基于TinyML的機(jī)場(chǎng)智能硬件終端遠(yuǎn)程監(jiān)控方法研究

摘要：隨著《智慧民航建設(shè)路線圖》和《中國(guó)民航四型機(jī)場(chǎng)建設(shè)行動(dòng)綱要》的發(fā)布，民航機(jī)場(chǎng)加大了對(duì)智能硬件終端的投入，以提升智能化水平和旅客體驗(yàn)。然而，這些終端在使用中面臨如使用范圍控制困難、工作狀態(tài)掌握不易及缺乏智能監(jiān)控手段等挑戰(zhàn)。文章提出了一種基于TinyML（微型機(jī)器學(xué)習(xí)）技術(shù)的智能硬件終端遠(yuǎn)程監(jiān)控方法，旨在通過搭載Ti?nyML技術(shù)的微控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)終端設(shè)備的全面監(jiān)控與控制，從而提高設(shè)備的智能化水平、安全性和維護(hù)效率。

關(guān)鍵詞：TinyML；民航機(jī)場(chǎng)；智能硬件終端；遠(yuǎn)程監(jiān)控

中圖分類號(hào)：TP368.1;TP391.7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）20-0104-03

0引言

2019年9月25日，習(xí)近平總書記出席北京大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)投運(yùn)儀式，對(duì)民航工作作出重要指示，要求建設(shè)以“平安、綠色、智慧、人文”為核心的四型機(jī)場(chǎng)[1]。隨后，2022年1月6日，中國(guó)民航局印發(fā)《智慧民航建設(shè)路線圖》[2]，旨在應(yīng)用新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的最新成果，打造全要素、全流程、全場(chǎng)景數(shù)字化、智能化的新型民航模式。

在智慧民航建設(shè)的大背景下，民航機(jī)場(chǎng)安裝了大量智能硬件終端，如智慧航顯查詢終端、旅客智能引導(dǎo)終端、智慧安檢設(shè)備和智慧門禁終端等，這些設(shè)備通過人機(jī)交互提升旅客體驗(yàn)。然而，由于設(shè)備出貨地點(diǎn)和數(shù)量的不統(tǒng)一，生命周期管理難以實(shí)現(xiàn)；同時(shí)，使用單位缺乏有效的監(jiān)控手段，導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)難以掌控，增加了人工工作量和維護(hù)成本。因此，急需一種創(chuàng)新監(jiān)控方法，實(shí)現(xiàn)智能硬件終端的全面監(jiān)控與控制。

1背景介紹

智能硬件終端是指安裝于機(jī)場(chǎng)內(nèi)各區(qū)域的落地式智能設(shè)備，這些設(shè)備通常體積較大，內(nèi)部空間充裕，采用落地式安裝方式。它們通過人機(jī)交互為旅客提供便捷服務(wù)，如航班信息查詢、旅客引導(dǎo)、安全檢查等。然而，在設(shè)備生命周期管理中，生產(chǎn)廠家由于出貨地點(diǎn)和數(shù)量的差異，難以統(tǒng)一管理質(zhì)保期間的設(shè)備狀態(tài)。此外，使用單位缺乏有效的監(jiān)控手段，使得設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)難以實(shí)時(shí)掌握，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決故障，進(jìn)而影響旅客體驗(yàn)并增加維護(hù)成本。因此，急需一種高效的監(jiān)控方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)智能硬件終端的全面管理。

2技術(shù)原理

2.1TinyML技術(shù)概述[3]

TinyML技術(shù)是在資源受限的微控制器上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的技術(shù)。其基本工作流程包括：在高性能計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用模型壓縮技術(shù)將其精簡(jiǎn)至適合微控制器執(zhí)行的尺寸，最后將壓縮后的模型部署到微控制器上，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能硬件終端的遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制。

TinyML的主要優(yōu)勢(shì)包括低功耗、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。由于模型在設(shè)備端運(yùn)行，無須將數(shù)據(jù)上傳至云端，既節(jié)省了帶寬資源，又有效保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私。同時(shí)，TinyML能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制，提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度和可靠性。

