求一些物联网idea或者解决方案

智慧超市实训室解决方案
　现如今可供购买的商品越来越多，超市的出现无疑给人们带来了极大的方便，但新问题也随之而来，比如超市价签更换不及时或出现错误给超市经营者和消费者带来损失，超市商品频繁被窃，超市品种繁多的易腐烂商品的及时监控和更换，超市高峰期在收银台排起的长龙等问题一直困扰着商家，但随着物联网技术的日渐成熟，这些问题随即得到了解决。
智慧超市就是一个将RFID技术、计算机网络、无线通信、无线传感等诸多物联网技术综合应用于零售业的实例，在库存管理、销售管理、物流配送等方面降低超市成本，提高供货商对消费端的反应效率，并给顾客以全新的用户体验,提高顾客的忠诚度和满意度，真正将供应链转为以消费者需求为导向的运作模式，创造了一个以消费者为主导的零售关系。
　飞瑞敖电子科技有限公司智慧超市实训室建设方案通过整合RFID、无线传感器网络、WIFI等物联网综合技术，加以配备必要的卖场设施设备布置，可实现：客流量统计监控、商品识读和动态监控、动态盘点、补货提醒、智能上架、智能拣货、电子价签制作、商品信息推送、购物引导、试穿体验统计、环境监控、自动结算、商品追溯查询等智慧应用。
慧超市实训室构建于物联网信息平台之上，依托光载无线交换机、远端射频单元、模拟光纤、以太网交换机、WiFi设备服务，构建物联网的网络层，在实训室范围内形成稳定可靠的WiFi覆盖环境；各种接入设备（传感器件、控制器件、智能器件、读卡器、移动终端等）都可以无线接入物联网工程信息平台，成为物联网实验设备的一部分，构建物联网的感知层；系统通过统一的物联网信息中心，完成数据的存储、分析，运用各种智能软件实现智慧超市的应用。
整个智能物流仓储实训系统涵盖物联网的三层结构，主体功能模块包括：超市后台管理系统、自动结算系统、电子价签系统、商品动态监控、智能导购、客流量统计监控系统、试穿体验统计系统、环境监控系统以及商品追溯查询系统。

所以物联网的体系结构可分为：

感知层、网络层和应用层三大层次。

1、感知层：

感知层是物联网的底层，但它是实现物联网全面感知的核心能力，主要解决生物世界和物理世界的数据获取和连接问题。

2、网络层：

广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，网络层主要解决感知层所获得的长距离传输数据的问题。

它是物联网的中间层，是物联网三大层次中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分。

3、应用层：

物联网应用层是提供丰富的基于物联网的应用，是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口。它与行业需求结合，实现物联网的智能应用，也是物联网发展的根本目标。

扩展资料：

感知层：

物联网是各种感知技术的广泛应用。物联网上有大量的多种类型传感器，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同，所以每个传感器都是唯一的一个信息源。

传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性地采集环境信息，不断更新数据。

物联网运用的射频识别器、全球定位系统、红外感应器等这些传感设备，它们的作用就像是人的五官，可以识别和获取各类事物的数据信息。

通过这些传感设备，能让任何没有生命的物体都拟入化，让物体也可以有“感受和知觉”，从而实现对物体的智能化控制。

通常，物联网的感知层包括二氧化碳浓度传感器、温湿度传感器、二维码标签、电子标签、条形码和读写器、摄像头等感知终端。

感知层采集信息的来源，它的主要功能是识别物体、采集信息，其作用相当于人的五个功能器官。

网络层：

它由各种私有网络、互联网、有线通信网、无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。

网络层的传递，主要通过因特网和各种网络的结合，对接收到的各种感知信息进行传送，并实现信息的交互共享和有效处理，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。

网络层的目的是实现两个端系统之间的数据透明传送。其具体功能包括寻址、路由选择，以及连接的建立、保持和终止等。它提供的服务使运输层不需要了解网络中的数据传输和交换技术。

网络层的产生是物联网发展的结果。在联机系统和线路交换的环境中，通信技术实实在在地改变着人们的生活和工作方式。

传感器是物联网的“感觉器官”，通信技术则是物联网传输信息的“神经”，实现信息的可靠传送。

通信技术，特别是无线通信技术的发展，为物联网感知层所产生的数据提供了可靠的传输通道。因此，以太网、移动网、无线网等各种相关通信技术的发展，为物联网数据的信息传输提供了可靠的传送保证。

物联网网络层是三大层次结构中的第二次，物联网要求网络层把感知层接收到的信息高效、安全地进行传送。

应用层：

物联网的行业特性主要体现在其应用领域内。目前绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等各个行业均有物联网应用的尝试，某些行业已经积累了一些成功的案例。

将物联网开发技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

感知层收集到大量的、多样化的数据，需要进行相应的处理才能作出智能的决策。海量的数据存储与处理，需要更加先进的计算机技术。近些年，随着不同计算技术的发展与融合所形成的云计算技术，被认为是物联网发展最强大的技术支持。

