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    民宿無人值守智能管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2020-07-21 10:50:44劉羽嘉李東澤李鳳迪孫豐剛
    關(guān)鍵詞:房間內(nèi)超平面無源

    劉羽嘉,潘 濱,李東澤,李鳳迪,張 遷,孫豐剛,蘭 鵬

    (1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東泰安271018;2.山東泰開互感器有限公司,山東泰安271000)

    隨著鄉(xiāng)村旅游業(yè)的快速發(fā)展,游客對民宿的需求及服務(wù)質(zhì)量的要求不斷提高,各類民宿不斷涌現(xiàn)。鄉(xiāng)村民宿不同于城市民宿,其多數(shù)管理人員為房東或其家屬,他們相對缺乏專業(yè)的服務(wù)知識[1]。鄉(xiāng)村民宿在管理上主要存在以下不足:工作人員辦理業(yè)務(wù)時(shí)間過長;客房設(shè)備損壞情況得不到及時(shí)反饋;客人辦理退房后,無法自動確認(rèn)房間內(nèi)是否有未離開的客人;需要服務(wù)人員全天值班,管理成本過高;大多以個(gè)體形式經(jīng)營且位置較分散,保障游客安全的能力有待提高。隨著“智能旅游”概念的提出,通過信息技術(shù)來實(shí)現(xiàn)民宿的智能化管理是打造特色民宿、提升住戶滿意度和順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的必經(jīng)之路。

    近年來,國內(nèi)外學(xué)者針對民宿管理系統(tǒng)做了不少相關(guān)工作,如:Lou等提出了基于網(wǎng)絡(luò)物理環(huán)境的手勢交互方法,解決了智能家居環(huán)境中個(gè)性化手勢識別的問題[2];孟巖等對智能家居的安全問題進(jìn)行了研究分析,并提出了新的隱私保護(hù)機(jī)制[3];陳星等提出了情境感知服務(wù)執(zhí)行方法,并構(gòu)建了智能家居原型系統(tǒng)[4];肖丁等對智能家居場景聯(lián)動中出現(xiàn)的隱藏式?jīng)_突進(jìn)行了研究,并提出了新的檢測方法,以便其更好地提供自動化服務(wù)[5]。服務(wù)、管理及營銷的智能化均能促進(jìn)民宿運(yùn)營,其中管理系統(tǒng)智能化對民宿運(yùn)營的影響最為顯著[6],但目前民宿智能化管理系統(tǒng)還未得到廣泛應(yīng)用[7],大多數(shù)民宿商戶對智能民宿還停留在初步認(rèn)識階段,無法真正實(shí)現(xiàn)民宿的智能化管理。

    針對上述問題,筆者擬基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[8],使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建民宿商戶輔助系統(tǒng),同時(shí)創(chuàng)新性地將無線RFID(radio frequency identification,射頻識別)技術(shù)應(yīng)用到民宿客房管理系統(tǒng)中,以實(shí)現(xiàn)民宿無人值守管理和智能家居自動控制。通過在民宿房間內(nèi)布設(shè)無源RFID標(biāo)簽來實(shí)時(shí)檢測房間內(nèi)的人員變動情況,并根據(jù)返回的RSSI(received signal strength indicator,接受信號強(qiáng)度指示器)值來判斷房間內(nèi)的住戶是否移動。在整個(gè)檢測過程中,住戶的身體形態(tài)不會被具象化,可保證住戶的隱私不被侵犯。民宿無人值守智能管理系統(tǒng)的提出,旨在實(shí)現(xiàn)民宿的無人化、智能化管理,在為住戶提供舒適居住環(huán)境的同時(shí)節(jié)約人力和能源成本,提升民宿的經(jīng)濟(jì)效益。

    1 民宿無人值守智能管理系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

    民宿無人值守智能管理系統(tǒng)主要包含兩部分:商戶輔助系統(tǒng)和客房管理系統(tǒng)。商戶輔助系統(tǒng)是通過分析由爬蟲程序爬取到的各大民宿預(yù)訂網(wǎng)站的數(shù)據(jù),為民宿商戶提供價(jià)格預(yù)測等輔助決策的參考;客房管理系統(tǒng)是通過利用RFID檢測系統(tǒng)和STM32控制模塊來實(shí)現(xiàn)入住管理、退房管理及智能家居管理。民宿無人值守智能管理系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

    圖1 民宿無人值守智能管理系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架Fig.1 Overall design framework of unattended intelligent management system for homestay

