大数据中物联网架构的相关知识

大数据中物联网架构的相关知识,第1张

随着大数据越来越火,企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中,有一个十分典型的案例,那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了,物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。
1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成,物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容,而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关,或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件,通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件,执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后,事件将通过一个或多个流处理器,此处理器可将数据路由到存储等位置,也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储,用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析,实时或者近乎实时分析事件流,以检测异常,识别滚动时间范围内的模式,或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息,比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的?
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系,而设备注册表是预配设备的数据库,包括设备ID和常见的设备元数据,如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口,用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向,有很多的生活用品都实现了万物相联,可见物联网的使用广度还是非常厉害的,有意向往这方面发展的朋友,一定要好好努力哟,相信将来一定学有所成,得到自己想要的人生。

摘 要:对物联网的技术信息进行了综合分析,介绍了物联网的起源、基本概念、国内外的研究现状和应用现状,讨论了物联网的体系结构、感知及终端技术、物联网的安全、智能化等关键技术,最后结合中国物联网的发展及产业现状,提出了物联网的应用与技术建议。
关键词:物联网(IOT);射频识别(RFID);网络应用;关键技术
中图分类号:TP3934 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2012)08-0078-03
Features and application of Internet of Things
MA Yin
(Jiangsu College of Information Technology, Wuxi 214153, China)
Abstract: A comprehensive analysis of Internet of Things (IOT) is made The origin and basic concepts of IOT is presented firstly The current research on IOT at homeland and abroad and application of IOT are introduced secondly The key techniques of IOT such as the architecture, perception and terminal technology, security of IOT and intelligence are discussed in detail Combined with the development and current industry situation, the suggestions about IOT application and technical improvement are made finally
Keywords: Internet of Things (IOT); Radio Frequency Identification (RFID); Internet application; key technique
0 引 言
随着信息技术的发展,智能化管理与服务也得到快速发展,物联网正是在这样的条件下发展起来的新兴产业。物联网是以感知为核心的物物互联的综合信息系统,其发展将促进传统生产、生活方式向着现代智能化的方式转变,可大大提高生产力和社会运行效率,提升人们的生活质量。物联网是继计算机、互联网之后,世界信息产业的第3次革命。
早在1995年,比尔·盖茨在《未来之路》中就已经提及物物互联的概念,但受限于当时无线网络、硬件及传感设备的发展情况而未引起重视。1998年,美国麻省理工学院(MIT)创造性地提出了当时被称为EPC系统的物联网构想。1999年,在建立物品编码、RFID技术和物联网的基础上,美国Auto-ID中心首先提出“万物皆可通过网络互联”,从此阐明了物联网的基本含义[1]。
物联网的基本思想产生于上世纪末,但近年来,随着信息技术的发展,物联网才真正引起人们的关注。2005年,在信息社会世界峰会(WSIS)上,国际电信联盟(ITU)发布了《ITU互联网报告2005:物联网》[2]。《报告》指出,无所不在的“物联网”通信时代即将来临:通过一些关键技术,用互联网将世界上的物体都连接在一起,使世界万物都可以上网,世界上所有物体都可以通过互联网主动进行信息交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术和机器人技术等将得到更加广泛的应用。欧洲智能系统集成技术平台(EPOSS)于2008年在《物联网2020》[3]报告中分析预测了未来物联网的发展主要经历四个阶段:2010年之前广泛应用于物流、零售和制药等领域;2010—2015年实现物与物之间的互联;2015—2020年进入半智能化阶段;2020年之后实现全智能化。目前,物联网的产业发展和应用正在由第一阶段向第二阶段过渡期,物物互联的应用范围不断扩大。RFID 在欧美国家已具有成熟的产业链,这些国家主要将RFID 技术应用于交通、车辆管理、身份识别、生产线自动化控制、仓储管理及物资跟踪等领域。我国目前的物联网虽然只有小规模应用,但物联网的战略性新兴产业地位已经明确。
1 物联网关键技术及特点
物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化的重要特征。物联网是一种复杂多样的综合网络系统,根据信息生成、传输、处理和应用过程,可以把物联网分为感知识别层、网络构建层、管理服务层和综合应用层。
11 感知识别层
感知识别层由大量具有感知和识别功能的设备组成,可以部署于世界任何地方、任何环境之中,被感知和识别的对象也不受限制。感知识别技术是物联网的核心技术,是联系物理世界和信息世界的纽带,主要作用是感知和识别物体,采集并捕获信息。关键技术不仅包括射频识别技术、无线传感器等信息自动生成设备,也包括各种智能电子产品用来人工信息生成,主要是感知和识别设备的功耗、物体标签信息的浓缩和写入、物体信息代码的分类匹配等。近年来,各类可联网的电子产品层出不穷,智能手机、个人数字助理(PDA)、多媒体播放器、上网本、笔记本、平板电脑等迅速普及,人们可以随时随地接入互联网,分享信息。信息生成方式的多样化是物联网区别于其他网络的重要特征。
12 网络构建层
网络构建层主要是将感知识别层数据接入互联网。互联网及下一代互联网(包含IPv6技术)是物联网的核心网络。
各种无线网络可提供随时随地的网络接入服务。各种不同类型的无线网络合力提供便捷的网络接入,是实现物物互联的重要基础设施。无线个域网包括蓝牙技术(802151标准)、ZigBee技术(802154标准),无线局域网包括现在广为流行的Wi-Fi技术(80211标准),无线城域网包括现有的WiMAX技术(80216标准),无线广域网包括现有移动通信网络及其演进技术(3G、4G通信技术)。

