test.reshape((7172,28,28,1))

/模型

/我们将使用keras构建简单的cnn（卷积神经网络）。

/cnn共有7层：

/python实现如下：

fromkeras.modelsimportsequential

fromkeras.layersimportconvolution2d

fromkeras.layersimportmaxpooling2d

fromkeras.layersimportflatten

fromkeras.layersimportdense

fromipython.displayimportsvg

fromkeras.utils.vis_utilsimportmodel_to_dot

importpydot

defmodel():

classifier=sequential()

classifier.add(convolution2d(filters=8,

kernel_size=(3,3),

strides(1,1),

padding='same',

input_shape=(28,28,1),

activation='relu',

data_format='channels_last'))

classifier.add(maxpooling2d(pool_size=(2,2)))

classifier.add(convolution2d(filters=16,

kernel_size=(3,3),

strides=(1,1),

padding='same',

activation='relu'))

classifier.add(maxpooling2d(pool_size=(4,4)))

classifier.add(flatten())

classifier.add(dense(128,activation='relu'))

classifier.add(dense(26,activation='sigmoid'))

classifier.compile(optimizer='adam',

loss='categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

returnclassifier

/然后将模型拟合到训练集上并检查测试集上的准确度。

classifier.fit(x_train,y_train,batch_size=100,epochs=100)

y_pred=classifier.predict(x_test)。

所述脸部识别模块基于视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等来进行识别；所述脸部识别模块由显示单元、主控单元、采集模块、网络接口和身份证读取模组（公安部认证）五个部分组成；所述显示单元为10寸高清显示屏；所述主控单元为intelcorei7处理器、8g内存、500gssd硬盘；所述采集模块则是500万像素摄像头；

所述用户的视觉特征、像素统计特征在所述显示单元上显示，所述采集模块通过采集人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征反馈给主控单元进行脸部特征运算，同时身份证读取模组从公安部认证网通过网络接口采集相关用户身份信息，上述两组用户信息进行信息比对，如相符，认证通过，如不符则认证失败。

如图6所示，所述后台数据计算系统包括用户数据管理模块和数据库计算模块，其中，所述用户数据管理模块可持续更新和完善数据库内容，所述数据库计算模块，用以基于符号序列结合霍普菲尔德(hopfield)神经网络、速度增量和符号序列结合模板匹配三种算法动态计算所述用户数据录入系统所自动采集的数据；

所述用户数据管理模块包括如下：

数据管理维护单元，用以负责用户数据的获取和建设，包括用户数据分类体系和知识点关键字；

数据库搜索单元，用以负责用户日常检测的定义和状态检测，获取用户数据录入信息情况；

知识库内容包发布单元，用以定期生成可供发布的最新知识库内容包，按照规则分配版本号，并基于各种预定义通信方式通知授权用户新版本发布信息；

所述数据库计算模块包括升级单元，用以当所述云平台服务器生成第一反馈信号到所述智能控制系统时，把用户数据升级到最新状态，度进行版本的记录反馈到所述智能控制系统。

作为优选，所述用户数据录入系统与所述云平台服务器，通过gps方式、近场通讯或蓝牙等连接方式获取用户信息或向集成在所述智能控制系统的用户数据控制模块导入数据。

优选地，所述用户数据录入系统与所述云平台服务器近距离接触可采用所述rfid标签传感模块，所述rfid标签传感模块包括了传感器单元和rfid标签单元两部分，前述两单元既可以在物理上整合在一起，也可以在物理上分离，两者一起实现室内或室外信息采集和无线传输的作用；

进一步地，rfid标签单元包括了微处理器以及分别与微处理器连接的电源、rf芯片、温度监测电路、红外监测电路，传感器单元则可以对应的配置红外传感器和温度传感器，这些传感器则采用常规的方式与温度监测电路、红外监测电路连接将监测到的红外信息和温度信息传输到电子标签。

进一步，所述用户数据录入系统根据如下公式计算用户流量及粘性，

用户流量及粘性=（用户当年登陆频次-用户上年登陆频次）×服务内容费用率

进一步地，设置服务内容费用率权重，采用加权平均法计算公式得到用户流量及粘性值。

如图7所示，所述智能控制系统包括用户数据控制模块和用户数据智能反馈模块，

所述用户数据控制模块包括如下：

用户信息建立单元，用以对所有已签署应用授权协议的用户建立独立的用户档案，所述用户档案包括用户身份信息、首次录入时间、用户服务内容、用户服务频次；

用户数据智能反馈模块，用以部署到上位机和加密机负责用户唯一密钥的用户信息一致性验证；

所述用户数据智能反馈模块包括如下：

用户数据识别单元，用以支持霍普菲尔德(hopfield)神经网络的数据库ukey接入上位机专用端口，先检查用户信息与公安部认证身份证信息一致性，再比对数据库管理系统里存储的用户信息，确定用户信息是否需要更新。