2.2TinyML技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

盡管TinyML技術(shù)具有顯著優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨以下挑戰(zhàn)：

1）模型壓縮與性能平衡：微控制器的計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源有限，需要將復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型壓縮至適合設(shè)備執(zhí)行的尺寸。在壓縮過程中，如何保持模型性能不受顯著影響是一個(gè)關(guān)鍵問題。

2）跨平臺(tái)適配：不同型號(hào)的微控制器在計(jì)算能力和存儲(chǔ)容量上存在差異，須對(duì)模型進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，以適應(yīng)不同設(shè)備的硬件特性。

3）數(shù)據(jù)隱私與安全：盡管TinyML在設(shè)備端處理數(shù)據(jù)，但如何確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性仍然是一個(gè)亟待解決的問題。

4）能耗管理：在實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制的同時(shí)，如何優(yōu)化能耗，使設(shè)備在保持高效運(yùn)行的同時(shí)延長(zhǎng)電池壽命，是另一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

3結(jié)合TinyML與計(jì)算機(jī)信息的主動(dòng)學(xué)習(xí)模型

3.1概述

當(dāng)前，大多數(shù)數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴于云端平臺(tái)。然而，云端解決方案[4]的響應(yīng)速度和可靠性受到網(wǎng)絡(luò)速度和服務(wù)器負(fù)載的限制，尤其在設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)且網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)遲緩時(shí)，可能導(dǎo)致計(jì)算壓力驟增。為解決這一問題，本文將TinyML技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息結(jié)合，提出了一種主動(dòng)學(xué)習(xí)模型。該模型在微控制器上以極低功耗運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能硬件終端的實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制。

3.2處理過程

主動(dòng)學(xué)習(xí)模型的處理過程包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、模型訓(xùn)練和推理4個(gè)階段：

1）數(shù)據(jù)采集：通過微控制器采集智能硬件終端的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸至后端維護(hù)平臺(tái)。

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：在后端平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

3）模型訓(xùn)練：利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)在高性能計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，優(yōu)化模型參數(shù)以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

4）模型部署與推理：將訓(xùn)練好的模型壓縮后部署至微控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)終端設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控與控制。

在主動(dòng)學(xué)習(xí)模型[5]中，微控制器作為邊緣設(shè)備負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和初步處理，通過串口或TCP/IP協(xié)議將數(shù)據(jù)傳輸至后端維護(hù)平臺(tái)。后端平臺(tái)利用強(qiáng)大的計(jì)算能力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，得出有價(jià)值的信息，并將分析結(jié)果反饋至微控制器，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控與控制。

3.3結(jié)果分析

通過主動(dòng)學(xué)習(xí)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)智能硬件終端的全面監(jiān)控與控制。具體表現(xiàn)如下：

1）實(shí)時(shí)監(jiān)控：微控制器采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)并傳輸至后端維護(hù)平臺(tái)，平臺(tái)在模型訓(xùn)練期間實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的工作情況。

2）故障預(yù)警：訓(xùn)練好的模型部署在微控制器上后，能夠?qū)魅霐?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在故障和異常情況。例如，以監(jiān)測(cè)設(shè)備電壓為例，訓(xùn)練后的模型將電壓浮動(dòng)范圍固定在11～13V區(qū)間。當(dāng)電壓數(shù)據(jù)超出該范圍（如8V）時(shí)，系統(tǒng)將實(shí)時(shí)推送預(yù)警信息，輔助相關(guān)人員及時(shí)采取維護(hù)措施。

4總體設(shè)計(jì)方案

基于TinyML技術(shù)的智能硬件終端遠(yuǎn)程監(jiān)控方法包括系統(tǒng)拓?fù)鋱D設(shè)計(jì)和核心功能設(shè)計(jì)兩個(gè)方面。

