1.本发明属于智能温控技术领域，具体涉及基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法。
背景技术：2.大型综合体，如医院、商业中心、学校和酒店的智能温控不仅可以降低能源消耗，还可以使得用户的体验更好。相较于小型场所，大型综合体的智能温控则更加复杂，考虑的因素也更加多样，不仅需要采集实时的数据，还需要基于历史数据，进行深度的数据分析，才能实现更加准确和高效的智能温控。
3.在进行物联网温度控制时，需要用到温控器。温控器是自动控制系统中常用的一种重要元器件，可用于温度调节，根据工作环境的温度变化，在开关内部发生物理形变，从而产生某些特殊效应，产生导通或者断开动作的一系列自动控制元件，从而控制设备的运行以达到理想的温度及节能效果。然而，目前的温控器主要是按照客户设置温度来进行温度调节，其温度的调节需要实时的人工控制，无法满足用户在不同活动状态时实时对温度调节的需求。
4.专利号为为cn201210504849.3的专利提供了一种自适应的温控技术，通过温度传感器采集物联网温度信息，同时通过采集用户人脸图像以及用户操作记录，利用云服务平台进行特征值提取以及分析，利用与用户图谱匹配的设置对空调进行自动调节，达到智能空调针对不同用户、不同场景的更加智能化的服务。该方法达到了温度的自适应调控，有较好的用户体验，但是该系统也仅仅针对小型物联网进行温控，在大型综合体内无法实现智能温控，且温控只针对用户图谱，没有进行大数据深度解析，导致结果准确性不高。
技术实现要素：5.有鉴于此，本发明的主要目的在于提供基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法，其通过建立大型综合体的平面区域划分和三维区域划分，再结合人流数据和温度变化数据来预测和生成温控指令，以此实现大型综合的温控智能化，提升了温控的效率和准确率。
6.为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
7.基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统，所述系统包括：数据采集端、本地控制端、数据加密信道、数据分析端和远程控制端；所述数据采集端，配置用于实时采集目标区域数据并经数据加密信道发送至数据分析端，所述目标数据包括：目标结构数据和目标运行数据；所述目标结构数据包括：目标的建筑区域平面分布图像和目标的建筑结构三维图像；所述目标运行数据包括：目标的每个区域内的人流数据和目标的每个区域内的温度变化数据；数据加密信道，配置用于对发送至数据分析端的目标区域数据进行加密；数据分析端，配置用于对接收到目标数据进行解密后，再进行数据分析，以生成目标的温控指令，具体包括：基于目标结构数据进行图像三维分析和二维平面分析，生成目标的平面图和
三维结构图，再基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图，结合目标的平面图、三维结构图、温控变化图和人流变化图进行图像交叉分析，生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律，该温度变化规律以一个数据集体现，所有的数据集作为温控指令；远程控制端，配置用于对接收到的温控指令进行暂存，当暂存的指令超过设定的阈值时，将所有暂存的指令经数据加密信道发送至本地控制端；本地控制端配置用于基于接收到的指令，控制本地端的温控设施，对目标进行温度控制。
8.进一步的，所述数据采集端包括：温度传感器和图像传感器；所述温度传感器均匀布置于目标的建筑内的所有区域，且至少保证相邻的最近的两个温度传感器的距离不超过设定的阈值；所述图像传感器均匀不至于目标的建筑内的所有区域，且每个区域内的图像传感器的数量等于360除以每个图像传感器的视场最大范围角度数；同时，在每个温度传感器和图像传感器在布设时，记录其布设时的位置信息，并将每个温度传感器与其相邻的最近的图像传感器之间构建位置数据关联。
9.进一步的，所述数据加密信道对发送至数据分析段的目标结构数据进行加密的方法包括：对目标区域数据进行形式变换；在目标区域数据中指定要加密的区域；根据加密密钥将加密区域进行加密变换，得到中间数据；根据所述加密密钥生成加密密钥关联信息，该加密密钥关联信息是与所述加密密钥关联的信息；将生成的加密密钥关联信息嵌入所述中间数据内，生成嵌入数据；针对生成的所述嵌入数据的像素值进行变换；根据需要对所述像素值变换后的加密进行形式变换而进行输出，得到最终加密的数据。
10.进一步的，所述数据分析端基于目标结构数据进行图像三维分析和二维平面分析，生成目标的平面图和三维结构图的方法执行以下步骤：首先基于目标的建筑区域平面分布图像生成目标的建筑区域内的多层平面图像，作为目标的平面图；再根据目标的建筑结构三维图像，生成目标的建筑结构的三维骨架，最后将目标的多层平面图像域三维骨架进行组合，以生成三维结构图。