如图8所示，所述能量自给供应系统包括太阳能薄膜电池包护外壳、储能系统、能量高效管理系统、智能化微控制器、感光传感器，所述太阳能薄膜电池包护外壳由gaas薄膜、外壳以及石墨稀改性硅胶材料组成，所述石墨稀改性硅胶均匀分布在gaas薄膜和外壳中间，起到粘合、保温和电流收集作用；所述储能系统由至少一个锂充电电池串联组成；所述能量高效管理系统通过智能化微控制器实现与所述智能控制系统的信息交互，电能的计算调度；所述感光传感器用以识别光线的照度通过所述智能化微控制器反馈至所述智能控制系统；

所述能量高效管理系统还包括稳压器、逆变器、若干个继电器组成的电源分配模块。

如图9所示，所述云平台服务器，包括：传输监听模块、可视监控模块、数据存储模块、大数据分析模块；

所述可视监控模块通过所述智能控制系统反馈回来的用户数据，将数据存放在所述数据存储模块中，并将数据实时显示在所述云平台服务器的所述可视监控模块上；

所述可视监控模块利用图形界面设定某个或某些所述数据采集系统的采集参数，并通过无线方式发送给相应的所述智能控制系统上；还可以通过所述图形界面操作方式为所述高效物联网用户管理系统分配采集任务，向所述高效物联网用户管理系统导入后台数据库中的数据；

通过所述可视监控模块实时显示的数据能够为判断或预警用户及后台工作人员、同时为故障预测与诊断等提供支持；

进一步地，所述智能控制系统用于转发所述云平台服务器发来的参数设置命令或所述智能控制系统发向云平台服务器的采集信息；

所述智能控制系统的数据传输模块是静态的，通过设定固定数据方式获得所述云平台服务器的转发数据，所述传输监听模块监听来自所述智能控制系统的采集信息并交付给所述可视监控模块，并将所述可视监控模块发送的采集设置命令发送出去，经由所述智能控制系统反馈至用户端口。

作为优选，所述可视监控模块包括：

数据监测装置，用于采集所述进一步地，所述可视监控模块包括：

数据监测装置，用于采集高效物联网用户管理系统的工作参数，所述工作参数包括用户信息、用户频次、服务内容、服务费用、服务收益；

射频单元，用于收发信号；

微处理器，用于产生所述高效物联网用户管理系统状态信号；

进一步地，所述云平台服务器分析所有用户使用历史工作参数及工作曲线以生成第二控制信号以及用户信用等级指示信号；

云平台服务器将所述第二控制信号发送至所述智能控制系统，以及将所述用户信用等级指示信号以第三信号发送至用户控制终端进行预警，或者进行系统保护。

所述大数据分析预测模块统计用户使用时间、频次及服务内容的工作参数以生成用户数据库池进行人物性格策写；并提供相应的服务内容以第二控制信号发送至所述智能控制系统，进行所述服务内容的智慧推送。

如图10所示，所述云平台服务器与所述智能控制系统和用户控制终端进行数据交换时，所述数据交换流程包括如下步骤：

（s1）、访问用户通过所述用户数据录入系统进行身份信息认证，通过身份认证信息后用户可登录到云端服务器；

（s2）、访问用户发起访问控制请求，云平台服务器检测访问用户的访问控制请求是否是隐私数据，若非隐私信息，则允许访问用户进行访问流程；否则，转到步骤（s3）；

（s3）、根据访问用户的身份认证信息以及个人隐私策略，云平台服务器为访问用户分配角色，并判断访问用户的目的；

（s4）、云平台服务器检测访问用户的目的以及个人隐私策略是否一致，若一致，则转到步骤（s5）；否则，访问流程结束；

（s5）、云平台服务器检测访问用户拥有的权限是否允许操作数据，若不允许，则访问流程结束；否则，转到步骤（s6）；

（s6）、云平台服务器检测请求目的内的ip和被请求数据的ip的一致性，若不一致，则访问流程结束；否则，云平台服务器激活访问用户的角色，访问用户的访问请求生效，允许访问所述服务内容。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对所述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。