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;

智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。

通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。

此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

摘 要:随着信息技术的不断发展,在互联网技术上又延伸和扩展出了物联网技术,物联网技术具有十分重要的经济和社会前景,引起了很多国家和政府的重视。本文就是在这个背景下首先讨论了物联网的概念和基本技术,然后描述了其应用领域,最后并对物联网发展的问题做了分析。
关键词:物联网 射频识别 M2M
中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(b)-0023-01所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。其中主要包括了两种概念:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术
11射频识别技术(RFID)
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, *** 作快捷方便。在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盗器、停车场管制、生产线自动化等。
12传感器技术
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。在我们生活中声控灯、自动门、遥控器等都是传感器的典型应用。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型工业,从而成为21世纪新的经济增长点。
13M2M
M2M是机器对机器(machine-to-machine)通信的简称。是多种不同类型的通信技术有机的结合在一起实现机器之间通信、机器控制通信、人机交互通信以及移动互联通信等。M2M让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与 *** 作者共享信息;它提供了设备实时的在系统之间、远程设备之间或和个人之间建立无线连接,实现数据传输。
14其他技术
物联网还包含了其他如纳米技术、智能潜入技术以及工业化和信息化的融合技术等等在此就不一一详述了。
2 物联网应用领域
21城市管理
通过物联网可以实现智能交通,物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。
22公共安全
通过物联网与摄录技术综合起来,我们可以实现人脸自动识别技术、车牌自动识别技术、指纹识别技术等可以有效增加公安机关的办案效率,增强社会安全保障。
23家电行业
将家庭所有家电家具实现物联网连接,可以实现真正的智能化家庭。典型的例子是海尔曾经通过物联网网桥(WSNBridge),实现了用户通过手机、互联网、固话与家中灯光、窗帘、报警器、电视、空调、热水器等电器设备的沟通,将物联概念与用户的生活实际紧密联系起来,使之成为了一种像水、电、气一样的用户居家生活的基础应用服务;海尔的全球首款“物联网冰箱”具有网络可视电话功能、浏览资讯、播放视频等多项生活与娱乐功能,让原本属于生活电器的冰箱成为一个娱乐中心。
24医护行业
医护领域的物联网应用主要在人体的监护和生理参数的测量等方面,利用传感器可以对人体的各种状况进行监控,将数据传送到各种通信终端上。在美国曾经实现了在鞋垫上设置传感器对有特殊病情老人通过物联网进行监控,最终获得有效数据实现最佳治疗效果。
25物流行业
物流行业是使用物联网技术比较早的行业,由RFID等技术和移动手持设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可在全球范围内监控货物的流通状态,可以提供全面的货物信息以及物流跟踪信息,能够实时的获得货物以及航运信息,降低物流风险并提高风险的控制能力。
3 物联网技术存在问题
31物联网跟风较多,应用较小
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。现阶段的物联网同样现处于跟风这一种现象,很多的企业盲目的炒作物联网,而没有形成具体的应用。物联网的体系基本形成需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义。
32物联网标准难以统一
互联网能够快速发展很大原因取决于互联网标准的成功,现阶段的物联网没有形成统一的标准,很难形成产业的规模的应用,对于推动物联网的普及起到很大的阻碍。因此,标准的建立至关重要。
33大规模应用普及需要较长时间
没有标准,整个行业的发展就要受到制约,同样,对于物联网的普及也需要经过很长的时间,而时间的成本,对于快速发展的企业来讲还是有非常大的影响。
34物联网大企业部署较快
从现状来看,提到物联网都是比较高端的人群或者是企业,对于物联网的部署,只有具有一定的实力的企业能做或者承接物联网项目,如中电信、中移动等,对于小企业来讲,物联网的应用还没有具体的涉及到,以至于出现可望可及的现象。
35技术环境不成熟
虽然互联网的发展为物联网迈进了重要的一步,物联网不仅仅需要互联网的支撑,还需要许多如通信、企业应用软硬件的支撑,对于如何实现这些网络的融合,从技术的角度来讲,需要涉及到大量跨行业、跨企业的协条,导致了物联网在技术方面还存在很大方面的缺
36全社会对物联网的内涵尚未取得共识
虽然物联网受到全社会的普遍关注,但目前物联网的概念和技术架构缺乏统一的清晰描述,全社会对物联网的内涵尚未取得共识。物联网从广义上认为是深度信息化,狭义上认为是此深度信息化的承载网络,这其中的“深度还需要业内人士共同探讨,不断发展完善。

