智慧消防物联网整体解决方案构架有哪些介绍？

智慧消防物联网解决方案
方案概述：
智慧消防物联网解决方案，综合利用物联网、云计算、大数据等现代信息技术，通过有线、无线、移动互联网等通信手段，将社会单位消防设施进行互联，获取消防设施状态信息和相关建筑信息，实现消防信息共享与应用服务的智慧消防物联网数据平台系统。
用户通过WEB客户端或手机APP客户端登录平台能够获取“智慧消防”的各类信息，方便、有效的管理各类消防设施和设备，及时发现并排除消防隐患，并对火灾及时自动确认和上报，并通过报警联动实现自动灭火，并通过客户端及时通报相关人员采取对应措施，做到火灾损失小，提高火灾防控水平及救援速度。
智慧消防物联网方案整体结构：
联网单位用户根据本单位消防设备配置实际情况，在原有的火灾自动报警系统的基础上，加装智慧用电安全探测器、智慧消防水源采集器、智慧消防RFID标签、网络视频摄像头、独立式感烟探测器等前端物联探测设备，相关信息通过有线或无线互联网上传至智慧消防物联网数据平台进行集中的处理分析。
针对不同规模、不同类型的社会单位或消防设施可提供完善的智慧消防物联网应用解决方案，完成城市物联网消防远程监控系统，构建高层住宅、小微场所类智能消防预警系统。

深圳有一家叫做元望谷，做RFID产品的，涉及仓储物流农业等，广州的有一家叫上源的做应用软件的，做信息的处理，广州的还有一家叫飞瑞敖，做光载无线交换机的，做信息的传达，提供有完备的高校的物联网实验室建设方案，三个公司三足鼎立，各占了物联网三个层面的一层，与各层的公司也都有业务合作，都各有长处，要说物联网实验室解决方案做得好的，首推飞瑞敖的物联网实验室解决方案，因为他家着重在这一点，其他家的目前还没有着重做物联网实验室解决方案。

这一类型的企业近些年层出不穷，不过要想找个经验丰富，质量高价格好的 还真是万里挑一啊。

酒香不怕巷子深，要找在这一行业领域研究颇深的团队，还真是需要深挖的。低调又一流的工业数据可视化企业大有人在，比如说图扑 Hightopo ，我知道的众多企业中它算得上是业界标杆了，和他们合作过的企业对他们的产品都是赞不绝口，而且售后比售前还要热情。

我把我找得到的比较经典的 Hightopo  案例给大家看下：

参考资料来源：

                     官网——Web组态

                     图扑——Web组态软件

                     百度百科——图扑软件

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。

本人最近比较关注物联网这一块儿，了解深圳一家叫做咻享智能的公司，感觉他们在这块儿做的相当不错，首先是他们有自主研发的物联网协议叫做YIO，适用于大空间，远距离，多数量的设备无线通讯；其次是他们开发了Yu无线物联网管理系统。提供了一个开放的平台，可接入，转译第三方系统，第三方设备的数据，充分发挥系统优势和强大功能，为接入厂商，管理者和使用者提供最佳服务。控者就可以通过终端软件对空间内的用电设备（如照明灯、空调、监控等）进行灵活控制，任意编组，运行模式和参数设置，各种不同类型节点产品的联动管控和联动，同时设备的当下运行状态、能耗数据也会实时传送到管理软件上，从而使粗放管理模式转变为科学管理。

据我所知，飞猫智联提供了很多种物联网解决方案，包括工业物联网解决方案、企业物联网解决方案、消费者解决方案等，范围广泛，应用合理，得到了大家的一致好评。特别是在建设智慧城市方面，飞猫智联更是不遗余力，积极为城市体育、安防、环保等事业做出了自己的贡献。

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