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CN106600737B - 一种基于云计算的学生考勤装置 - Google Patents

一种基于云计算的学生考勤装置 Download PDF

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CN106600737B CN201611171156.1A CN201611171156A CN106600737B CN 106600737 B CN106600737 B CN 106600737B CN 201611171156 A CN201611171156 A CN 201611171156A CN 106600737 B CN106600737 B CN 106600737B
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明提供了一种基于云计算的学生考勤装置，包括电源装置、单片机存储器、图像采集器、计算机、云计算网络服务器；所述单片机存储器与图像采集器、计算机均设有传输线，所述图像采集器采集学生的面部图像资料，其输出连接于单片机存储器，计算机接受用户的输入指令、显示学生相关信息，单片机存储器与云计算网络服务器无线双向通信连接，电源装置与单片机存储器连接。本发明能够采集上课学生的面部图像资料，并发送到云计算网络服务器提高学生考勤的速度和准确率。

Description

一种基于云计算的学生考勤装置
技术领域
本发明涉及考勤技术领域，具体涉及一种基于云计算的学生考勤装置。
背景技术
相关技术中的高校教师一般通过点名的方式对学生进行考勤，这种方式考勤速度慢，当学生人数较多时，也会影响到考勤的准确性。云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。将云计算技术应用到学生考勤装置，实时采集学生信息并上传到云计算网络进行校验，可以提高考勤速度和准确率，提高教师的工作效率。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于云计算的学生考勤装置。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种基于云计算的学生考勤装置，包括电源装置、单片机存储器、图像采集器、计算机、云计算网络服务器；所述单片机存储器与图像采集器、计算机均设有传输线，所述图像采集器采集学生的面部图像资料，其输出连接于单片机存储器，计算机接受用户的输入指令、显示学生相关信息，单片机存储器与云计算网络服务器无线双向通信连接，电源装置与单片机存储器连接。
本发明的有益效果为：能够采集上课学生的面部图像资料，并发送到云计算网络服务器提高学生考勤的速度和准确率。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构连接示意图；
图2是本发明电源装置1的结构连接示意图。
附图标记：
电源装置1、单片机存储器2、图像采集器3、计算机4、云计算网络服务器5。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种基于云计算的学生考勤装置，包括电源装置1、单片机存储器2、图像采集器3、计算机4、云计算网络服务器5；所述单片机存储器2与图像采集器3、计算机4均设有传输线，所述图像采集器3采集学生的面部图像资料，其输出连接于单片机存储器2，计算机4接受用户的输入指令、显示学生相关信息，单片机存储器2与云计算网络服务器5无线双向通信连接，电源装置1与单片机存储器2连接。
优选的，单片机存储器2与云计算网络服务器5通过WiFi网络实现无线双向通信。
优选的，所述图像采集器3包括图像传感器。
本发明能够采集上课学生的面部图像资料，并发送到云计算网络服务器5提高学生考勤的速度和准确率。
优选的，参见图2，所述电源装置1包括超级电容组、电池组、双向dc/dc变换器、第一开关S1、第二开关S2、第一二极管D1和第二二极管D2，其中，超级电容组由多个超级电容器组成，电池组由多个锂电池组成，其中双向dc/dc变换器的高压端与超级电容组连接，双向dc/dc变换器的低压端与电池组连接，超级电容组通过并联的第一开关S1和第一二极管D1与负载连接，电池组通过并联的第二开关S2和第二二极管D2与负载连接。优选的，所述双向dc/dc变换器为半桥结构双向dc/dc变换器。
本优选实施例利用超级电容组和电池组作为电源装置1的组成部分，使电源装置1具有复合储能的功能，能够不断为单片机存储器2提供动力，保证单片机存储器2对图像数据存储的功能，节能环保。
优选的，所述电源装置1的超级电容组和电池组的参数采用参数优化匹配的方法选择，具体包括：
(1)选择电源装置1的参数优化匹配的优化目标为电源装置1的总质量、总体积、损耗、电池组的平均充放电倍率以及电源装置1的容量，选择优化变量为电池组并联锂电池数量以及电池组的功率限值，其中设定电池组并联锂电池数量的取值范围为[2,10]，设定电池组的功率限值的取值范围为[0,100kw]；
(2)分别计算每个电池组并联锂电池数量和电池组的功率限值组成的方案的电源装置1的总质量、总体积、损耗、容量、电池组的平均充放电倍率；