一、物联网核心本质
经典的干货就是这样,大道至简!
最简单的价值公式,也是核心本质所在!
互联网=人联网,IOP,Internet of Person
核心本质是管理人,全部是以人为本!
物联网=“物”联网,IOT ,Internet of Things
核心是管理物,让物自动形成体系,产生价值,这是IOT 核心的商业模式!
怎么更好管理物体,形成智能化的世界,从而产生新的社会形态!
这是物联网的核心本质!
第一、物联网重点不是“联”!
物联网重点不是联,很多人认为是连接,错了!连接是手段,不是目的!
很多人说要连接,形成大连接!多少亿个连接,特别是运营商关心数字,为了是好算钱!所以数据量越大越好,每天每月每年都有流量费,这就是典型的管道思维!
连接就只是手段,不是目的!有一天就像微信一样,微信本身就是一个系统应用,跟运营商连接没啥关系!你在上面挣不到什么钱,因为你就是一个通道而已!
物联网未来还是这样,会有若干个类似微信这样的垂直系统,自成体系,运营商能产生的价值仅仅就是流量费,其他的增值收益都拿不到。甚至有一天这点流量费都拿不到了!
书信被电报取代了,电报被电话取代了,电话被手机取代了,今天微信把整条通信体系彻底颠覆了!不用打电话,不用发短信!语音,视频都能办了!
第二、成网是结果
成网是结果!但不一定非得是网络形态,有的时候是可以改变形态的!
互联网从最初的点对点拨号上网,到后来的宽带上网,无线上网,移动互联网,从点对点,星型连接,树型连接,后来网状网,彻底去中心化。
今天我用手机上网,和用电脑上网,还是用电视上网,都不重要了!只要有一个账号,登进去就是你的定制信息!
所以物联网为什么会必须形成一个互联网呢,很多时候根本不用交互连接,就是单向就够了!所以你非得要干交互,用连接人的思维和方法去连接“物”,那“物”的连接方式很可能就不对了!
这就是当前物联网出现的本质问题,核心问题!
二、不断演进中的变革
物联网将是人类历史5000年以来的最重大变革!
前面的20多年,最重大的变革实际上就是互联网!彻底的解决了如何连接人,如何管理人员的问题!人类前面5000多年历史核心都是管理人,考虑用什么样的手段更好的管理人。
最后到了最近的20年,出现互联网,发现通过把人连起来,就能产生巨大的影响,从而改变人类生产和生活方式!
所以互联网核心是管理人,连接人,形成网!
相同的办法都是用不同的手段解决信息交互的问题,从而信息连接起来!
这期间有个非常有趣的发明,叫做Call机,也叫BP机,这是90年代最主要的一个通信工具!第一次让人能够移动中收到信息,随时随地能找到你。BP机由此拉开了人类的信息交互,连接的历史!再也不用担心找不到你了,我可以呼你无数遍!
你看,人类最开始的连接都是从单向开始的!我呼了你,发送信息给你!一是告诉你信息,二是可能需要你回复我消息!是不是并非双向不可!所以BP机的使用确实让人感觉到方便很多!
但是不够,人类需要交流啊,所以移动电话产生了!至此,人类不仅随时随地找到彼此,还等随时随地联系起来,随时沟通信息,说说话就好!
