物联网的主要技术有哪些?

物联网的主要技术有哪些?,第1张

传感器技术:价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石,物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如,微型化:元器件的微小型化,要求节约资源与能源;智能化:具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术;低功耗与能量获取技术:供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术:大部分情况下,企业会基于现有的工业系统建造工业物联网,如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容,兼容关键是标准的统一。目前,工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议,已经较好地解决了兼容性问题,大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来,随着工业无线传感器网络应用日渐普遍,当前工业无线的WirelessHART、ISA100.11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802.15.4无线网络协议,并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议,丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术:网络是构成工业物联网的核心之一,数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络,有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中,能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术,无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低,有利于传感器功能的扩展,因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟,在众多场合已得到了应用验证。然而,当无线网络技术应用于工业环境时,会面临如下问题:工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络,工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段,它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足,提供了高可靠性、高实时性以及高安全性,主要技术包括:自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术:工业信息出现爆炸式增长,工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战,如何有效处理、分析、记录这些数据,提炼出对工业生产有指导性建议的结果,是工业物联网的核心所在,也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多,如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象,通过对环境数据的分析以及用户行为的建模,可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知,更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化,以便得出更准确的分析结果。
●安全技术:工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程,信息安全对于企业运营起到关键作用,例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行,如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

物联网与大数据的关系是:

大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。

物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。

物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程。

采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

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。

大数据技术是一种新一代技术和构架,它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。

大数据技术不断涌现和发展,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为利用数据的好助手,甚至可以改变许多行业的商业模式。

大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

云计算是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。

云计算的就业前途,某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务,存在一定的必然性,也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势,也同时可以理解为,云计算的优势就是云计算的就业优势。

党的十九大报告提出建设“ 交通强国 ”的目标,为我国未来交通运输发展描绘了宏伟蓝图。

要建设交通强国,就要在新时代中国特色社会主义思想的指导下,贯彻新发展理念,以供给侧结构性改革为主线,以创新为引领,全面推动交通运输发展质量变革、效率变革、动力变革。而物联网,就是这个时代带给交通运输发展的强心剂。

一,物联网该如何让交通改头换面呢?

1基于物联网的智能交通系统架构

基于物联网的智能交通系统一定要全面考虑到各个类型的基础设施、交通对象等。

通过构建基础交通的感知网络,才能开发出各种类型的智能管理的服务系统。这种全新的理念一定能从根本上,改变交通系统,只注重业务开发的模式,转而向信息资源共享需求的方向发展。把物联网真正的运用到智能化的交通领域中,首先就是构建在物联网环境下的,智能交通系统架构。

这项在物联网基础上的,智能交通的架构,主要由感知层、网络层和应用层这三个方面组成。

11感知层

物联网的智能交通系统的感知层,主要负责准确的采集各种交通信息。尤其是各类交通信息的感知要通过网络和传感器来得以实现。传感器的采集过程,一定要完全经过无线传感器网络的完全传输,才能实现好数据的汇聚。

12 应用层

应用层的主要功能,是对交通感知网络进行数据采集,并且要进一步对数据信息进行分析和应用,支持各种智能化的交通服务。应用层系统主要分为,政府应用系统、社会应用系统、各个企业之间的示范系统等等。

其中,最为典型的应用系统,主要包括交通控制系统与动态控制系统。要想实现好智能无线传感器与电信网络传感器之间的融合,一定要把无线传感器网络连接到电信网络上。利用电信网络来进一步实现对无线传感器的网络中各项业务的监控与管理。

13 业务平台

业务平台是促进电信网络的运行与管理,并且还要与无线网络传感器进行结合的业务实体,同时还要协调好电信网络中的其他实体,来完成好整个业务系统。

管理平台作为实现电信网络对无线传感器网络的管理实体平台,主要目的是为了实现对业务平台的设备与网络进行管理。同时,为了保证电信网络更加可靠的运行,一定要在电信网络和无线交通传感器之间引入有效的控制机制。

这项接入控制机制,指的是电信网络利用网关系统,对控制点进行有效的控制,为无线传感器网络提供全程的服务。

2 物联网技术对智能交通系统的影响

由于物联网在电子通信与计算机技术方面具有成熟的技术优势,因此,物联网技术与智能交通系统的有效结合,才能为我国的交通运输行业提供出全新的发展思路。

物联网是在计算机与互联网技术之后的,信息产业的第三次浪潮,从而孕育出了改变产品生产与销售的网络系统。与此同时,物联网提出的全新的理念,对人类的生活方式产生了比较深远的影响。到目前为止,在交通运输与物流行业,逐步推广了物联网技术。

21 感知信息

物联网的核心内容是传输过程中的信息数据,首先就是要对物体的属性进行标识,属性主要包括静态与动态两种,还要通过一定的设备读取物体的属性,并且要把信息转化成一种网络传输的重要的数据。