(3)设定总质量、总体积、损耗、电池组的平均充放电倍率以及电源装置1的容量的阈值，剔除超出各参数阈值的所述电池组并联锂电池数量和电池组的功率限值组成的方案对应的数据；
(4)设由电池组并联锂电池数量取值为μ和电池组的功率限值取值为v时组成的方案的能源供给模块4的总质量为Oμv、总体积为Sμv、损耗为Eμv、容量为Gμv以及电池组的平均充放电倍率为Nμv，对剩余的数据按照下式进行无量纲化处理：
式中，μ＝2,3,…,10，v＝0,10,…,100，其中μ、v在取值时皆不考虑已剔除的数据，T1μv表示对Oμv进行无量纲化处理后的结果，T2μv表示对Sμv进行无量纲化处理后的结果，T3μv表示对Eμv进行无量纲化处理后的结果，T4μv表示对Nμv进行无量纲化处理后的结果，T5μv表示对Gμv进行无量纲化处理后的结果；为能源供给模块4的总质量O的平均值，为能源供给模块4的总体积的平均值，为能源供给模块4的损耗的平均值，为能源供给模块4的平均充放电倍率的平均值，为能源供给模块4的容量的平均值；
(5)进行电池组并联锂电池数量以及电池组的功率限值参数的优化选择。
本优选实施例按照上述公式进行数据的预处理和无量纲化处理，简单易行，且能够保留上述5个优化目标的变异程度和相互影响的信息，不会造成所需数据的信息损失，保证了电源装置1的超级电容组和电池组的参数优化处理的精度，从而使得电源装置1能够更高效地为单片机存储器2提供所需的动力，节能环保。
优选的，所述电池组并联锂电池数量以及电池组的功率限值参数的优化选择，按照下列优化公式进行：
式中，μ＝2,3,…,10，v＝0,10,…,100，μ、v在取值时皆不考虑已剔除的数据，Uμv为电池组并联锂电池数量取值为α、电池组的功率限值参数取值为β时的优化值，Tkμv表示在{T1μv,T2μv,T3μv,T4μv,T5μv}中与k对应的取值，k＝1,…,5，Ak为对应Tkμv、采用专家打分方法获得的加权系数，Bk为对应Tkμv、采用历史经验确定的加权系数，且
选择Uμv为最小时所对应的电池组并联锂电池数量取值以及电池组的功率限值取值作为最终的优化变量参数。
本优选实施例按照上述优化公式进行电池组并联锂电池数量以及电池组的功率限值参数的优化选择，采用专家打分方法和历史经验确定的方法进行加权系数的确定，能够更为精确地进行优化变量参数的选择，从而进一步提高电源装置1的工作效率，保证单片机存储器2的动力供应。
优选的，所述电源装置1按照改进的电功率分配策略对电池组和超级电容组的功率进行最优分配，实现将电池组充放电功率限制在一定范围内，从而达到提高电源装置1效率、延长电池组的寿命的目的；
所述改进的电功率分配策略包括：
(1)按照下列公式确定预测负载功率限值：
1)PdN′≥HdN(η)×N(η)时
Hy(η)＝PdN′
2)PdN′＜HdN(η)×N(η)时
式中Hy(η)为在下一时刻η的预测负载功率限值，PdN′为参数优化后选择的电池组的功率限值，HdN(η)为可能出现下一时刻η的负载功率，N(η)为下一时刻η负载功率HdN(η)出现的概率；
(2)当负载需求的电功率超过预测负载功率限值时，电池组提供限值以内的功率，超过预测负载功率限值的部分由超级电容组提供；当负载需求的电功率小于预测负载功率限值时，由电池组提供考勤装置需求的电功率。
本优选实施例对电功率分配策略进行设计，在确定电池组在当前时刻v的功率限值时同时考虑了参数优化后选择的电池组的功率限值和预测负载功率限值，提高了电池组功率限值的计算准确度，从而使对电池组和超级电容组的功率的分配更为精确，进一步提高电源装置1效率，并延长电池组的寿命。
作为另一优选实施例，所述改进的电功率分配策略包括：
(1)确定当前时刻φ的负载的功率需求HdN(φ)和超级电容组的电压JSUP，计算φ+1时刻的预测负载功率限值；
(2)按照下列负载功率分配规则进行功率分配；
1)当HdN(φ+1)>HdN(φ)>0时，则当前由超级电容组输出20％的电功率；
2)当HdN(φ)>HdN(φ+1)>0and JSUP≥JT时，则当前由超级电容组输出80％的电功率，其中JT为超级电容组的额定电压；
3)当HdN(φ+1)>0and HdN(φ)＜0and JSUP＜JT时，则提高并维持超级电容组的电压到JT；
4)当HdN(φ+1)>0and HdN(φ)＜0and JSUP≥JT时，则当前由超级电容组输出10％的电功率；
5)当HdN(φ+1)＜0and HdN(φ)>0and JSUP＜JT时，则提高超级电容组输出的功率，当HdN(φ+1)＜0and HdN(φ)＜0，则平衡当前超级电容组和电池组的回收功率；
6)当HdN(φ+1)＜0and HdN(φ)>0and JSUP>JT时，则降低并维持超级电容组的电压到JT。
本优选实施例对电功率分配策略进行设计，制定了负载功率分配规则，使对电池组和超级电容组的功率的分配更为精确，进一步提高电源装置1效率，并延长电池组的寿命，保证单片机存储器2的电力供应，防止学生考勤装置工作时电力供应方面发生故障。
发明人采用本实施例进行了一系列测试，以下是进行测试得到的实验数据：
考勤情况 考勤速度提高率 错误率
学生人数：30 10％ 0％
学生人数：60 15％ 0％
学生人数：90 18％ 0％
学生人数：120 21％ 0％
学生人数：150 24％ 0％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (3)

