一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统及控制方法与流程

1.本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统及控制方法。


背景技术：

2.恐龙是自贡的特色景点之一，并衍生出了许多的产业，其中就机械恐龙模拟设备。利用机械装置模拟恐龙的外形和动作，并与彩灯行业结合，实现最大化的展示地方特色。但是，传统的恐龙模拟设备，采用的单一控制结构，只能重复几种基础的模拟动作。并且，设备之间并无关联，无法集中监控。并且，在单个设备出现故障时，需要维修人员到现场进行故障诊断和设备维修。当存在多个设备，并且分布在不同地点时，就需要大量的维护人员进行设备维护，消耗大量的人力物力。


技术实现要素：

3.基于现有技术中存在的不足之处，本发明提供了一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统及控制方法，具体技术方案如下：一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统，包括用户信息管理模块，设备信息管理模块，图像识别处理模块，设备控制本模块和设备故障诊断模块；所述用户信息管理模块用于存储和管理使用及维护人员的基本信息及鉴定人员权限；所述设备信息管理模块用于存储和管理设备的基本信息，所述基本信息包括设备编号、入网地、物理硬件状态参数和传感器参数；所述设备控制管理模块用于对设备的基础控制提供对应接口；所述图像识别处理模块用于提供设备的动作跟踪和智能控制功能；所述设备故障诊断模块用于在平台上查看设备的运行状态并对故障进行维护。
4.具体的，所述用户信息管理模块将人员信息存储到平台数据库中，并针对不同人员赋予对应的操作权限；所述不同人员包括最高管理人员，维护人员和普通用户人员；所述维护人员和普通用户人员的操作权限只能由最高管理人员授予。
5.具体的，所述设备信息管理模块的设备基础信息只能由最高管理人员和对应设备的维护人员进行修改。
6.具体的，所述图像识别处理模块通过设备上的图像采集传感器，采集设备前使用人员的图像，并提取图像中的动作特征点，将特征点转化为对应的控制指令，发送给设备，实现设备的动作跟随功能。
7.具体的，所述设备故障诊断模块在设备出现故障时进行故障原因的判断，并给出修复建议；在完成维修后，维护人员将维修方法上传到系统，为下一次维修提供参考。
8.一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制方法，根据一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统实现，包括用户信息管理步骤、设备信息管理步骤、设备控制管理步骤、
图像识别处理步骤和设备故障诊断步骤；所述用户信息管理步骤包括人员注册子步骤和人员登录子步骤；所述图像识别处理步骤包括动作跟随子步骤和智能互动子步骤；所述设备故障诊断步骤包括状态监测子步骤、故障诊断子步骤和维修方法上传子步骤。
9.具体的，所述人员注册子步骤包括以下步骤：步骤s101，平台服务器接收人员基本信息；步骤s102，数据格式化后存入数据库；步骤s103，最高管理员查看人员信息并赋权；所述人员登录子步骤包括以下步骤：步骤s111，系统查询人员账号及密码；步骤s112，检查账号状态，若账号不存在，则给出账号不存在提示；步骤s113，检查密码状态，若密码错误，则给出密码错误提示；步骤s114，判定所登录账号的的权限等级并规划对应的显示内容。
10.具体的，所述设备信息管理步骤包括以下步骤：步骤s201，管理员判定所登录人员的权限，若权限不足，则不显示操作控件；步骤s202，所登录人员通过权限判定，则显示操作控件，并可进行添加新设备、修改设备信息和删除已有设备的操作。
11.具体的，所述设备控制管理步骤包括以下步骤：步骤s301,通过界面控制指令对数据进行格式化；步骤s302,查询设备控制协议，并选择使用设备自带控制协议或手动载入外部控制协议；步骤s303,完成指令转换后，即可根据现有协议发生指令。
