要实现物物联网,需要哪些技术?

要实现物物联网,需要哪些技术?,第1张

物联网基础技术:

1、互联网技术,物联网是互联网的延伸和扩展,因此互联网技术是物联网发展的核心技术。

2、信息采集技术,物联网的发展需要信息采集、信息传递和信息处理这三个方面的完全融合,而信息采集是物联网发展的关键基础,物联网要获得发展,必须突破信息采集技术的瓶颈。

3、网络通信技术,剥去物联网的神秘外衣,其实物联网实质上就是在诸多行业和领域已有应用的无线传感网,无线传感网通过节点中内置的不同传感器检出被测环境中的温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分,移动物体的速度和方向等信息,并通过内置的数据处理及通信单元完成相关处理与通信任务。

4、物品编码技术,物品编码是物联网的基石,是物联网信息交换内容的核心和关键字,是物品、设备、地点、属性等的数字化名称。

5、数据库技术,在物联网时代,作为代表物品的标签数量是万亿数量级。如此大量的数据需要通过数据库管理。数据存储在当地数据库中,标签阅读器与当地数据库相连接。

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物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。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。

整体感知即可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可靠传输是通过对互联网、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。

智能处理即使用各种智能技术,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。根据物联网的以上特征,结合信息科学的观点,围绕信息的流动过程,可以归纳出物联网处理信息的功能:

物联网的体系结构的四个层次是感知层、网络层、服务管理层和应用层。

1、感知层实现物联网全面感知的核心能力,是物联网中关键技术、标准化、产业化方面亟需突破的部分,关键在于具备更精确、更全面的感知能力,并解决低功耗、小型化和低成本问题。

2、网络层主要以广泛覆盖的移动通信网络作为基础设施,是物联网中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分,关键在于为物联网应用特征进行优化改造,形成系统感知的网络。

3、服务管理层 主要处理网络提供的服务相关事项,诸如提供用户与物联网之间的接口,关键在于与网络层及应用层的交互等。

4、应用层提供丰富的应用,将物联网技术与行业信息化需求相结合,实现广泛智能化的应用解决方案,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、信息安全的保障及有效商业模式的开发。

扩展资料:

感知层由基本的感应器件(例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成)以及感应器组成的网络(例如RFID网络、传感器网络等)两大部分组成。主要识别物体、采集信息,与人体结构中皮肤和五官的作用类似。

该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术(FCS)等,涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。

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。


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