    2 民宿商戶輔助系統(tǒng)

    2.1 民宿數(shù)據(jù)挖掘

    利用爬蟲程序從各大熱門旅游、團(tuán)購網(wǎng)站,如攜程旅行網(wǎng)、去哪兒網(wǎng)和美團(tuán)網(wǎng)等,爬取大量民宿數(shù)據(jù),包括民宿的名稱、位置、房型、用戶評價(jià)以及優(yōu)惠活動等信息。使用Scrapy框架開發(fā)編寫商戶輔助系統(tǒng)中的爬蟲程序,Scrapy框架作為Python語言中一種可自定義抓取內(nèi)容的高層次Web數(shù)據(jù)抓取框架[9],可以快速爬取到商戶所需要的數(shù)據(jù)。如圖2所示,商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的工作流程如下:

    1)輸入商戶所需數(shù)據(jù)的URL,然后調(diào)用request發(fā)送數(shù)據(jù)請求;

    2)利用Scrapy框架中的調(diào)度器將數(shù)據(jù)資源的URL通過引擎發(fā)送給下載器;

    3)下載器接收請求,獲取相應(yīng)URL中的數(shù)據(jù)并返回引擎,引擎再將數(shù)據(jù)返回給爬蟲,通過xpath語法對相應(yīng)的內(nèi)容進(jìn)行提??;

    4)提取到的數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)隊(duì)列,最后存儲在創(chuàng)建好的MySQL數(shù)據(jù)庫中。

    圖2 民宿商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的工作流程Fig.2 Work flow of crawler program in the merchant auxilia-ry system of homestay

    民宿商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的主要代碼如圖3所示。

    圖3 民宿商戶輔助系統(tǒng)中爬蟲程序的主要代碼Fig.3 Main code of crawler program in the merchant auxiliary system of homestay

    使用編寫好的爬蟲程序爬取熱門旅游、團(tuán)購網(wǎng)站上民宿預(yù)訂界面的數(shù)據(jù)并存儲至到MySQL數(shù)據(jù)庫中。MySQL數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行界面如圖4所示。

    圖4 MySQL數(shù)據(jù)庫的運(yùn)行界面Fig.4 Operation interface of MySQL database

    將爬取到的數(shù)據(jù)按照表1所示的數(shù)據(jù)格式整理至MySQL數(shù)據(jù)庫中的Ctrip表內(nèi),數(shù)據(jù)排列順序如下:序號、民宿名稱及簡介、民宿標(biāo)簽、民宿評分及區(qū)域、實(shí)時(shí)價(jià)格和優(yōu)惠活動等。

    表1 MySQL數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)格式Table 1 Data format in MySQL database

    以Ctrip表中的內(nèi)容為基礎(chǔ)建立民宿信息數(shù)據(jù)庫,商戶可以利用該數(shù)據(jù)庫橫向?qū)Ρ绕渌煌袼薜那闆r,以便對自己的民宿進(jìn)行合理定位和定價(jià)。

    2.2 數(shù)據(jù)分析及價(jià)格預(yù)測

    通過對爬取到的民宿數(shù)據(jù)(如民宿名稱、所處區(qū)域、實(shí)時(shí)價(jià)格、優(yōu)惠活動、用戶評價(jià)以及評分參數(shù))進(jìn)行分析,得到不同民宿的特征以及價(jià)格波動規(guī)律。通過對比與自家民宿特征相近的民宿的運(yùn)營數(shù)據(jù),商戶可對自家民宿進(jìn)行正確定位,并根據(jù)用戶評價(jià)和評分對民宿的服務(wù)和設(shè)施設(shè)備進(jìn)行提升及改進(jìn)。通過對比不同日期的民宿價(jià)格,商戶可預(yù)測工作日、周末以及節(jié)假日的民宿價(jià)格,并結(jié)合自身的運(yùn)營成本和服務(wù)條件對自家民宿進(jìn)行合理定價(jià),實(shí)現(xiàn)價(jià)格動態(tài)調(diào)整。

    3 民宿客房管理系統(tǒng)