然后,随着信息量越来越大,单纯语音电话聊不行了,于是就产生了网络的方法,通过点对点连接,交互信息!然后点对多点,逐渐形成了都连上来,就是互联网时代!
互联网进一步发展彻底改变了人类的生活方式,人类的工作方式,进而改变了社会发展的形态!全连接,全透明,超越时间和空间的束缚,使人类的信息交互空前的提升!也彻底的改变了商业规则和商业模式!
这也彻底改变了支付方式!我们终于摆脱了要带着钱出门,连xyk都不用了,曾经我们带着一张卡也基本上可以走天下,而今天带着手机就解决一切!然后我们未来可能就是数字货币,就是一个数字而已!
三、对于物联网概念的错误认识
我们提出了互联网+,这就是用互联网去改变各行各业,至今有很多成果,但不完全成功,为什么?
很多人以为互联网就是一个工具,是给行业插上翅膀,用句时髦话就是给行业赋能!但是最后没用,能赋不上去!
因为他们还不明白,进入到行业领域后,不是互联网了,其实很多做不动的事情都是物联网!
用互联网思维去赋能物联网,越干越糟!管人的套路和管物的套路差别太大啦!
物联网出发点是管理物,而不是连接物,所以万物互联是错误的!
你去看所有的资料上来都是什么是物联网?物联网就是把物体连到互联网上,让物与物,物与人相连,形成万物互联!
我也是被这样洗脑的,所以很多时候想不明白为什么物联网不行,搞不起来,说得好听,全是空炮,企业叫好不叫座,回来找我们问为什么干物联网不挣钱呢?
那时候我们也说不好,只能泛泛说没到时候,还在发展过程中!不赚钱就是硬道理,逼着你要去深度思考!
复杂的问题简单看,越思考越有味道。道理并不复杂,我们往往是人云亦云。喜欢听别人怎么说,专家们指出什么事。其实,所有的重大项目都是从不被看好开始的。
物联网就是踏踏实实去把你能找到的,能形成价值体系的物去锁定开始。这就是未来最大的价值。
我们发起了物联网研习社就是希望能给大家带来更多的思考,每个人是每个人的老师!大咖云集,众至诚啊。条件如下:
第1 有志成为信息和价值的提供者,而不是索取者!
第2 成员一定要有正能量!利他向上是我们唯一的追求。
第3 研习社里没有固定的老师,每个人都会是每个人的老师,要把你最大的心得和经验奉献给大家。 “所谓三人行必有我师”
第4 研习社是新型学习者组织,高标准高门槛是第一道关,是真朋友就请自动认知这个规则,吃饭喝酒于我们其实都是最头等的负担!
你有你的思想,我有我的思维,我们交换,就有了更多的碰撞,更何况群里有很多的牛人、大咖。
七分期望,收到八分效果,满意度很高。而若是带着十分希望,得到九分收获,会是抱怨和差评。所以进群能有一两点的收获,就值了!
物哥将会每月举行一次线下聚会!希望有一天,无论走到哪里,都有我们研习社的朋友,我们能聚一聚,聊聊天,拜访优秀的人,看美丽的风景。未来将是物联世界,让我们相约2019年11月19-21日,相约2019(第三届)全球物联网大会—寻找思考者!
声明:本文系《洞悉——物联网发展1000问》系列文章第九十六篇,旨在希望通过系统性与行业专业视角就物联网产业当前发展现状与经济潜力予以分析和分享。IOT物联网,万物互联,互联万物。
作者:王正伟(物哥)中关村物联网产业联盟秘书长 全球物联网大会主席