4.1系統(tǒng)拓?fù)鋱D

系統(tǒng)拓?fù)鋱D展示了該方法的整體架構(gòu)，主要包括智能硬件終端、微控制器、后端維護(hù)平臺(tái)和移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)。智能硬件終端通過微控制器與后端維護(hù)平臺(tái)通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理。后端維護(hù)平臺(tái)通過移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)與微控制器交互，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的接收、存儲(chǔ)和分析，并可向微控制器發(fā)送控制指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能硬件終端的遠(yuǎn)程控制。

4.2核心功能[7]

1）設(shè)備定位與追蹤。

技術(shù)應(yīng)用：微控制器內(nèi)置GPS或其他定位技術(shù)。功能描述：實(shí)時(shí)獲取智能硬件終端位置信息。

應(yīng)用目的：確保設(shè)備按預(yù)定范圍移動(dòng)，防止丟失或惡意使用。

警報(bào)機(jī)制：設(shè)備離開預(yù)定范圍，微控制器判斷并發(fā)出警報(bào)，協(xié)助管理方采取相應(yīng)安全措施。

2）設(shè)備登錄授權(quán)。

授權(quán)方式：設(shè)備開機(jī)通電后，微控制器隨機(jī)生成授權(quán)碼。

匹配機(jī)制：授權(quán)碼與設(shè)備應(yīng)用程序或設(shè)備唯一識(shí)別碼（如MAC地址）進(jìn)行匹配，匹配失敗或連接中斷時(shí)，應(yīng)用程序無法登錄和使用。

應(yīng)用目的：防止未經(jīng)授權(quán)用戶訪問設(shè)備，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。

3）設(shè)備參數(shù)監(jiān)管。

技術(shù)應(yīng)用：設(shè)備出廠前，微控制器通過串口、TCP/IP協(xié)議等方式將監(jiān)管數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蠖司S護(hù)平臺(tái)，平臺(tái)利用主動(dòng)學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲取數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)范圍。

監(jiān)測(cè)反饋：設(shè)備出廠交付運(yùn)行后，微控制器基于標(biāo)準(zhǔn)范圍，監(jiān)測(cè)并實(shí)時(shí)反饋設(shè)備異常參數(shù)指標(biāo)，輔助預(yù)測(cè)潛在故障，并協(xié)助后臺(tái)處理人員采取維護(hù)措施。

應(yīng)用目的：延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，降低維護(hù)成本。

以機(jī)場(chǎng)內(nèi)某智能終端的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)界面為例（見圖5），可監(jiān)管的主要信息包括：

信息讀取與決策：采集設(shè)備性能參數(shù)并實(shí)時(shí)決策是否產(chǎn)生預(yù)警，如電流電壓、部件工作狀態(tài)、腔體溫度等。

關(guān)鍵信息動(dòng)態(tài)顯示：實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示設(shè)備處理器信息、內(nèi)存使用率、存儲(chǔ)容量等。

控制指令操作端：可根據(jù)設(shè)備屬性增加控制指令操作界面。

其他：支持固件遠(yuǎn)程在線升級(jí)。

4）應(yīng)用程序的智能化管控。

技術(shù)應(yīng)用：基于微控制器積累學(xué)習(xí)功能，智能判斷設(shè)備應(yīng)用程序啟用和休眠時(shí)間。

應(yīng)用實(shí)例：以機(jī)場(chǎng)通行證件驗(yàn)證終端為例，微控制器學(xué)習(xí)并掌握設(shè)備常用的驗(yàn)證時(shí)間范圍，其他時(shí)間段智能休眠。

應(yīng)用目的：通過智能化管控功能，降低設(shè)備能耗，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命。

5）遠(yuǎn)程管理和維護(hù)。

技術(shù)應(yīng)用：微控制器通過移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)將狀態(tài)信息、異常日志等數(shù)據(jù)上傳至后端維護(hù)平臺(tái)，維護(hù)人員通過后端維護(hù)平臺(tái)遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備工作狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題。

