基于虚拟码标识的网络设备管理方案研究

郦晶

[摘           要]  基于贴码方式的设备资产标签模式适用于大型集中式存放的管理体系，但网络设备管理具有“小”“散”“乱”的特点，并不适合贴码。提出一种设备虚拟码的标识方案，通过对设备拍照，提取图像中的时间、空间、焦距等信息，利用一定规则对设备进行编码，最后再将生成的标识注入设备图片中，极大地提高了网络设备的管理效率。

[关    键   词]  设备管理;编码技术;虚拟标识

[中图分类号]  TP393            [文献标志码]  A            [文章編号]  2096-0603（2019）22-0006-02

编码技术是信息学的基础，在信息化初期，通过26个字母和10个数字的特定组合，可以实现各种编码，例如在23位身份证号码中，公安部就写入了个人籍贯地、生日等信息，便于相关人员查验;在食品包装袋上，印刷了包含生产厂商和产品名称、批次的条形码，便于超市进出货管理。从铅笔上的13位条形码到23位居民身份证号码，从11位手机号码到13位图书ISBN编号，编码处处可见，人人可鉴，处理成本非常低。

但二十年来，随着互联网的快速发展，各行业纷纷从线下转到线上，迫切需要一种更大的容量和寻址范围的编码，而智能手机的普及使终端也具备了今非昔比的处理能力，二维码应势而生。从实体自行车到虚拟的个人名片、共享单车、支付宝、微信、网址等纷纷打上了黑白相间的方块图案，时至今日，二维码已无处不在。

一维码和二维码虽然方便快捷，但是也存在严重的安全问题，特别是在无人看管的情况下，贴码既容易被发现、识别，也容易被伪造、仿冒及销毁。共享单车这个行业，有的车二维码被人拍照后，原来车身上的码就被划破，这样就只有有照片的人才能扫码开锁，“公车”就变成了“专车”，更有甚者，在原码的基础上覆盖一张恶意码，诱导用户发起电子支付等转账行为。

在网络设备管理中，从接入层交换机到无线AP热点，单价不高，从几百到几千，但管理难度却相当大，因为它们“小”“散”“杂”。（1）设备小：扁扁的交换机、长条的光纤模块、圆圆的AP热点，形状各异，小且无法贴码。（2）设备散：“网”“路”“水”“电”，网络作为基础设施之一，就如同毛细血管，校园建设到哪里，网络设备就部署到哪里。（3）环境杂：天花板、弱电井、通风口、楼梯下、办公室、仓库等，网络设备的安装环境千差万别，但基本都属于无人值守，默默运转。

如何管理此类分布式设备，如果植入RFID芯片，其高额的集成成本和扫码成本影响方案的使用场景;如果采用明码方案，一是容易脱落，二是对网卡等微型设备根本无法操作，三是设备无人值守，采用明码也存在安全性的隐患，需要一种低成本可定位的暗码标识方式来进行管理。

暗码技术是AR技术的一种变种，通过对目标物体时空信息的采集转换及计算，产生一串虚拟的条码，用来对物体进行标识。暗码技术目前在游戏行业应用广泛。如支付宝于2017年春节推出的AR寻红包活动，允许用户通过手机将红包放入某一特定环境，当找红包的人手持相机进入特定位置后，就能在屏幕上发现红包并打开。虽然AR在娱乐行业的应用日渐成熟，但在设备生产管理领域却是一片空白。随着物联网的发展，有越来越多的小型设备被散布于建筑物，设备巡查与维护的范围日益扩大，可以预见这种需求会愈加强烈。

基于以上需求，本文作者提出并实现了一种基于时空维度，适用于在特定范围内管理分散设备的虚拟码方案，其工作流程如下：（1）设备安装调试完毕后，管理人员利用手持终端如手机对设备进行拍照或录像并上传至云端。（2）云端利用图像识别技术提取设备型号信息，最终生成一个包含地理位置、产品型号、时间等的信息序号，云端将此序号作为唯一码写入巡检图片，并将标识号和图片进行本地持久化，当运维人员对设备进行巡检时，系统根据虚拟码生成一张设备分布地图，设计巡查线路，当到达指定地点后，系统会弹出标注虚拟码的设备图片让用户进行确认。