11.进一步的，所述图像传感器在获取目标的建筑区域平面分布图像和目标的建筑结构三维图像时，还将获取目标的建筑区域内的人流图像，在获取到了人流图像后，将对人流图像使用图像识别算法进行图像识别，以估算出目标的每个区域内的人流数据。
12.进一步的，所述数据分析端基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图，结合目标的平面图、三维结构图、温控变化图和人流变化图进行图像交叉分析，生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律的方法包括：将目标的平面图进行区域划分，得到平面区域划分，同时将三维结构图进行对应的区域划分，得到三维区域划分；将平面区域划分和三维区域划分作为横向约束条件，将人流变化图作为纵向约束条件，使用预设的约束计算模型对温控变化图进行基于横向约束和纵向约束的约束分析，得到的约束分析结果生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律。
13.进一步的，所述约束计算模型使用如下公式进行表示：进一步的，所述约束计算模型使用如下公式进行表示：其中，s为三维区域划分，p为平面区域划分，v为人流变化图，t为计算得到的温度变化规律。
14.进一步的，所述基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图的方法包括：将目标的每个区域内的人流数据和目标的每个区域内的温度变化数据转换为对应的二维图像矩阵；然后对所述二维图像矩阵进行颜色空间转换，获得其亮度分量；提取所述二维图像
矩阵亮度分量的边缘信息，将所述边缘信息和所述融合亮度分量的亮度分量融合，获得融合亮度分量；对所述融合亮度分量进行赋伪彩，获得伪彩色融合亮度分量；对所述伪彩色融合亮度分量进行颜色空间转换，获得其色调分量和饱和度分量；将所述融合亮度分量、所述色调分量和所述饱和度分量进行颜色空间逆转换，获得伪彩色融合图像。
15.进一步的，还包括：分别采集二维图像矩阵和所述融合亮度分量，自己对所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵进行图像配准；所述对所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵进行图像配准，包括：选择所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵其中之一为参考图像，其中另一为待配准图像；获取所述待配准图像的配准参数；根据所述待配准图像的配准参数实现所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵的图像配准。
16.一种基于大数据深度解析的物联网智能温度控制方法，所述方法执行以下步骤：步骤1：实时采集目标区域数据并经数据加密信道发送至数据分析端，所述目标数据包括：目标结构数据和目标运行数据；所述目标结构数据包括：目标的建筑区域平面分布图像和目标的建筑结构三维图像；所述目标运行数据包括：目标的每个区域内的人流数据和目标的每个区域内的温度变化数据；步骤2：数据加密信道对发送至数据分析端的目标区域数据进行加密；步骤3：对接收到目标数据进行解密后，再进行数据分析，以生成目标的温控指令，具体包括：基于目标结构数据进行图像三维分析和二维平面分析，生成目标的平面图和三维结构图，再基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图，结合目标的平面图、三维结构图、温控变化图和人流变化图进行图像交叉分析，生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律，该温度变化规律以一个数据集体现，所有的数据集作为温控指令:；步骤4：对接收到的温控指令进行暂存，当暂存的指令超过设定的阈值时，将所有暂存的指令经数据加密信道发送至本地控制端；步骤5：本地控制端基于接收到的指令，控制本地端的温控设施，对目标进行温度控制。
17.本发明的基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法，具有如下有益效果：
18.1.适用于大型综合体：本发明的物联网智能温度控制系统适用于大型综合体，如医院和学校等。与现有技术的物联网温控技术相比，其采集了大型综合的建筑结构数据，以此构建平面区域划分和三维区域划分，这样划分后的结果使得计算温度分布时，更能反应到每个区域，制定的温控指令也更能适应这种环境。大型综合体的温度分布往往因为人流英雄，且涉及需要监控的数据也很多，如果不能对所有的数据都进行采集和分析，则会导致温控的效果不好。但本发明则通过整体的变化来制定温控指令，则避免了对大量数据的分析，更适用于大型综合体的温控，虽然其准确率相较于小型物联网的温控较低，但其适用于大型综合体，在抱枕一定准确率的情况下，提升了效率。
