智慧消防物联网综合系统，高层住宅智慧消防系统建设方案是怎么样的？

智慧消防通过物联网、大数据等技术手段的综合应用，专为消防领域信息化应用打造的一套数字化管理平台，基于轻量化管控系统，为消防监管、重点单位、医院、学校等场所的火灾隐患防控工作提供线上监管平台。在智慧消防物联网综合系统中，从在线智能监测到分析趋势预判等多项功能，助力消防工作智慧化升级转型，为社会生产生活提供更加安全便利的消防环境。

1、高层建筑智慧消防系统建设方案

在高层建筑中存在人员密集，日常火电隐患大，消防设备设施巡检工作量大，且难以实现综合管理，消防物联网监控系统有数据，无应用，责任主体不明确。智慧消防系统的应用通过物联网终端，实现海量数据的智能化分析与应用，打破信息孤岛，智能巡检平台，智能化的管理提升工作效率，责任落实到位，实现能耗及人员管理的科学规范。

2、智慧消防物联网综合系统高层建筑智慧消防系统架构

通过完善的软硬件产品部署及运营服务，连接高层建筑、责任主体（可以是社会单位、企业、业主用户），打通空间资源、社会各个群体、企业等资源，打造消防工作内的管理、企业、维保、监管、救援指挥等多系统联动，优化社会消防资源，全面提升消防执法能效，推动自主消防体系建设。

3、智慧消防物联网综合系统

通过智能配电柜的部署，打通高层建筑内定能源管理（水源监测、安全用电）等设备设施的智能化管控，接入智慧烟感报警器、物联网声光手报等，实现对建筑内的消防联网点位管理。

接入智能维保平台对消防栓、消防水箱、灭火器等消防设备设施巡检管理信息化。

智慧消防系统云平台的搭建，为消防监管提供联网单位消防信息、各个点位监测数据，警情处置情况、设备设施管理等数据信息，同时可汇总整个分析各个单位的消防风险等级，为用户自查和部门监管提供详细依据。

物联网架构由设备、网关、网络基础设施、管理软件四个部分组成。
设备主要是指传感器，它们通过网络进行通信，无需人工干预。
网关，充当设备和云之间的中介，以提供所需的网络连接、安全性和可管理性。
网络基础设施，一般是由我们常见的如：由路由器、交换机、网关、中继器和其他控制数据流的设备组成。
管理软件：负责分析从传感器收集数据并作出指令并提供可视化数据与交互给 *** 作用。

在车联网体系结构中，主要由三大层次结构组成，按照其层次由高到低分别是应用层、网络层和采集层。

车联网系统的组成：

1、车机，是安装在汽车内的车载信息娱乐产品的简称。车机在有些功能上可以实现驾驶者与车辆和车与外界的交互，增加驾驶者的用户体验和安全系数。有些车机包含了预约保养、远程诊断、接打电话、语音控制、车辆救援等功能。

2、智能手机，国内以百度Carnet为代表的产品，国外以苹果carplay、android auto为代表的产品。驾驶者可以将手机的内容投射到车机屏幕上，让车辆智能系统更具灵活性和延展性，给予驾驶者更便捷的上手感受。

3、地图导航，很多车辆的车机都带有导航，但由于版本更新慢等问题，实际使用量很少，一般驾驶者都转为使用手机APP进行 *** 作。

4、语音技术，在计算机领域中的关键技术有自动语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。是未来人机交互的发展方向，其中语音成为未来最被看好的人机交互方式。语音比其他的交互方式有更多的优势，同样语音技术将会成为车联网的重要的组成部分。

复杂。
　物联网架构可以由四个部分组成：1、东西这些被定义为唯一可识别的节点，主要是传感器，它们通过网络进行通信，无需人工干预。2、网关：它们充当东西和云之间的中介，以提供所需的网络连接、安全性和可管理性。3、网络基础设施：它由路由器、聚合器、网关、中继器和其他控制数据流的设备组成。4、云基础架构：云基础架构包含连网的大型虚拟化服务器和存储池。

1、物联网的定义：

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

2、物联网的组成：

物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：

（1）、感知识别层。

感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。

（2）、网络构建层。

网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。

（3）、平台管理层。

平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。

（4）、综合应用层。

物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。

扩展资料：

物联网的功能主要有以下几点：

1、获取信息的功能。

信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能。

传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能。

处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能。

施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源：百度百科-物联网

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

感知层、网络层和应用层。物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络，物联网体系架构分为三层：感知层、网络层和应用层。

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