这种管理方式的特点是以空间物理位置和设备特征为基础，充分利用手机移动端的特性进行动态管理，由于生成的编码总是特定的，且编码基于图片动态生成，直接嵌入照片中，无需张贴，具有安全、隐蔽、可靠的特点。

本研究关键部分是虚拟标识码编码方案，其必须反映设备的两个特征：所在时空及设备外观。通过研究可交换图像文件格式（Exchangeable image file format，

简称EXIF），我们发现在EXIF元数据中附带了经纬度坐标（GPSINFO属性）、物距（Object Distance），根据以上两属性计算出设备实际坐标。由于缺少拍摄角度，根据拍摄者和设备之间的距离，计算结果存在一定误差，但相比于GPS定位误差，可以忽略不计，将设备实际坐标和EXIF中日期时间（Date Time）拼接，我们就表达出了设备第一个特征：时空维度。

那么，如何提取设备的外观特征，我们发现网络设备虽然“杂”，但基本能分成三类：圆形AP、扁长路由器、小小正方体的光纤卡。我们引入深度学习中的卷积神经网络，将圆形（包括椭圆，视曲率而定）、扁长体（计算长、宽比例，超过预定闸值即为）、正方体分别编码为01，02，03，经过样本图片模型训练，有效地解决了外观特征识别的问题。

至此，我们已经明确了所有编码因子，将因子拼接可以得出编码规则：经度（8位）+维度（7位）+海拔（2位）+时间（8位）+类型（2位）。

直接拼接总长度达到了27位，为减少信息冗余，缩短编码长度，我们对坐标进行简化处理，将设备的地址位置圈定在校园物理范围内，本校园经纬度只要各取最后3位，对日期我们则省略年份前2位，得出最终的16位编码方案：经度（3位）+维度（3位）+海拔（2位）+时间（6位）+类型（2位）。

在实际使用过程中，此体系还有不少缺陷，主要在于对设备进行手机图像采样时，受到建筑物结构、天气等因素影响，GPS定位误差会在10米范围左右，故目前基本以幢为单位。对此除了使用精细度更高的手持终端（如双GPS手机、北斗芯片手机）外，我们还可以充分利用现有的网络部署点，将学校位置信息进行网格优化。校园无线AP的部署位置是经过信号测量优化后得出的，本研究下一步计划先采用工业级GPS对建筑物内靠窗的AP经纬度进行纠正，然后结合建筑体内部结构计算其他设备位置，后续研究希望通过改进上述因素使设备地理位置误差值小于1米，从而使建筑体内物体的位置信息更加精确。

本研究根据网络设备分散部署固定安装的特征，通过改进图像识别技术，从时空维度出发设计和编码，对每一个设备生成唯一的虚拟ID，并将其与地理信息系统（GIS）及手机移动端结合，形成一种新的分布式数字化设备管理模式，对比于传统设备贴码的模式，这种方式不仅能更直观地展示设备状态，同时也极大地提高了安全性和易用性。

参考文献：

[1]刘明远，汪芸.新时期加强和改革高校设备管理[J].实验室科学，2006（4）.

[2]陈勇，胡建峰.高校设备管理的几个问题与对策[J].中国现代教育装备，2007（3）.

[3]陈志强.浅议高校如何提高设备的管理水平和使用效益[J].中国现代教育装备，2007（3）.

[4]赵鹏超，戚大伟.基于卷积神经网络和树叶纹理的树种识别研究[J].森林工程，2018（1）.

[5]骆正茂.结合卷积神经网络不同层的特征进行包类商品检索[J].计算机应用与软件，2018（1）.

[6]周飞燕，金林鹏，董军.卷积神经网络研究综述[J].计算机应用，2016（9）.

◎编辑 赵瑞峰