3.3 分析層
分析層使用多傳感器數據融合技術和智能信息處理技術，來對經過傳輸層傳輸過來的數據進行多維關聯分析，探索環境因素的靜態與動態變換對大型遺址作用，最終使用貝葉斯網絡等智能方法構建遺址生存模型，為土遺址預防性保護提供科學依據。
遺址生存模型的建立是一個不確定性知識表達和推理的過程。遺址生存的主要影響因素可分為內因和外因：內因是指構成土遺址自身生存狀態的黴菌、形變、蟲害、風化、脫落等病害；外因主要是指環境因素，如溫度、濕度、震動等。分析層對這些采集來的數據信息進行多級別、多層次的綜合性處理，深入了解遺址環境的主要特點，進而通過多層次融合和情景語義描述模型，即可以對遺址生存狀態的指標，如抗拉、抗壓及抗剪強度，耐風蝕性能，土樣內部分子間的脫水程度及其風化程度，表層和內部的孔隙率檢測（對比土樣表層和內部空隙的差別，推測其風化狀況），表麵顏色變化觀察（色度計）等進行語義描述。然後探究每個環境指標對於遺址病害的具體影響，進而建立環境影響因素與遺址病害之間的數學關聯模型，實現遺址生存態勢的可視化。
3.4 決策層
決策層主要負責遠程監測，實時判定出遺址現狀的健康程度，能及時地、自動地進行環境調節或報警，防止遺址病害的發生。
決策層的核心體係是病害預測體係，此體係根據遺址生存狀態模型以及曆史和當前實時監測出的裂隙變化、震動頻率等信息，進行規律分析和超前預警。在分析層建立的遺址生存模型基礎上，通過分析不同環境參數組合與病害發生概率的關係，可以實現根據係統收集到的數據信息識別遺址環境變化，以便及時調整環境氣體濃度、遊客流量或者直接報警等。具體表現有：在遺址文物附近的牆壁上安裝智能警告係統，可在遊客無意進入禁止區時自動顯示紅色警告信號，用語音的形式提示遊客不要踏入禁止區以防文物遭破壞；還有當係統設備出現故障時，故障診斷分析係統就向監測中心發出故障類型等。
病害預測體係由檢測、預警以及配置三個主要係統協同工作，高效實現對遺址的智能控製和深層管理。
檢測係統主要是包括微波遊客檢測器、火災檢測器、亮度檢測器、風速風向檢測器、氣象檢測器等。通過這些設備可以準確得到遺址附近的遊客流量、溫度、火災信息。
預警係統包括自動識別危險源係統、智能警告係統、通用調節環境係統、應急調整指揮係統等。
配置係統用於支撐這個病害預測體係資源的供給，主要涉及供電係統、多能源智能支配係統、網絡維修係統、故障診斷分析係統等。
4 結 語
本文將物聯網技術引入到大型遺址保護領域，並利用傳感器體積小、易部署等技術特點，在文物存儲、展覽環境中部署節點，持續監測、采集數據信息並通過Internet 發回遠程控製中心。針對實際應用中缺乏對數據的多維關聯分析，以及提供的遺址病害機理與環境之間的關係的不準確性，本文提出了遺址生存模型。該模型在真實環境下通過長期工作，能夠為遺址保護工作者保護文物提供更為有效的決策依據；同時，為物聯網技術應用於大型遺址保護研究工作奠定基礎，為物聯網其他領域研究做出有益探索。
參 考 文 獻
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