云计算技术为物联网海量数据的存储提供了平台，其中的数据挖掘技术、数据库技术的发展为海量数据的处理分析提供了可能。

物联网应用层的标准体系主要包括应用层架构标准、软件和算法标准、云计算技术标准、行业或公众应用类标准以及相关安全体系标准。

应用层架构是面向对象的服务架构，包括SOA体系架构、业务流程之间的通信协议、面向上层业务应用的流程管理、元数据标准以及SOA安全架构标准。

云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算互 *** 作、云计算开放式虚拟化架构（资源管理与控制）、云计算安全架构等。

软件和算法技术标准包括数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。安全标准重点有安全体系架构、安全协议、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。

物联网是新型信息系统的代名词，它是三方面的组合：

一是“物”，即由传感器、射频识别器以及各种执行机构实现的数字信息空间与实际事物关联；

二是“网”，即利用互联网将这些物和整个数字信息空间进行互联，以方便广泛的应用；

三是应用，即以采集和互联作为基础，深入、广泛、自动化地采集大量信息，以实现更高智慧的应用和服务。

参考资料来源：百度百科-物联网

物联网的十大应用：智能家居、可穿戴、智慧城市、智能电网、工业互联网、连接车、联网医疗（数字医疗/远程医疗/远程医疗）、智能零售、智能供应链、智能农业。

智能家居

每当我们想到物联网系统时，最重要、最高效的应用就是智能家居，它在所有渠道中都是最高的物联网应用。寻找智能家居的人数每月增加约60000人。另一件有趣的事情是，物联网分析智能家居数据库包括256家公司和初创公司。现在，越来越多的公司积极参与智能家居以及该领域的类似应用。智能家居初创公司的预计资金额超过25亿美元，并以快速增长的速度增长。创业公司名单包括著名的创业公司名称，如AlertMe或Nest，以及一些跨国公司，如飞利浦、海尔或贝尔金。

可穿戴

就像智能家居一样，可穿戴设备仍然是潜在物联网的热门话题。每年，全球消费者都在等待最新的苹果智能手表的发布。除此之外，还有很多其他可穿戴设备可以让我们的生活变得轻松，比如索尼SmartB Trainer、LookSee手镯或Myo手势控制。

智慧城市

智慧城市，顾名思义，是一项重大创新，涵盖了从水分配和交通管理到废物管理和环境监测的各种各样的使用案例。它之所以如此受欢迎，是因为它试图消除城市居民的不适和问题。智能城市部门提供的物联网解决方案解决了各种与城市相关的问题，包括交通、减少空气和噪音污染，以及帮助城市更加安全。

智能电网

智能电网是物联网技术的另一个突出领域。智能电网基本上承诺以自动化方式提取有关消费者和电力供应商行为的信息，以提高配电的效率、经济性和可靠性。每月41000次的谷歌搜索证明了这一概念的流行。

工业互联网

考虑工业互联网的一种方式是查看发电、石油、天然气和医疗等行业中的连接机器和设备。它还利用了计划外停机和系统故障可能导致危及生命的情况。嵌入物联网的系统往往包括用于心脏监测的健身带或智能家用电器等设备。这些系统功能齐全，易于使用，但不可靠，因为如果发生停机，它们通常不会造成紧急情况。

连接车

互联汽车技术是一个由多个传感器、天线、嵌入式软件和技术组成的庞大而广泛的网络，有助于在复杂的世界中进行通信导航。它有责任以一致性、准确性和速度做出决策。它还必须是可靠的。当人类将方向盘和制动器的控制权交给目前正在高速公路上测试的自动驾驶车辆时，这些要求将变得更加关键。

联网医疗（数字医疗/远程医疗/远程医疗）

物联网在医疗保健领域有多种应用，从远程监控设备到先进技术，从智能传感器到设备集成。它有可能改善医生提供医疗服务的方式，并确保患者的安全和健康。医疗物联网可以让患者花更多时间与医生互动，从而提高患者参与度和满意度。从个人健身传感器到外科手术机器人，医疗领域的物联网带来了新的工具，这些工具采用了生态系统中的最新技术进行更新，有助于发展更好的医疗保健。物联网有助于医疗改革，并为患者和医疗专业人员提供口袋友好型解决方案。

智能零售

零售商已开始采用物联网解决方案，并在多个应用程序中使用物联网嵌入式系统，以改善商店运营、增加购买、减少盗窃、实现库存管理和增强消费者的购物体验。通过物联网，实体零售商可以更有力地与在线挑战者竞争。他们可以重新获得失去的市场份额，吸引消费者进入商店，从而使他们更容易在省钱的同时购买更多商品。

智能供应链

几年来，供应链已经变得越来越智能。提供解决问题的方案，例如在货物在路上或运输途中跟踪货物，或帮助供应商交换库存信息，是一些流行的产品。通过启用物联网的系统，包含嵌入式传感器的工厂设备可以传输有关不同参数的数据，如压力、温度和机器利用率。物联网系统还可以处理工作流程和更改设备设置以优化性能。

智能农业

智能农业在物联网应用中经常被忽视。然而，由于农业经营的数量通常是偏远的，而且农民从事的牲畜数量很大，所有这些都可以通过物联网进行监控，并可以彻底改变农民日常经营的方式。但是，这一想法尚未得到大规模关注。尽管如此，它仍然是不应低估的物联网应用之一。智能农业有可能成为一个重要的应用领域，特别是在农产品出口国。

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。

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