    3.1 RFID檢測系統(tǒng)

    無線RFID技術(shù)具有成本低、無接觸及自動識別快等優(yōu)點(diǎn)[10-12],廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造業(yè)和日常生活,例如食品溯源、智能車間關(guān)聯(lián)和車輛定位等[13-17]。RFID標(biāo)簽對人體危害極小,幾乎可以忽略不計(jì),因此使用RFID技術(shù)來檢測房間內(nèi)的人員具有較高的安全性,如張國鋒等和鄧昀等將RFID技術(shù)分別應(yīng)用于家畜養(yǎng)殖過程中的追蹤定位以及室內(nèi)人體定位[18-19]。本文的民宿客房管理系統(tǒng)在利用RFID技術(shù)來檢測房間內(nèi)是否有人員活動時(shí),不會使人體形態(tài)具象化,能夠充分保護(hù)住戶的隱私。即使數(shù)據(jù)發(fā)生泄露,若沒有訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型,這些數(shù)據(jù)也沒有實(shí)用價(jià)值,住戶隱私仍不受侵犯。

    在民宿客房管理系統(tǒng)中,當(dāng)房門被打開時(shí),房間內(nèi)的RFID檢測系統(tǒng)開始工作:若住戶在正常入住時(shí)間內(nèi)進(jìn)入房間,則RFID檢測系統(tǒng)將“正確”指令傳送至民宿后臺服務(wù)器,服務(wù)器控制房間內(nèi)的智能家居控制系統(tǒng)開始工作;若檢測到在非正常入住時(shí)間內(nèi)有人進(jìn)入,則RFID檢測系統(tǒng)將向民宿后臺服務(wù)器發(fā)送“錯(cuò)誤”指令,通知管理員進(jìn)行安全檢查。

    RFID檢測系統(tǒng)包含無源RFID標(biāo)簽、RFID天線、RFID讀寫器(見圖5)和STM32控制模塊(見圖6)等,其結(jié)構(gòu)框圖如圖7所示。安裝該RFID檢測系統(tǒng)時(shí)需使用超高頻RFID設(shè)備,這是因?yàn)榈皖l、中高頻RFID設(shè)備的讀寫距離相對較短,不適用于檢測房間內(nèi)的人員變動。超高頻RFID設(shè)備的檢測原理如圖8所示。

    圖5 RFID讀寫器Fig.5 RFID reader

    圖6 STM32控制模塊Fig.6 STM32 control module

    圖7 RFID檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.7 Structure block diagram of RFID detection system

    圖8 超高頻RFID設(shè)備檢測原理Fig.8 Detection principle of ultrahigh frequency RFID device

    RFID檢測系統(tǒng)的工作原理如下:

    1)在房間墻壁上布設(shè)RFID天線以及無源RFID標(biāo)簽,在STM32控制模塊的控制下,RFID天線按設(shè)定時(shí)間接收房間內(nèi)無源RFID標(biāo)簽返回的RSSI值。

    2)無源RFID標(biāo)簽布設(shè)在房間內(nèi)的某一面墻壁上,鑒于檢測目標(biāo)一般不超過2 m,綜合經(jīng)濟(jì)性和合理性,在距地面0.5 m的墻壁處開始布設(shè)無源RFID標(biāo)簽,最高布設(shè)高度為2 m,布設(shè)長度與墻壁長度相等,布設(shè)間距與超高頻RFID設(shè)備的工作波長相等。設(shè)墻壁的長度為l,高度為h,面積為S,使用的超高頻RFID設(shè)備的工作波長為λ,無源RFID標(biāo)簽的個(gè)數(shù)為m,則無源RFID標(biāo)簽個(gè)數(shù)與墻壁的長度、高度,超高頻RFID設(shè)備的工作波長滿足以下關(guān)系:

    以面積為40 m2的房間為例,其中一面墻壁的長度約為5 m,高度約為3 m,面積約為15 m2。根據(jù)采用的超高頻RFID設(shè)備的工作波長設(shè)置無源RFID標(biāo)簽的間距(0.32 m),通過計(jì)算可得該房間內(nèi)需布設(shè)的無源RFID標(biāo)簽約為60個(gè)。

    3)當(dāng)有人進(jìn)入房間后,因人體的阻擋,RFID天線接收到的RSSI值發(fā)生變化,RFID讀寫器將采集到的RSSI值進(jìn)行處理后按照特定格式通過串口傳輸至STM32控制模塊。

    4)STM32控制模塊對RFID讀寫器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,提取RSSI值后傳輸至民宿后臺服務(wù)器。