我们在了解人工智能技术的时候,对于深度学习的概念进行了一次普及,今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。



技术

在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。

在本系列文章中,已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络,展示了如何生成用于异常检测的数据,还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中,将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎,帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上,即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

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开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统,它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板,其目标是成为智能家居,智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件,开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点,特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计,原理图和零件清单完全是开源的,可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

本专题我共整理了10篇文章,来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容,供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

知网阅读

[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要: 太阳能杀虫灯物联网(SIL-IoTs)是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具,通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据,用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态,具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用,故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此,本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状,分析了故障诊断的重要性,指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络(WSNs)中的体现,并进一步对WSNs中的故障进行分类,包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外,还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略,将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略,从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略,从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上,介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具,如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后,强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战,包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形,并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用,因此本研究可扩展至其它农业物联网中,并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要: 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要:溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义,但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题,难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理,利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜,经激发光照射后产生红色荧光,该荧光寿命可由溶解氧浓度调节;然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知;再以STM32F103微处理器作为主控芯片,编写下位机程序实现激发光脉冲产生,利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换(FFT)计算激发光与参照光的相位差,进而转化为溶解氧浓度,实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想,利用屏蔽排线直接插拔连接,便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试,本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L,响应延迟小于2 s,溶氧敏感膜使用寿命约1年,可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时,本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点,为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要: 土壤养分作为农业生产的重要指标,含量过少会降低农作物产量,过多则会造成环境污染。因此,快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分,但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力,不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱,提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法,可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源,通过测量8通道激光光束的土壤反射率,建立土壤养分中氮(N)关于土壤反射率的计量模型,实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中,选取54组作为训练集,20组作为预测集。基于一般线性模型,对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练,筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型,预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09,结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要: 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题,首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则:专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则,本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下,平台部分关键技术的实现方法,包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等,并提出了以地块为核心的管理平台建设思路;同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要: 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题,本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象,构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法,利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构,阐述系统工作原理;并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性,同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明,正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型,相关系数R2均大于0999,由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明,水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度,相对偏差值超过了01。因此,本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰,通过模型计算实现复合肥精准化配比,并得出各指标浓度。该系统结构简单,配比精准,易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用,可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要: 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题,本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法(PSMR)。首先,通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首,采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题,利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度,实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明,PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法(EMR)相比,无线传感器网络生命周期提升了57%;与贪婪外围无状态路由算法(GPSR-A)相比,在相同的网络生命周期内,第1个死亡传感器节点推迟了两轮,剩余能量标准差减少了004 J,具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗,提高了不同距离簇首的能耗均衡性能,为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础,可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要: 针对多机器人在果园中作业时的通信需求,本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型,提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV-SP)。对AODV-SP报文进行设计,并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV)和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明,本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议,其中节点的移动速度为5 m/s时,AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%,节点的移动速度为8 m/s时,AODV-SP的分组投递率提高了059%,平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能,在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用,并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明,节点相距25 m时静态丢包率为0,距离100 m时丢包率为2101%;动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要: 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时,可减少农药施药量。随着其部署数量的增加,被盗被破坏的报道也越来越多,严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题,本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景,对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息;提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯,用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备,可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短,仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此,本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面,探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控,以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题,并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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物联网主要技术。在物联网应用中有三项关键技术为物联网开辟出极为广阔的应用前景:

1、传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2、RFID标签:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景,这也是为什么“物流”这个词总是与“物联网”同时出现。

3、嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

物联网应用领域。物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。


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