物联网的技术原理
事实上,物联网的原理是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信技术,构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中,建筑物(物品)之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术,通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。
物联网的核心技术还在云计算中,云计算是物联网实现的核心。物联网的三个关键技术和领域包括:传感器技术、RFID标签技术、嵌入式系统技术。领域:公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公共社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展(能源电力、物流零售等)。
传感器技术是计算机应用中的一项关键技术,将传输线上的模拟信号转化为可由计算机处理的数字信号。
RFID,即射频识别,是一种集射频技术和嵌入式技术于一体的集成技术,在不久的将来将广泛应用于自动识别和货物物流管理。
嵌入式系统技术是集计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术和电子应用技术为一体的复杂技术。
物联网使用场景,主要体现在几个步骤:采集、传输、计算、展示
物联网终端采集数据,将数据传送给服务器,服务器存储和处理数据,并将数据显示给用户。
例如,自行车是共享的,前向过程是自行车获取GPS位置数据,通过2G网络向服务器报告,服务器记录自行车位置信息,用户在APP终端查看自行车位置。反向处理是用户向服务器发出解锁请求,服务器通过2G网络向自行车发送解锁指令,自行车执行解锁指令。
物联网的大大小小的应用都是基于正向数据采集和反向指令控制实现的。
传输模式的选择:取决于距离和功耗
物联网的联网方式:
近距离低功耗,带BLE或ZigBee。
远距离低功耗,NB-IoT或2G
近距离大数据,带WiFi
大数据远程,使用4G网络
关于网络布局:
远距离传输比短距离传输更昂贵,功耗更高。合理使用远距离和远距离配置可以有效降低物联网终端的成本。
例如,原始共享自行车被2G网络解锁,需要数据的长连接或下行短消息解锁,功耗高,下载的共享自行车丢弃了远程解锁,直接使用手机的蓝牙解锁自行车,节省数据流,降低功耗,本发明还可以提高解锁速度,剩余能量电动自行车智能充电站也是物联网的高科技产品,采用最新的窄带通信技术引领电动自行车充电设备的技术高度。
云服务设计
物联网的云服务器和应用程序设计与I互联网基本一致,Java、PHP和ASP可用于物联网的后台处理。
移动互联网是“人-服务器-人”的框架,物联网是"物-服务器-人"的框架,两者是相同的,物联网终端设备也采用TCP、>
总结简图
物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,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;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
扩展资料:
物联网的特征:
①首先,它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性,按一定的频率周期性的采集环境信息,不断更新数据。
②其次,它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输。
由于其数量极其庞大,形成了海量信息,在传输过程中,为了保障数据的正确性和及时性,必须适应各种异构网络和协议。
③还有,物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合,利用云计算、模式识别等各种智能技术,扩充其应用领域。
从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据,以适应不同用户的不同需求,发现新的应用领域和应用模式。
④此外,物联网的精神实质是提供不拘泥于任何场合,任何时间的应用场景与用户的自由互动,它依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件,弱化技术色彩,强化与用户之间的良性互动,更佳的用户体验,更及时的数据采集和分析建议,更自如的工作和生活,是通往智能生活的物理支撑。
参考资料:
物联网应用技术是指将物理设备、传感器、软件、网络等技术应用在实际生活中,通过数据采集、处理、传输和应用,实现智能化、自动化、可视化的管理和控制。学习物联网应用技术需要掌握以下几个方面:
传感器技术:了解各种传感器的工作原理、特点、应用场景和选择方法,掌握传感器数据采集、处理和传输的基本技术。
无线通信技术:了解各种无线通信技术的特点、应用场景和选择方法,掌握无线传感器网络、蓝牙、WiFi、LoRa等通信技术的基本原理和应用。
云计算和大数据技术:了解云计算和大数据技术的基本概念、架构和应用,掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法和工具。
数据安全和隐私保护技术:了解数据安全和隐私保护的基本原理和方法,掌握数据加密、身份认证、访问控制等技术的应用。
应用开发和系统集成技术:了解物联网应用开发和系统集成的基本原理和方法,掌握各种开发工具和平台的使用,能够进行物联网应用的设计、开发和调试。
总之,学习物联网应用技术需要掌握多个方面的知识和技能,需要综合运用各种技术和工具,不断地学习和实践,才能够掌握物联网应用技术的核心内容,应对日益复杂和多样化的应用场景。
一、什么是物联网网关?
