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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:曾勝億
研究生(外文):TSNEG,SHENG-YI
論文名稱:具預測之智慧家庭系統結合異質網路和雲端服務
論文名稱(外文):PREDICTABLE SMART HOME SYSTEM INTEGRATED WITH HETEROGENEOUS NETWORK AND CLOUD COMPUTING
指導教授:黃豐隆黃豐隆引用關係
指導教授(外文):HUANG,FENG-LONG
口試委員:陳育毅林義証黃豐隆
口試委員(外文):CHENG,YU-YILIM,YIH-JENGHUANG,FENG-LONG
口試日期:2016-07-31
學位類別:碩士
校院名稱:國立聯合大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:雲端運算自動控制遠端控制智慧APP
外文關鍵詞:Cloud computingAutomation controlSmart homeRemote controlSmart APP
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本論文提出一種智慧家庭系統,此系統由三部分組成,中控端、雲端運算、預測系統。中控端採用ARM Cortex-A7架構嵌入式開發版Raspberry PI 2結合廣角紅外線發射電路、紅外線接收電路、ZigBee感測模組、Wi-Fi智慧插座、IP Camera等周邊設備。中控端運行本論文開發的E-Home中控端應用程式與雲端伺服器進行通訊達到遠端控制和遠端監控在任何地方。雲端伺服器架設Apache Tomcat Server運行RESTful API Service和WebSocket Server接受來自E-Home中控端應用程式連線。預測系統以基於N連馬可夫模型的家電預測模型,實現智慧插座操作行為預測。
This paper introduces a smart home system. This system consists of 3 parts:terminal, cloud computing and prediction system. The terminal uses ARM Cortex-A7 infrastructure embedded developer board - Raspberry PI 2, and combines with ancillary equipments such as wide-angle IR transmitter, IR receiver, ZigBee sensor module, smart plug, IP camera etc. Terminal then runs the E-Home application developed in this paper and communicates with cloud server in order to do remote control and monitor everywhere. Cloud server sets up Apache Tomcat Server and runs RESTful API service while web socket server accepts the connection from E-Home application. By using N-gram algorithm, prediction system can achieve prediction on smart plug operation behavior.
誌謝 I
摘要 II
ABSTRACT III
目錄 IV
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 2
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 4
第二章 相關文獻與技術探討 5
2.1 異質網路與智慧家庭 5
2.2 雲端運算與智慧家庭 6
2.3 循序資料探勘與智慧家庭 8
2.4 其他智慧家庭相關文獻 9
2.5 Raspberry PI 樹莓派開發板 10
2.6 Tomcat 11
2.7 Web服務 11
2.8 LIRC 13
2.9 WebSocket 13
2.10 UDP廣播 14
2.11 RXTX 第三方函式庫 14
2.12 ZigBee感測器 14
2.13 智慧插座 15
2.14 ESP8266 17
2.15 NodeMCU開發板 18
2.16 IP Camera 20
第三章 系統設計 21
3.1 手機端 22
3.1.1 UDP廣播 23
3.1.2 MJPEG解碼器 24
3.1.3 Cloudy RESTful API呼叫流程 25
3.2 中控端 26
3.2.1 Local RESTful API Service 27
3.2.2 WebSocket Client 27
3.3 雲端運算 28
3.3.1 雲端主服務伺服器 28
3.3.2 雲端資料庫伺服器 29
3.4 硬體電路 31
3.4.1 Wi-Fi智慧電磁鎖電路 31
3.4.2 紅外線發射學習電路 32
第四章 智慧插座預測系統 33
4.1 N連馬可夫模型(N-Gram) 34
4.2 加成平滑法(Additive Smoothing) 35
4.3 資料庫建置 36
4.4 已知時間家電預測模型 38
4.5 未知時間家電預測模型 39
第五章 系統驗證與效能評估 45
5.1 系統操作 45
5.1.1 中控端 47
5.1.2 帳戶設置 48
5.1.3 設備綁定 51
5.1.4 紅外線家電 51
5.1.5 ZigBee感測器曲線圖 53
5.1.6 影像監控 54
5.1.7 Wi-Fi智慧電磁鎖外接裝置 55
5.1.8 電力監控 57
5.2 智慧插座預測系統 58
5.2.1 已知時間家電預測模型 58
5.2.2 未知時間家電預測模型 59
第六章 結論 61

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