    5)民宿后臺服務(wù)器通過對不同環(huán)境下的RSSI值進(jìn)行分析,以對房間內(nèi)智能家居設(shè)備進(jìn)行控制。

    本文的RFID檢測系統(tǒng)采用16個(gè)無源RFID標(biāo)簽,其具體布置情況如圖9所示。當(dāng)住戶進(jìn)入設(shè)有無源RFID標(biāo)簽的房間時(shí),RFID天線接收到的RSSI值發(fā)生變化,具體如圖10所示,其中a—p列表示16個(gè)無源RFID標(biāo)簽返回的RSSI值。為方便查看房間內(nèi)是否有人,在數(shù)據(jù)表中標(biāo)注房間內(nèi)的人員情況,其中“0”表示無人,“1”表示有人。如圖11和圖12所示,房間內(nèi)有人和無人時(shí)RFID讀寫器采集到的RSSI值是不同的,通過對比RSSI值可以準(zhǔn)確判斷房間內(nèi)是否有人,從而實(shí)現(xiàn)人員檢測。當(dāng)民宿后臺服務(wù)器接收到RSSI值后,可通過SVM(support vector machine,支持向量機(jī))算法處理RSSI值,從而判斷房間內(nèi)是否有人,并將信號傳輸給STM32控制模塊,以進(jìn)行智能家居設(shè)備的控制。

    圖9 無源RFID標(biāo)簽布置示意圖Fig.9 Schematic diagram of passive RFID label layout

    圖10 住戶進(jìn)入房間前后RSSI值的變化情況Fig.10 Changes of RSSI values before and after residents en-ter the room

    圖11 房間內(nèi)有人時(shí)RSSI值的分布情況Fig.11 Distribution of RSSI values when person in the room

    圖12 房間內(nèi)無人時(shí)RSSI值的分布情況Fig.12 Distribution of RSSI values when no person in the room

    SVM算法[19]的核心是找到一個(gè)使被分隔的2個(gè)類別之間有最大間隔的決策邊界(超平面),以使數(shù)據(jù)集的分類具有更高的可信度。使用SVM算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類時(shí),分類誤差應(yīng)盡量小,尤其是未知數(shù)據(jù)集的分類誤差(泛化誤差)應(yīng)盡量小。超平面是n維歐氏空間中余維度等于1的線性子空間(n>3時(shí)才能被稱為超平面)。在二分類問題中,如果存在1個(gè)超平面可以將數(shù)據(jù)集分成2個(gè)類別的集合,且每個(gè)集合僅包含1個(gè)類別,那么這個(gè)超平面就是該數(shù)據(jù)集的決策邊界。對于某個(gè)數(shù)據(jù)集,使分類誤差為0的決策邊界有無數(shù)條,如圖13所示。

    圖13 某一數(shù)據(jù)集的決策邊界示意圖Fig.13 Diagram of decision boundaries of a data set

    n維歐氏空間的超平面可由式(1)確定:

    式中:w和x都為n維列向量,其中x=[x1x2…xn]T為超平面上的點(diǎn),w=[w1w2…wn]T為超平面的法向量,w決定了超平面的方向;b為超平面到原點(diǎn)的距離。

    當(dāng)決策邊界的邊際最大時(shí),分類才具有較高的可信度,否則任何微小的變化都會對數(shù)據(jù)集的分類造成很大的影響,在這種情況下,SVM模型的訓(xùn)練效果很好,但預(yù)測效果較差,導(dǎo)致出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象,因此在尋找決策邊界時(shí),其邊際越大越好。

    為使決策邊界的邊際最大,采用線性SVM學(xué)習(xí)算法對RFID檢測系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

    線性SVM學(xué)習(xí)算法的輸入為訓(xùn)練集T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},其中:xi∈?,yi∈{1,0},i=1,2,…,N。

    線性SVM學(xué)習(xí)算法的輸出為分離超平面和分類決策函數(shù),具體求解步驟如下:

    1)選擇懲罰參數(shù)C>0,構(gòu)造并求解凸二次規(guī)劃問題:

    2)計(jì)算分離超平面的法向量w*和分離超平面到原點(diǎn)的距離b*。首先,計(jì)算其中然后,選擇α*的一個(gè)分量,滿足0<,計(jì)算由于α*中滿足的可能有很多個(gè),將滿足條件的代入并計(jì)算對應(yīng)的,通過求解多個(gè)的算術(shù)平均值得到b*。

    3)求得分離超平面w*?x+b*=0和分類決策函數(shù)f(x)=sign(w*?x+b*)。

    基于線性SVM學(xué)習(xí)算法的RFID檢測系統(tǒng)的人員檢測代碼如圖14所示,其實(shí)際運(yùn)行結(jié)果如圖15所示,共檢測16個(gè)無源RFID標(biāo)簽返回的RSSI值402次,其中錯(cuò)誤3次,準(zhǔn)確率為99.25%。