22 采集信息

在物联网环境下构建智能化交通系统,一方面要采集大量的交通信息,并且对实时性信息进行采集和处理。另一方面,更要侧重于对信息资源的有效整合与传输功能。

由于智能化交通系统,是以高速公路作为一个技术性的交流平台,一定要以交通信息为基础,促进人们的交通出行与交通工具之间的联系,提高了交通系统的安全性与效率。

因此,只要交通系统把先进的交通信息当成基础,从而为其他的交通出行者,提供各个方面的交通信息服务体系,用来促进交通运输的合理分布。

23 信息的应用

物体要想实现有效信息的传递,主要有两个应用的方向:一是经过物体的集中有效处理传递给“人”,经过“人”的高级处理,才能进一步控制住物体。

另外一个方面,是直接对“物”进行合理的智能控制,并不需要经过“人”,就能授予权力。通过深入分析互联网的整体的运行情况,一定要在物质和人之间实现好信息的合理交互。

因此,这种“物”很有可能涉及到在物质世界中的具体的实体的存在,还包括人的具体的实体属性。

尤其是物联网中的各项活动都是以人的意愿为基础,进行的活动。同时,网络的规范标准,是实现物联网的运行环境的一个最终的因素,为智能交通信息提供了有效合理的环境支持。

二,应用实例

1,物联网技术实现对司机不良驾驶行为的智能分析与判断

G7公司已经采用了成熟的技术手段,实现物联网技术对位置、声音、图像等的数据采集和人工智能识别。 

“目前我公司已经可以做到对驾驶员危险行为的实时监控和管理。当驾驶员出现打瞌睡、玩手机等危险行为时,车机端就会给司机报警,云端监控的管理员也可以得到通知,车队管理员还可以下发语音信息提醒驾驶员。”公司总裁介绍,“同时,实时采集的图像还可以作为事后证据,对司机进行安全教育管理,有效降低事故率。有一个客户使用了3个月,每百万公里的事故率就降到了之前的三分之一。”

2,中兴通讯智慧交通系统

采用感知层、网络层、综合管控平台和各种交通行业应用的四层架构,以统一的智能交通管控平台为依托,以现有交通信息网络、城市道路交通信息系统和各地市交通监控中心的信息资源为基础,加强对全市主干路网交通信息和营运车辆的动态信息采集、汇总、融合。并通过对应用的互联、数据中心建设和应用整合三步走平台建设方式,实现交通业务的延续、优化和创新。满足智慧交通系统建设需求,实现与现有交通系统便捷融合,并全面降低交通运营者的运维成本。

“云计算”+“视频监控”+“车联网”,实现精确感知、畅通信息、智慧调度;

TD-LTE无线承载和GoTa专用调度系统,安全承载、高效服务;

智能、开放、高效、安全的智能交通管控平台,实现全方位交通信息应用共享挖掘;

通过云平台海量信息收集存储能力,建立数据仓库,根据数据挖掘模型对海量信息进行分析处理和业务仿真,提供决策参考

随着互联网、移动通信网络和传感器网络等技术的应用,物联网应用于智能交通已经初见雏形,在未来几年将具有极强的发展潜力。

物联网数据具有以上12个特点

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网这一概念提出已有20多年,但受全球各国重视是2008年和2009年这两年,各国纷纷推出物联网相关政策,我国也开启了物联网发展里程碑的年份,列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展,物联网已不再是高高在上的概念,在云+AI等技术加持下,让物联网得到了广泛应用,产业发展迅猛,也迎来了黄金发展时代。

运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链,而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术,解决物联网大规模部署连接等需求,继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。

在产业链积极推动下,物联网连接规模成倍速度增长,LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出,5G技术部署,也将把物联网带上更高的层次,也让万物互联成为可能,其中运营商是万物互联积极推动者,全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代,不再局限做一个管道提供者,希望能抢夺物联网应用端市场,例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。

物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大,而且是实现设备联网不可或缺的产品,不少相关的top域名都被注册。

物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。

以下是物联网常见的应用场景:
1、车联网
车联网行业中,车载智能终端、车载扫码支付设备、行车记录仪、车载综合监控/DVR。车载设备借助物联卡,流量卡实现车与车、人、路、平台之间的联系。
2、智慧物流
智慧物流是指物联网用于物流行业,在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送,大大降低了物流运输成本,提高运输效率,在物流中的运用大致是这四个方向:仓储管理、运输监测、冷链物流、智能快递柜。
3、智能穿戴
智能穿戴其实就是指智能手表、智能手环、智能眼镜等,物联网卡是智能穿戴行业不可或缺的一部分。
4、智慧城市
智慧城市是未来城市发展的方向和趋势,通过物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算技术的应用,使得城市管理、教育、医疗、交通运输、住宅等更互联、高效和智能,人们可以随时随地享受到便利的生活。
5、智能安防
安防是物联网的一大应用场景,智能安防主要包括三大部分,智能门禁、报警系统、监控系统,行业中主要以安防监控为主。
6、智慧农业
将物联网技术运用到农业中去,使传统农业更具“智慧”,从而实现农业无人化、自动化、智能化管理。
7、智慧医疗
安全健康也是我们非常关心的问题,物联网技术在医疗行业中有着极大的作用,物联网卡将设备进行连接,实现信息实时采集和稳定传输数据,对医疗行业的服务水平和效率有着积极的促进作用。在医疗中的运用大致是这两个场景:可穿戴医疗设备、数字化医院。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/dianzi/13352213.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-07-20
下一篇 2023-07-20

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存