1.一种基于云计算的学生考勤装置，其特征是：包括电源装置、单片机存储器、图像采集器、计算机、云计算网络服务器；所述单片机存储器与图像采集器、计算机均设有传输线，所述图像采集器采集学生的面部图像资料，其输出连接于单片机存储器，计算机接受用户的输入指令、显示学生相关信息，单片机存储器与云计算网络服务器无线双向通信连接，电源装置与单片机存储器连接；所述电源装置包括超级电容组、电池组、双向dc/dc变换器、第一开关S1、第二开关S2、第一二极管D1和第二二极管D2，其中，超级电容组由多个超级电容器组成，电池组由多个锂电池组成，其中双向dc/dc变换器的高压端与超级电容组连接，双向dc/dc变换器的低压端与电池组连接，超级电容组通过并联的第一开关S1和第一二极管D1与负载连接，电池组通过并联的第二开关S2和第二二极管D2与负载连接；所述电源装置的超级电容组和电池组的参数采用参数优化匹配的方法选择，具体包括：
(1)选择电源装置的参数优化匹配的优化目标为电源装置的总质量、总体积、损耗、电池组的平均充放电倍率以及电源装置的容量，选择优化变量为电池组并联锂电池数量以及电池组的功率限值，其中设定电池组并联锂电池数量的取值范围为[2,10]，设定电池组的功率限值的取值范围为[0,100kw]；
(2)分别计算每个电池组并联锂电池数量和电池组的功率限值组成的方案对应的电源装置的总质量、总体积、损耗、容量、电池组的平均充放电倍率；
(3)设定总质量、总体积、损耗、电池组的平均充放电倍率以及电源装置的容量的阈值，剔除超出各参数阈值的所述电池组并联锂电池数量和电池组的功率限值组成的方案对应的数据；
(4)设由电池组并联锂电池数量取值为μ和电池组的功率限值取值为v时组成的方案的电源装置的总质量为Oμv、总体积为Sμv、损耗为Eμv、容量为Gμv以及电池组的平均充放电倍率为Nμv，对剩余的数据按照下式进行无量纲化处理：
式中，μ＝2,3,…,10，v＝0,10,…,100，其中μ、v在取值时皆不考虑已剔除的数据，T1μv表示对Oμv进行无量纲化处理后的结果，T2μv表示对Sμv进行无量纲化处理后的结果，T3μv表示对Eμv进行无量纲化处理后的结果，T4μv表示对Nμv进行无量纲化处理后的结果，T5μv表示对Gμv进行无量纲化处理后的结果；为电源装置的总质量O的平均值，为电源装置的总体积的平均值，为电源装置的损耗的平均值，为电源装置的平均充放电倍率的平均值，为电源装置的容量的平均值；
(5)进行电池组并联锂电池数量以及电池组的功率限值参数的优化选择；
所述电源装置按照改进的电功率分配策略对电池组和超级电容组的功率进行最优分配，实现将电池组充放电功率限制在一定范围内；所述改进的电功率分配策略包括：
(1)按照下列公式确定预测负载功率限值：
1)PdN′≥HdN(η)×N(η)时
Hy(η)＝PdN′
2)PdN′<HdN(η)×N(η)时
式中Hy(η)为在下一时刻η的预测负载功率限值，PdN′为参数优化后选择的电池组的功率限值，HdN(η)为可能出现下一时刻η的负载功率，N(η)为下一时刻η负载功率HdN(η)出现的概率；
(2)当负载需求的电功率超过预测负载功率限值时，电池组提供限值以内的功率，超过预测负载功率限值的部分由超级电容组提供；当负载需求的电功率小于预测负载功率限值时，由电池组提供考勤装置需求的电功率；
或者，述改进的电功率分配策略包括：
(1)确定当前时刻φ的负载的功率需求HdN(φ)和超级电容组的电压JSUP，计算φ+1时刻的预测负载功率限值；
(2)按照下列负载功率分配规则进行功率分配；
1)当HdN(φ+1)>HdN(φ)>0时，则当前由超级电容组输出20％的电功率；
2)当HdN(φ)>HdN(φ+1)>0and JSUP≥JT时，则当前由超级电容组输出80％的电功率，其中JT为超级电容组的额定电压；
3)当HdN(φ+1)>0and HdN(φ)<0and JSUP<JT时，则提高并维持超级电容组的电压到JT；
4)当HdN(φ+1)>0and HdN(φ)<0and JSUP≥JT时，则当前由超级电容组输出10％的电功率；
5)当HdN(φ+1)<0and HdN(φ)>0and JSUP<JT时，则提高超级电容组输出的功率，当HdN(φ+1)<0and HdN(φ)<0，则平衡当前超级电容组和电池组的回收功率；
6)当HdN(φ+1)<0and HdN(φ)>0and JSUP>JT时，则降低并维持超级电容组的电压到JT。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的学生考勤装置，其特征是：单片机存储器与云计算网络服务器通过WiFi网络实现无线双向通信。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的学生考勤装置，其特征是：所述图像采集器包括图像传感器。
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