    圖14 基于線性SVM學(xué)習(xí)算法的RFID檢測系統(tǒng)的人員檢測代碼Fig.14 Code for person detection of RFID detection system based on linear SVM learning algorithm

    圖15 RFID檢測系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行結(jié)果Fig.15 Actual operation result of RFID detection system

    3.2 智能家居控制系統(tǒng)

    當(dāng)民宿后臺服務(wù)器接收到RSSI值后,通過線性SVM學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以判斷房間內(nèi)是否有人:若有人,則將信號回傳至STM32控制模塊,由STM32控制模塊實(shí)時(shí)控制房間內(nèi)的智能家居設(shè)備。

    本文的智能家居控制系統(tǒng)由主控制器和各個(gè)功能模塊(光感模塊和溫感模塊)組成,其硬件結(jié)構(gòu)如圖16所示。其中,主控制器由STM32控制模塊、照明燈驅(qū)動電路、窗簾驅(qū)動電路和空調(diào)驅(qū)動電路組成。當(dāng)用戶通過智能觸控面板對智能家居控制系統(tǒng)進(jìn)行手動控制時(shí),STM32控制模塊根據(jù)用戶指令對光感模塊和溫感模塊進(jìn)行控制。

    圖16 智能家居控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖Fig.16 Hardware structure block diagram of intelligent home control system

    3.2.1 自動控光系統(tǒng)

    自動控光系統(tǒng)可以根據(jù)室內(nèi)光線狀況控制房間內(nèi)的照明系統(tǒng),為用戶帶來舒適的照明體驗(yàn)。自動控光系統(tǒng)由STM32控制模塊、照明燈驅(qū)動電路、窗簾驅(qū)動電路以及光感模塊組成,其中光感模塊由NB-IoT通信模塊、MCU(microcontroller unit,微控制單元)和光線傳感器三部分組成。自動控光系統(tǒng)的具體工作流程如下:

    1)后臺服務(wù)器接收到RFID檢測系統(tǒng)傳來的住戶進(jìn)入房間的信號后,將信號回傳至STM32控制模塊,啟動自動控光系統(tǒng);

    2)房間內(nèi)的光線傳感器開始工作,實(shí)時(shí)檢測房間內(nèi)的光線強(qiáng)度;

    3)光線傳感器基于半導(dǎo)體的光電效應(yīng)原理,通過光電二極管實(shí)時(shí)檢測周圍環(huán)境的光線強(qiáng)度,并將光信號轉(zhuǎn)換為電信號(模擬電壓信號),通過I2C通信接口將經(jīng) ADC(analog-to-digital converter,模數(shù)轉(zhuǎn)換器)轉(zhuǎn)換后的光線強(qiáng)度信息傳輸給MCU,MCU將處理后的數(shù)據(jù)通過NB-IoT通信模塊傳輸至STM32控制模塊;

    4)STM32控制模塊接收到光線強(qiáng)度數(shù)據(jù)后,根據(jù)設(shè)置好的照明強(qiáng)度,通過照明燈驅(qū)動電路和窗簾驅(qū)動電路控制照明燈和窗簾的聯(lián)動配合,滿足不同的光線需求。

    智能窗簾控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖17所示。

    3.2.2 自動控溫系統(tǒng)

    圖17 智能窗簾控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)Fig.17 Hardware structure of intelligent curtain control system

    自動控溫系統(tǒng)可以根據(jù)房間內(nèi)的溫度狀況控制房間內(nèi)的空調(diào),為用戶帶來舒適的溫度體驗(yàn)。自動控溫系統(tǒng)由STM32控制模塊、空調(diào)驅(qū)動電路以及溫感模塊組成,其中溫感模塊由NB-IoT通信模塊、MCU和溫度傳感器三部分組成。自動控溫系統(tǒng)的具體工作流程如下:

    1)后臺服務(wù)器接收到RFID檢測系統(tǒng)傳來的住戶進(jìn)入房間的信號后,將信號回傳至STM32控制系統(tǒng),啟動自動控溫系統(tǒng);

    2)自動控溫系統(tǒng)啟動后,溫度傳感器開始實(shí)時(shí)檢測室內(nèi)溫度;