19.2.效率高：本发明的温控系统没有使用基于传统的基于人为的控制，而是根据大型综合体的实际情况来进行控制，虽然准确率相较于小型物联网的温控来说有所降低，但其效率则大大增加。同时，本发明使用多种约束的温控规律生成，从整体上生成温控规律和温控指令，提升了效率。
20.3.准确率相对较高：本发明的准确率通过多重划分来实现，不同区域的人流数据和温度数据变化不同，如果只从整体上进行温控，则会导致准确率降低，通过划分，再基于约束来进行规律生成和控制，则提升了准确率。
附图说明
21.图1为本发明实施例提供的基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统的系统结构示意图；
22.图2为本发明实施例提供的基于大数据深度解析的物联网智能温度控制方法的方法流程示意图；
23.图3为本发明实施例体统的基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法的平面区域划分的原理示意图；
24.图4为本发明实施例体统的基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法的生成的温度变化规律示意图。
具体实施方式
25.下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
26.实施例1
27.如图1所示，基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统，所述系统包括：数据采集端、本地控制端、数据加密信道、数据分析端和远程控制端；所述数据采集端，配置用于实时采集目标区域数据并经数据加密信道发送至数据分析端，所述目标数据包括：目标结构数据和目标运行数据；所述目标结构数据包括：目标的建筑区域平面分布图像和目标的建筑结构三维图像；所述目标运行数据包括：目标的每个区域内的人流数据和目标的每个区域内的温度变化数据；数据加密信道，配置用于对发送至数据分析端的目标区域数据进行加密；数据分析端，配置用于对接收到目标数据进行解密后，再进行数据分析，以生成目标的温控指令，具体包括：基于目标结构数据进行图像三维分析和二维平面分析，生成目标的平面图和三维结构图，再基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图，结合目标的平面图、三维结构图、温控变化图和人流变化图进行图像交叉分析，生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律，该温度变化规律以一个数据集体现，所有的数据集作为温控指令；远程控制端，配置用于对接收到的温控指令进行暂存，当暂存的指令超过设定的阈值时，将所有暂存的指令经数据加密信道发送至本地控制端；本地控制端配置用于基于接收到的指令，控制本地端的温控设施，对目标进行温度控制。
28.参考图3，图3中展示了本发明的基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法的平面区域划分的原理示意图。划分的平面区域将更好的反应各个不同区域内的温度变化和人流变化，基于这种变化制定的温控策略和指令将提升准确率。
29.参考图4，图4中展示了基于大数据深度解析的物联网智能温度控制系统及方法的生成的温度变化规律。这种生成的温度变化规律与现有技术相比，其效率更高。
30.实施例2
31.在上一实施例的基础上，所述数据采集端包括：温度传感器和图像传感器；所述温度传感器均匀布置于目标的建筑内的所有区域，且至少保证相邻的最近的两个温度传感器的距离不超过设定的阈值；所述图像传感器均匀不至于目标的建筑内的所有区域，且每个区域内的图像传感器的数量等于360除以每个图像传感器的视场最大范围角度数；同时，在每个温度传感器和图像传感器在布设时，记录其布设时的位置信息，并将每个温度传感器与其相邻的最近的图像传感器之间构建位置数据关联。
32.具体的，温度传感器(temperature transducer)是指能感受温度并转换成可用输出信号的传感器。温度传感器是温度测量仪表的核心部分，品种繁多。按测量方式可分为接触式和非接触式两大类，按照传感器材料及电子元件特性分为热电阻和热电偶两类。
33.温度是表征物体冷热程度的物理量，是工农业生产过程中一个很重要而普遍的测量参数。温度的测量及控制对保证产品质量、提高生产效率、节约能源、生产安全、促进国民经济的发展起到非常重要的作用。由于温度测量的普遍性，温度传感器的数量在各种传感器中居首位，约占50％。
34.温度传感器是通过物体随温度变化而改变某种特性来间接测量的。不少材料、元件的特性都随温度的变化而变化，所以能作温度传感器的材料相当多。温度传感器随温度而引起物理参数变化的有：膨胀、电阻、电容、而电动势、磁性能、频率、光学特性及热噪声等等。随着生产的发展，新型温度传感器还会不断涌现。