12.具体的，所述动作跟随子步骤包括以下步骤：步骤s401，图像识别处理模块接收图像传感器所收集的图像数据；步骤s402，对图像数据进行特征点提取操作；步骤s403，基于提取的特征点，对图像动作进行解析；步骤s404，将解析后的图像动作转换为控制指令;所述智能互动子步骤包括以下步骤：步骤s411,图像识别处理模块接收图像传感器所收集的图像数据；步骤s412,对图像数据进行特征点提取操作；步骤s413,基于提取的特征点，借助现有的图像动作数据库中存有的对应图像动作，对图像动作进行解析；步骤s414,将解析后的图像动作转换为控制指令。
13.具体的，所述状态监测子步骤包括以下步骤：步骤501，设备故障诊断模块从传感器接收待检测装置的数据；步骤502，对待检测装置的数据进行解析；步骤503，调出数据库中待检测装置的理想参数，和解析后的数据进行对比；步骤504，将设备数据区分状态；
步骤505，显示参数对比结果；所述故障诊断子步骤包括以下步骤：步骤511，设备故障诊断模块从传感器接收待检测装置的数据；步骤512，对待检测装置的数据进行解析；步骤513，调出数据库中待检测装置的理想参数，和解析后的数据进行对比；步骤514，对比后发现异常，将异常数据参数标红显示；步骤515，查询数据库寻找维修对策，并显示相应维修对策；所述维修方法上传子步骤包括以下步骤：步骤521，设备故障诊断模块接收维修人员的维修日志数据；步骤522，将维修日志数据进行解析；步骤523，将解析后的数据格式化后，上传至数据库存储为对应维修方法。
14.本发明的有益效果：本发明利用物联网技术，将线下设备组网，实现设备在线上的控制和管理。同时，结合图像处理技术，实现了摆脱传统控制模式，直接与使用人员进行互动，使设备所展现的效果更加智能化。同时，在线上控制多个设备的功能外，还提供了设备的状态监控和故障排查与诊断，大大节约了人力资源成本。并且，故障的维修方法也能够随着平台的使用而得到积累和优化，从而加强平台的维护能力，为维修者提供更加准确的处理方法。
15.此外，平台还支持多种设备的拓展。用户可以在平台中加入多种设备，进一步加强的平台的适配性和扩展性。
附图说明
16.图1位本发明的系统构成图；图2为本发明的人员注册子步骤流程图；图3为本发明的人员登录子步骤流程图；图4为本发明的设备信息管理步骤流程图图5为本发明的设备控制管理步骤流程图；图6为本发明的控制协议导入流程图；图7为本发明的动作跟随子步骤流程图；图8为本发明的智能互动子步骤流程图；图9为本发明的状态监测子步骤流程图；图10为本发明的故障诊断子步骤流程图；图11为本发明的维修方法上传子步骤流程图。
具体实施方式
17.为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
18.本发明提供了一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统，包括用户信息管理模块，设备信息管理模块，图像识别处理模块，设备控制本模块和设备故障诊断模块；所述用户信息管理模块用于存储和管理使用及维护人员的基本信息及鉴定人员
权限；所述设备信息管理模块用于存储和管理设备的基本信息，所述基本信息包括设备编号、入网地、物理硬件状态参数和传感器参数；所述设备控制管理模块用于对设备的基础控制提供对应接口；所述图像识别处理模块用于提供设备的动作跟踪和智能控制功能；所述设备故障诊断模块用于在平台上查看设备的运行状态并对故障进行维护。
19.具体的，所述用户信息管理模块将人员信息存储到平台数据库中，并针对不同人员赋予对应的操作权限；所述不同人员包括最高管理人员，维护人员和普通用户人员；所述维护人员和普通用户人员的操作权限只能由最高管理人员授予。
20.具体的，所述设备信息管理模块的设备基础信息只能由最高管理人员和对应设备的维护人员进行修改。
21.具体的，所述图像识别处理模块通过设备上的图像采集传感器，采集设备前使用人员的图像，并提取图像中的动作特征点，将特征点转化为对应的控制指令，发送给设备，实现设备的动作跟随功能。