网关就是为了不同协议之间转换难而诞生的一个产品,对内负责整个智能家居系统不同设备的协议转换,对外通过以太网或者WiFi进入互联网实现远程通信。
相比于互联网时代,物联网的通信协议更加多样,物的碎片化非常严重,网关的重要性也就由此凸显——物联网网关能够把不同的物收集到的信息整合起来,并且把它传输到下一层次,因而信息才能在各部分之间相互传输。物联网网关可以实现感知网络与通信网络,以及不同类型感知网络之间的协议转换;既可以实现广域互联,也可以实现局域互联。
比如电视机、洗衣机、空调、冰箱等家电设备;门禁、烟雾探测器、摄像头等安防设备;台灯、吊灯、电动窗帘等采光照明设备等,通过集成特定的通信模块,分别构成各自的自组网子系统。而在家庭物联网网关设备内部,集成了几套常用自组网通信协议,能够同时与使用不同协议的设备或子系统进行通信。用户只需对网关进行 *** 作。便可以控制家里所有连接到网关的智能设备。
网关在系统里面起着很重要的核心作用,网关有哪几种形态呢
我们这里也简单说说:
无线转无线:WiFi转433MHz、红外、ZigBee(家庭常见)
GPRS(2G、3G、4G)转433MHz、红外、ZigBee(工业常见)
无线转有线:WiFi转RS485、RS232、CAN(工业居多)
有线转无线:以太网转433MHz、红外、ZigBee(家庭常见)
有线转有线:以太网转RS485、RS232、CAN(工业居多)
二、物联网网关的历史
设备数据的采集、传输、监测是整个流程的关键步骤,在市场需求不断更新以及技术提升中,物联网智能网关就此出现,要更好地了解它的价值和出现的契机,要从设备机器数据的采集、传输、监测过程发展历程说起。
在发展早期,数据采集的意识才刚刚出现的时候,由于传感器的匮乏加上传输技术的落后,大多都是依靠人工进行数据计量。人工计量的弊端不言而喻,耗时耗力并且能够检测的范围是非常狭窄的,所以人工计量的方式很快就被淘汰。
1、初期的本地监测,数据采集的首次尝试
真正意义上的数据监测应该从本地监测开始。通过有线网络将设备总控和 PLC 或者 HMI 连接起来,进行本地的人机交互和信息交换,设备上的数据直接显示在 PC 或者 HMI 上面。
而PC需要近距离地安装在设备旁,同时需要人员一天 24 小时的监控以及反馈。此时,人工的力量还是占了主导地位,本地监测的实际意义不大,只是停留在简单的数据统计工作上。
2、以太网出现,延伸物理传输距离
由于本地监测局限性太大,人们开始把以太网等有线宽带技术运用在数据采集、传输上,数据的传输在范围上有了一定的延伸。当设备节点接入传感器,通过一定的转换到达以太网,再到达终端显示。就传输范围而言,在原有范围基础上是有了一定的拓展。
但是中间存在的协议标准差异导致通信并不能畅通无阻,且有线网络的固有限制就是无法远程监测,这又一次给数据市场提供一个巨大的需求。
3、网关的出现,适配更多协议标准
伴随着 2G/3G/4G 网络、Wi-Fi、蓝牙等无线网络传输技术的出现,数据的远程传输问题出现转机,但多种通信协议的多重协议标准也阻碍了设备与设备之间的“对话”。此时为了能够适配更多协议标准,网关的出现非常及时,在通信协议和数据之间,网关是一个翻译器,与网桥只是简单地传达信息不同,网关对收到的信息要重新打包,以适应系统的需求。
网关的转换能力结合无线通信协议技术,大大提高了物联网延伸距离,但物联网技术也面临一些独特的挑战。其中一个挑战是,受限于系统内存、数据存储容量和计算能力,很多物联网节点无法直接连接基于 IP 的网络,这样就难以做到万物互联。而物联网网关可以填补这块空白,在基于IP的公共网络与本地物联网之间架起一座网络桥梁,使用在不同的通信协议、数据格式或语言,甚至体系结构完全不同的两种系统之间。
通俗来讲,有了网关,所谓的 M2M 不再是狭义上机器与机器的对话,而是设备、系统、人之间没有障碍的沟通。
4、现代物联网智能网关,推动设备预测性运维
现代物联网智能网关,在物联网时代扮演非常重要的角色,它不仅是连接感知网络与传统通信网络的纽带。作为网关设备,物联网智能网关可以实现感知网络与通信网络,以及不同类型感知网络之间的协议转换,既可以实现广域互联,也可以实现局域互联。此外物联网智能网关还需要具备设备管理功能,运营商通过物联网智能网关可以管理底层的各感知节点,了解各节点的相关信息,并实现远程控制,特有的物联网边缘计算能力,让传统工厂在数字化转型的过程中实现了更为快速、精准的数据采集及传输。
三、物联网智能网关的特点
支持远程更新维护。例如 Ruff 的物联网智能网关可随时根据软件的升级,添加支持协议,对外提供基于 JS 语言的开发接口,只需下载相应的配置应用即完成对硬件产品功能的修改。在网关使用过程中出现了问题,也无需去现场进行维修只需利用 Ruff Explorer 远程管理工具在软件层面进行修改即可,从远端提前发现和解决隐患,使维护更智能,设备运行更稳定可靠。
以上由物联传媒转载,如有侵权联系删除
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)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(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。
假的,物联网的中间件是一种软件系统,而不是硬件设备。它是指处于物联网系统中,连接设备和应用程序之间的中间层,起着将信息转发、存储、处理和分析的重要作用。物联网的中间件充当着物联网系统的枢纽,对于物联网数据采集、传输、存储、处理、分析等方面发挥着举足轻重的作用,能够使各设备感知和理解环境变化,进行决策和控制,并将数据流和控制信号从各个终端节点搜集,并通过互联网进行交互。
通常,物联网的中间件包括了诸如云计算、大数据分析、消息代理、协议转换、数据缓存、安全管理等多种功能,以便于实现设备、应用程序、网络和平台之间的互 *** 作性和信息交互,并为物联网系统提供支撑。
因此,物联网中间件并不是一种硬件设备,而是一种软件系统,扮演着连接其他物联网组件的重要角色。物联网,Internet of Things,简称“IoT”,即通过传感器或物理识别装置等感知技术,对物理世界进行感知,通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理,实现人与人、人与物、物与物的链接,进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释:互联网的升级迭代版,互联网实现人与人的链接,物联网增加人与物理世界的链接;感知物理世界的变化,并对物理世界进一步的管理和控制