35.由于工农业生产中温度测量的范围极宽，从零下几百度到零上几千度，而各种材料做成的温度传感器只能在一定的温度范围内使用。
36.温度传感器与被测介质的接触方式分为两大类：接触式和非接触式。接触式温度传感器需要与被测介质保持热接触，使两者进行充分的热交换而达到同一温度。这一类传感器主要有电阻式、热电偶、pn结温度传感器等。非接触式温度传感器无需与被测介质接触，而是通过被测介质的热辐射或对流传到温度传感器，以达到测温的目的。这一类传感器主要有红外测温传感器。这种测温方法的主要特点是可以测量运动状态物质的温度(如慢速行使的火车的轴承温度，旋转着的水泥窑的温度)及热容量小的物体(如集成电路中的温度分布)。
37.实施例3
38.在上一实施例的基础上，所述数据加密信道对发送至数据分析段的目标结构数据进行加密的方法包括：对目标区域数据进行形式变换；在目标区域数据中指定要加密的区域；根据加密密钥将加密区域进行加密变换，得到中间数据；根据所述加密密钥生成加密密钥关联信息，该加密密钥关联信息是与所述加密密钥关联的信息；将生成的加密密钥关联信息嵌入所述中间数据内，生成嵌入数据；针对生成的所述嵌入数据的像素值进行变换；根据需要对所述像素值变换后的加密进行形式变换而进行输出，得到最终加密的数据。
39.具体的，和防火墙配合使用的数据加密技术，是为提高信息系统和数据的安全性和保密性，防止秘密数据被外部破译而采用的主要技术手段之一。在技术上分别从软件和硬件两方面采取措施。按照作用的不同，数据加密技术可分为数据传输加密技术、数据存储加密技术、数据完整性的鉴别技术和密钥管理技术。
40.数据传输加密技术的目的是对传输中的数据流加密，通常有线路加密与端—端加密两种。线路加密侧重在线路上而不考虑信源与信宿，是对保密信息通过各线路采用不同的加密密钥提供安全保护。端—端加密指信息由发送端自动加密，并且由tcp/ip进行数据包封装，然后作为不可阅读和不可识别的数据穿过互联网，当这些信息到达目的地，将被自动重组、解密，而成为可读的数据。
41.数据存储加密技术的目的是防止在存储环节上的数据失密，数据存储加密技术可分为密文存储和存取控制两种。前者一般是通过加密算法转换、附加密码、加密模块等方法实现；后者则是对用户资格、权限加以审查和限制，防止非法用户存取数据或合法用户越权
存取数据。
42.数据完整性鉴别技术的目的是对介入信息传送、存取和处理的人的身份和相关数据内容进行验证，一般包括口令、密钥、身份、数据等项的鉴别。系统通过对比验证对象输入的特征值是否符合预先设定的参数，实现对数据的安全保护。
43.密钥管理技术包括密钥的产生、分配、保存、更换和销毁等各个环节上的保密措施。
44.实施例4
45.在上一实施例的基础上，所述数据分析端基于目标结构数据进行图像三维分析和二维平面分析，生成目标的平面图和三维结构图的方法执行以下步骤：首先基于目标的建筑区域平面分布图像生成目标的建筑区域内的多层平面图像，作为目标的平面图；再根据目标的建筑结构三维图像，生成目标的建筑结构的三维骨架，最后将目标的多层平面图像域三维骨架进行组合，以生成三维结构图。
46.实施例5
47.在上一实施例的基础上，所述图像传感器在获取目标的建筑区域平面分布图像和目标的建筑结构三维图像时，还将获取目标的建筑区域内的人流图像，在获取到了人流图像后，将对人流图像使用图像识别算法进行图像识别，以估算出目标的每个区域内的人流数据。
48.实施例6
49.在上一实施例的基础上，所述数据分析端基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图，结合目标的平面图、三维结构图、温控变化图和人流变化图进行图像交叉分析，生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律的方法包括：将目标的平面图进行区域划分，得到平面区域划分，同时将三维结构图进行对应的区域划分，得到三维区域划分；将平面区域划分和三维区域划分作为横向约束条件，将人流变化图作为纵向约束条件，使用预设的约束计算模型对温控变化图进行基于横向约束和纵向约束的约束分析，得到的约束分析结果生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律。
50.具体的，空间和时间是运动着的物质的存在形式。空间是物质存在的广延性，时间是物质运动过程的持续性和顺序性。同物质一样，空间和时间是不依赖人的意识而存在的客观存在，是永恒的。空间、时间同运动着的物质是不可分割的，没有脱离物质运动的时空，也没有不在时空中运动的物质。但时空描述和量度是相对的。自然科学的物质运动描述空间和时间是通过选定参考系而进行的。三维空间直接反映直观思维对外界物体的形状、大小、远近、深度、方向等特性的把握。
51.实施例7
52.在上一实施例的基础上，所述约束计算模型使用如下公式进行表示：其中，s为三维区域划分，p为平面区域划分，v为人流变化图，t为计算得到的温度变化规律。