22.具体的，所述设备故障诊断模块在设备出现故障时进行故障原因的判断，并给出修复建议；在完成维修后，维护人员将维修方法上传到系统，为下一次维修提供参考。
23.本发明还提供了一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制方法，根据一种基于物联网的恐龙设备智能监测控制系统实现，包括用户信息管理步骤、设备信息管理步骤、设备控制管理步骤、图像识别处理步骤和设备故障诊断步骤；所述用户信息管理步骤包括人员注册子步骤和人员登录子步骤；所述图像识别处理步骤包括动作跟随子步骤和智能互动子步骤；所述设备故障诊断步骤包括状态监测子步骤、故障诊断子步骤和维修方法上传子步骤。
24.具体的，所述人员注册子步骤包括以下步骤：步骤s101，平台服务器接收人员基本信息；步骤s102，数据格式化后存入数据库；步骤s103，最高管理员查看人员信息并赋权；所述人员登录子步骤包括以下步骤：步骤s111，系统查询人员账号及密码；步骤s112，检查账号状态，若账号不存在，则给出账号不存在提示；步骤s113，检查密码状态，若密码错误，则给出密码错误提示；步骤s114，判定所登录账号的的权限等级并规划对应的显示内容。
25.具体的，所述设备信息管理步骤包括以下步骤：步骤s201，管理员判定所登录人员的权限，若权限不足，则不显示操作控件；步骤s202，所登录人员通过权限判定，则显示操作控件，并可进行添加新设备、修改设备信息和删除已有设备的操作。
26.具体的，所述设备控制管理步骤包括以下步骤：步骤s301,通过界面控制指令对数据进行格式化；步骤s302,查询设备控制协议，并选择使用设备自带控制协议或手动载入外部控
制协议；步骤s303,完成指令转换后，即可根据现有协议发生指令。
27.具体的，所述动作跟随子步骤包括以下步骤：步骤s401，图像识别处理模块接收图像传感器所收集的图像数据；步骤s402，对图像数据进行特征点提取操作；步骤s403，基于提取的特征点，对图像动作进行解析；步骤s404，将解析后的图像动作转换为控制指令;所述智能互动子步骤包括以下步骤：步骤s411,图像识别处理模块接收图像传感器所收集的图像数据；步骤s412,对图像数据进行特征点提取操作；步骤s413,基于提取的特征点，借助现有的图像动作数据库中存有的对应图像动作，对图像动作进行解析；步骤s414,将解析后的图像动作转换为控制指令。
28.具体的，所述状态监测子步骤包括以下步骤：步骤501，设备故障诊断模块从传感器接收待检测装置的数据；步骤502，对待检测装置的数据进行解析；步骤503，调出数据库中待检测装置的理想参数，和解析后的数据进行对比；步骤504，将设备数据区分状态；步骤505，显示参数对比结果；所述故障诊断子步骤包括以下步骤：步骤511，设备故障诊断模块从传感器接收待检测装置的数据；步骤512，对待检测装置的数据进行解析；步骤513，调出数据库中待检测装置的理想参数，和解析后的数据进行对比；步骤514，对比后发现异常，将异常数据参数标红显示；步骤515，查询数据库寻找维修对策，并显示相应维修对策；所述维修方法上传子步骤包括以下步骤：步骤521，设备故障诊断模块接收维修人员的维修日志数据；步骤522，将维修日志数据进行解析；步骤523，将解析后的数据格式化后，上传至数据库存储为对应维修方法。
29.本发明利用物联网技术，将线下设备组网，实现设备在线上的控制和管理。同时，结合图像处理技术，实现了摆脱传统控制模式，直接与使用人员进行互动，使设备所展现的效果更加智能化。同时，在线上控制多个设备的功能外，还提供了设备的状态监控和故障排查与诊断，大大节约了人力资源成本。并且，故障的维修方法也能够随着平台的使用而得到积累和优化，从而加强平台的维护能力，为维修者提供更加准确的处理方法。
30.此外，平台还支持多种设备的拓展。用户可以在平台中加入多种设备，进一步加强的平台的适配性和扩展性。
31.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变
化和改进都落入要求保护的本发明范围内。