萌芽期:(1991年-2004年):1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念,1995年,比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联,并未引起广泛关注。1999年,麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年,美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。
初步发展期:(2005年-2008年):2005年,国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。
高速发展期(2009年-至今):2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”,无锡率先建立“感知中国”研究中心,中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术,并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年,欧盟成立物联网创新联盟。2016年,NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月,5G通信技术成熟化,第一阶段全功能标准化工作完成,进入产业全面冲刺阶段。
总结中国物联网产业发展,大致经历:
第一阶段:智能消费产品的涌现
2012-2015年期间,消费类物联网产品一夜爆发,过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品,添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术,再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快,因为害怕的稳定性和用户体验存在问题,再加上价格比较高,对于消费者而言性价比不高,市场认可度比较低。
第二阶段:底层技术完善
第二阶段相对于上个阶段,技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术,比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等,边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台,传感器产品也更加的智能化,具有更多的功能。
第三阶段:行业级应用兴起
完成技术突破之后,物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。
物联网IoT产业架构分四层:感知层、网络层、平台层、应用层;物联网IoT产业链:端——管——边——云——用
随着云端数据处理能力开始下沉,更加贴近数据源头,使得边缘计算成为物联网产业的重要关口;将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”;
“端”:物联网终端,主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用;包含芯片、感知技术(传感器+识别技术)、 *** 作系统;
“管”:管道层,保证通信的作用,无线连接、卫星和量子通信等方式;
“边”:边缘计算,将集中式架构分解成边缘位置的点;
“云”:云平台,主要进行数据的计算和存储;包含云计算平台和AI技术;按厂商类型分:运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台;按商业模式分PaaS和本地部署;按照平台功能可以划分:设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台;
“用”:物联网IoT应用层,落地到不同行业应用场景中;三大业务主线:消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网;(政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网)
从产业集聚发展情况来看,我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。
其中, 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势,成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地; 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动,整体发展比较均衡,在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用; 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区,目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式,产业规模领先其他地区; 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛,成为第四大产业基地,且在自然资源和人力资源方面均存在优势,对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。
产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显,形成产业链;有助于改善协作条件,节约生产成本;而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用,促进区域一体化发展。目前,四大产业集聚区相互独立、各有特色,汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业,产业链逐渐完善,研发机构和公共服务等配套体系基本完备。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)