53.实施例8
54.在上一实施例的基础上，所述基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图的方法包括：将目标的每个区域内的人流数据和目标的每个区域内的温度变化数据转换为对
应的二维图像矩阵；然后对所述二维图像矩阵进行颜色空间转换，获得其亮度分量；提取所述二维图像矩阵亮度分量的边缘信息，将所述边缘信息和所述融合亮度分量的亮度分量融合，获得融合亮度分量；对所述融合亮度分量进行赋伪彩，获得伪彩色融合亮度分量；对所述伪彩色融合亮度分量进行颜色空间转换，获得其色调分量和饱和度分量；将所述融合亮度分量、所述色调分量和所述饱和度分量进行颜色空间逆转换，获得伪彩色融合图像。
55.实施例9
56.在上一实施例的基础上，还包括：分别采集二维图像矩阵和所述融合亮度分量，自己对所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵进行图像配准；所述对所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵进行图像配准，包括：选择所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵其中之一为参考图像，其中另一为待配准图像；获取所述待配准图像的配准参数；根据所述待配准图像的配准参数实现所述融合亮度分量和所述二维图像矩阵的图像配准。
57.实施例10
58.参考图4，一种基于大数据深度解析的物联网智能温度控制方法，所述方法执行以下步骤：步骤1：实时采集目标区域数据并经数据加密信道发送至数据分析端，所述目标数据包括：目标结构数据和目标运行数据；所述目标结构数据包括：目标的建筑区域平面分布图像和目标的建筑结构三维图像；所述目标运行数据包括：目标的每个区域内的人流数据和目标的每个区域内的温度变化数据；步骤2：数据加密信道对发送至数据分析端的目标区域数据进行加密；步骤3：对接收到目标数据进行解密后，再进行数据分析，以生成目标的温控指令，具体包括：基于目标结构数据进行图像三维分析和二维平面分析，生成目标的平面图和三维结构图，再基于目标运行数据生成温控变化图和人流变化图，结合目标的平面图、三维结构图、温控变化图和人流变化图进行图像交叉分析，生成目标的建筑区域内每个区域的温度变化规律，该温度变化规律以一个数据集体现，所有的数据集作为温控指令:；步骤4：对接收到的温控指令进行暂存，当暂存的指令超过设定的阈值时，将所有暂存的指令经数据加密信道发送至本地控制端；步骤5：本地控制端基于接收到的指令，控制本地端的温控设施，对目标进行温度控制。
59.所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
60.需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元来完成，即将本发明实施例中的单元或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的单元可以合并为一个单元，也可以进一步拆分成多个子单元，以完成以上描述的全部或者单元功能。对于本发明实施例中涉及的单元、步骤的名称，仅仅是为了区分各个单元或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
61.所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
62.本领域技术人员应能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件单元、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编
程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
63.术语“第一”、“另一部分”等是配置用于区别类似的对象，而不是配置用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
64.术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者单元/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者单元/装置所固有的要素。
65.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术标记作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
66.以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非配置用于限定本发明的保护范围。