如何选择现有开源物联网IoT使能平台

如何选择现有开源物联网IoT使能平台,第1张

物联网有四层平台:设备连接平台、设备管理平台、应用分析平台、应用开发平台,提供Paas服务。这都是使能平台。选择现有的IOT使能平台可以通过平台开发厂商的影响力、成功案例、全球通用性、服务持续提供能力、开发水平、方案解决能力等多方面综合考虑。
一、 提供统一的终端接入
通过使能平台,为不同业务类型的所有物联网应用终端提供统一的数据接入方案,极大降低了终端接入的难度和成本。终端数据接入支持多种通讯设备、通讯协议,对接收到的数据进行辨识、分发以及报警分析等预处理。
二、 提供统一的应用基础运行平台
物联网应用软件与传统的应用软件应用相比,有底层终端类型及数量多、行业应用复杂的特点,各种行业终端数量规模通过一定的发展往往能达到百万甚至更高级别,要求使能平台能维护大量共享数据和控制数据,提供物联网应用的统一运行环境,从概念、技术、方法与机制等多个方面无缝集成数据的实时处理与历史记录,实现数据的高时效调度与处理,并保证数据的一致性,以便能够支撑所有连接终端所需要呈现的各种应用。
三、 提供统一的安全认证
以用户信息、系统权限为核心,集成各业务系统的认证信息,提供一个高度集成且统一的认证平台。
四、 统一的数据管理及数据交换
不同种类及数终端的海量数据在平台上得以集中管理并且提供统一的数据交换功能,通过平台连接各种业务相关的异构系统、应用以及数据源,满足重要系统之间无缝共享和交换数据的需要。彻底解决了由于业务不同、应用不同、系统不同所导致的信息孤岛问题,数据平台的统一性让大数据分析成为可能,让更多的应用能够因数据的开发性得以实现。
五、 提供统一的门户支撑
提供一个灵活、规范的信息组织管理平台和全网范围的网络协作环境,实现集成的信息采集、内容管理、信息搜索,能够直接组织各类共享信息和内部业务基础信息,面向不同使用对象,通过门户技术实现个性化服务,实现信息整合应用。
六、 提供多种业务基础构件
为各行业应用业务提供开发辅助工具、快速定制、地理信息服务、权限管理、数据展现及挖掘等多种平台支撑服务。通过这些基础构件,实现系统的松散耦合,提高系统的灵活性和可扩展性,保障快速开发、降低运营维护成本。

1、物联网(The Internet of Things,简称IOT)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。

2、组成:物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。

(1)整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

(2)可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。

(3)智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。

扩展资料:

常见的运用案例有:

1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点,覆盖了地面、栅栏和低空探测,可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前,上海世博会也与无锡传感网中心签下订单,购买防入侵微纳传感网1500万元产品。

2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。

3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心,利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术,实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统,是发展ITS的基础,成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统,都涉及交通动态信息的采集,交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。

参考资料来源:百度百科-物联网

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。下面霍营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。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务,还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器),您都可以参与其中。在这篇文章中,逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序,通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

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。


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