    3)溫度傳感器先將檢測到的溫度信號轉(zhuǎn)換為模擬信號,再將經(jīng)ADC轉(zhuǎn)換得到數(shù)字信號通過I2C通信接口傳輸給MCU,MCU將處理后的數(shù)據(jù)通過NBIoT通信模塊傳輸至STM32控制模塊;

    4)STM32控制模塊接收到溫度數(shù)據(jù)后,根據(jù)季節(jié)控制空調(diào)驅(qū)動電路工作。

    當(dāng)RFID檢測系統(tǒng)檢測到住戶進(jìn)入房間時(shí),自動控溫系統(tǒng)根據(jù)所處的季節(jié)設(shè)定體感適宜的溫度范圍,并利用房間內(nèi)溫感傳感器實(shí)時(shí)檢測室內(nèi)溫度,根據(jù)用戶需求以及當(dāng)時(shí)室溫來調(diào)節(jié)空調(diào)的溫度;當(dāng)RFID檢測系統(tǒng)檢測到住戶離開房間時(shí),自動控溫系統(tǒng)將房間內(nèi)的空調(diào)調(diào)到節(jié)能模式,當(dāng)住戶回到房間后,自動控溫系統(tǒng)控制空調(diào)迅速恢復(fù)到住戶的需求模式。

    3.2.3 手動集成控制系統(tǒng)

    在民宿的每間房間內(nèi)安裝智能觸控面板,實(shí)現(xiàn)智能家居設(shè)備的手動控制。住戶通過智能觸控面板手動調(diào)節(jié)室內(nèi)智能家居設(shè)備的狀態(tài)后,智能觸控面板將住戶的操作信息傳輸給STM32控制模塊,使其直接控制房間內(nèi)的燈光和溫度,以滿足住戶的不同需求。同時(shí),住戶還可以使用手機(jī)APP或直接掃描房間內(nèi)的二維碼來連接智能觸控面板,實(shí)現(xiàn)智能家居設(shè)備的遠(yuǎn)程控制。此外,住戶可以按照自己的喜好模塊化定制房間內(nèi)智能家居設(shè)備的工作模式,以獲得更便捷、更舒適和更友好的居住體驗(yàn)。

    3.3 退房管理

    客房管理系統(tǒng)在預(yù)定成功后會向住戶發(fā)送入住時(shí)間以及退房時(shí)間,并根據(jù)退房時(shí)間對相應(yīng)客房進(jìn)行檢測,具體工作流程(見圖18)如下:

    1)若住戶在退房時(shí)間之前提交退房申請,則在退房申請?zhí)峤缓髥⒂肦FID檢測系統(tǒng),確認(rèn)房間內(nèi)無人后,通知保潔人員進(jìn)行清潔打掃。

    2)若住戶未提交退房申請,則在退房時(shí)間到了之后啟用RFID檢測系統(tǒng):

    ①若住戶已離開房間,則通知保潔人員進(jìn)行清潔打掃;

    ②若住戶還在房間內(nèi),則通過操控房間內(nèi)的聲控系統(tǒng),用語音提示住戶,告知其退房時(shí)間已到,并預(yù)留10 min時(shí)間給住戶整理行李和離開房間;

    ③10 min后,再次啟用RFID檢測系統(tǒng),若住戶已離開房間,則通知保潔人員進(jìn)行清潔打掃;若住戶還在房間內(nèi),則用語音再次提示住戶并對房間進(jìn)行斷水?dāng)嚯姴僮鳌?/p>

    4 結(jié)論

    本文提出的民宿無人值守智能管理系統(tǒng)通過爬蟲程序挖掘民宿數(shù)據(jù),可為輔助民宿商戶決策提供參考;無線RFID技術(shù)的合理運(yùn)用實(shí)現(xiàn)了民宿的無人值守管理;通過使用線性SVM學(xué)習(xí)算法,RFID檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到99.25%,具有較高的實(shí)用性;STM32控制模塊實(shí)現(xiàn)了房間內(nèi)智能家居設(shè)備的啟動控制,實(shí)現(xiàn)了民宿的無人化、智能化管理。民宿無人值守智能管理系統(tǒng)響應(yīng)了國家的智能用電服務(wù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,可為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)且節(jié)約了能源,符合可持續(xù)發(fā)展觀,具有廣闊的市場應(yīng)用前景。

    圖18 退房時(shí)RFID檢測系統(tǒng)的工作流程Fig.18 Work flow of RFID detection system when checking-out

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