遠(yuǎn)程更新：通過無線網(wǎng)絡(luò)將新的軟件或固件更新到設(shè)備上。

應(yīng)用目的：提升設(shè)備性能和安全性，提高設(shè)備的維護(hù)效率和使用壽命。

5優(yōu)勢(shì)與意義

5.1提高安全性

通過微控制器的遠(yuǎn)程管理和登錄授權(quán)功能，可有效防止智能硬件終端的丟失和數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，設(shè)備定位與追蹤功能實(shí)時(shí)掌握設(shè)備的位置信息，防止設(shè)備被惡意使用或損壞，確保設(shè)備安全。

5.2降低能耗

采用微控制器的智能化管控功能，根據(jù)設(shè)備實(shí)際使用情況動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)行狀態(tài)。例如，在設(shè)備空閑或低負(fù)載時(shí)，自動(dòng)進(jìn)入休眠狀態(tài)以降低能耗。同時(shí)，通過優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)和算法，進(jìn)一步減少設(shè)備能耗，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，降低能源消耗和運(yùn)維成本。

5.3提高維護(hù)效率

微控制器的遠(yuǎn)程監(jiān)控和故障預(yù)警功能可在設(shè)備出現(xiàn)故障或異常時(shí)立即發(fā)送報(bào)警信息，維護(hù)人員能迅速響應(yīng)并解決問題，避免設(shè)備故障對(duì)業(yè)務(wù)造成嚴(yán)重影響。此外，遠(yuǎn)程更新功能簡(jiǎn)化了軟件或固件的更新過程，提高了設(shè)備性能和安全性，顯著提升了維護(hù)效率和設(shè)備使用壽命。

5.4推動(dòng)智能化發(fā)展

本方法將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于智能硬件終端的管理和維護(hù)，推動(dòng)設(shè)備智能化發(fā)展。TinyML技術(shù)的低功耗和實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，支持設(shè)備的持續(xù)監(jiān)控和控制。同時(shí)，通過優(yōu)化設(shè)備計(jì)算資源，提升設(shè)備的可利用率和壽命，為智能化管理模式的推廣提供了有力支持。

6總結(jié)與展望

本文提出了一種基于TinyML技術(shù)的機(jī)場(chǎng)智能硬件終端遠(yuǎn)程監(jiān)控方法，通過采用TinyML的微控制器，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的全面監(jiān)控與控制。該方法具有提高安全性、降低能耗、提升維護(hù)效率和推動(dòng)智能化發(fā)展的顯著優(yōu)勢(shì)，適用于各種需要遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理的終端設(shè)備。

展望未來，隨著TinyML技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，該方法將在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用和推廣。同時(shí)，未來研究將進(jìn)一步優(yōu)化模型壓縮技術(shù)，提升模型在不同硬件平臺(tái)上的適應(yīng)性，并加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全性措施，以滿足更復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國(guó)民用航空局.中國(guó)民航四型機(jī)場(chǎng)建設(shè)行動(dòng)綱要（2020—2035年）[EB/OL].（2020-03-03）[2024-12-05].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-03/25/content_5495472.htm.

[2]中國(guó)民用航空局.智慧民航建設(shè)路線圖[EB/OL].（2022-01-21）[2024-12-05].https：//www.gov.cn/xinwen/2022-01/21/con?tent_5669771.htm.

[3]吳建邦，邱天，張昕，等.TinyML的研究現(xiàn)狀及展望[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2023，23（2）：7-11.

[4]劉旭瑤，曾天凱，戴嘉慶，等.基于TinyML輕量化邊緣側(cè)處理的智能分類垃圾桶[J].裝備制造技術(shù)，2022（6）：110-113.

[5]郭語(yǔ).電力設(shè)備故障智能識(shí)別技術(shù)研究[J].機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新，2024，37（3）：153-155，168.

[6]劉軼群，劉思進(jìn)，王慧.基于TinyML的貓咪動(dòng)作識(shí)別方法[J].科技資訊，2024，22（19）：57-59.

[7]李想，李陽(yáng).32位微控制器在遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)化測(cè)控系統(tǒng)研究[J].微型電腦應(yīng)用，2020，36（7）：85-87.

【通聯(lián)編輯：梁書】