Resumen

Para aplicar con éxito el Internet de las Cosas y la computación en la nube a la gestión administrativa de las estructuras espaciales y realizar la sistematización, la digitalización y la inteligencia de la gestión administrativa, este artículo se basa en la experiencia de investigación en campos relacionados y considera las características de los datos y las tareas informáticas de la gestión administrativa. El ciclo completo de transmisión, almacenamiento, posprocesamiento y visualización es la línea principal de investigación, y se construye un sistema IoT de gestión administrativa de estructuras espaciales basado en la computación en nube. En primer lugar, resumiendo el estado de aplicación de la Internet de las Cosas, el sistema general de la Internet de las Cosas se resume en tres niveles, y combinado con el trabajo específico en la gestión administrativa de la estructura espacial, se propone el marco general de la gestión administrativa de la estructura espacial del sistema de la Internet de las Cosas, y se llevan a cabo las subcapas funcionales. En segundo lugar, en respuesta a los problemas anteriores, a través de la investigación del sistema de reconocimiento de imágenes tradicional y la investigación de la aplicación práctica, con el fin de cumplir con los requisitos del usuario para la eficiencia informática y la precisión de reconocimiento del sistema de reconocimiento de imágenes, se propone un sistema de reconocimiento de imágenes en el entorno de la computación en nube. Se propone un algoritmo de evaluación difusa de análisis de jerarquía de grado de salud optimizado para el sistema de índices y el sistema de puntuación y un método de cálculo que utiliza series temporales para identificar valores atípicos regulares. Se propone el método de fusión de imágenes ópticas a nivel de píxel y el método de fusión de imágenes infrarrojas y visibles basado en información complementaria, y se desarrolla el software de fusión de imágenes. Por último, para que la capa de aplicación pueda utilizar los recursos del clúster para procesar de forma eficiente e inteligente los datos masivos de monitorización que contienen redundancia, heterogeneidad, anomalías y muchos otros defectos, según el proceso de cálculo de cada tarea específica de preprocesamiento y postprocesamiento de datos en la capa de aplicación, se realizan demostraciones una por una. Tras el análisis, se concluye que el almacenamiento vertical de los bloques de datos según los diferentes canales de los sensores es la estrategia óptima.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:internet de las cosas, gestión administrativa, sistema de reconocimiento de imágenes, estructura espacial, capa de aplicación, sistema de las cosas, tarea de datos, sistema de gestión iot, software de fusión de imágenes, métodos de fusión de niveles
• Keywords:internet of things, administrative management, image recognition system, spatial structure, application layer, things system, task of data, management iot system, image fusion software, level fusion methods