CN104782103B - 使用低功率警报传感器的聚集框架 - Google Patents

使用低功率警报传感器的聚集框架 Download PDF

Info

Publication number
CN104782103B
CN104782103B CN201380058389.9A CN201380058389A CN104782103B CN 104782103 B CN104782103 B CN 104782103B CN 201380058389 A CN201380058389 A CN 201380058389A CN 104782103 B CN104782103 B CN 104782103B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sensor
data
module
low
power
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201380058389.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104782103A (zh
Inventor
K·D·A·豪曼
D·谭
I·斯奈德
P·格拉斯可斯基
M·米尔博格
M·豪尔
M·柯尼格
A·威尔森
G·史拉坎
M·第奥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Microsoft Technology Licensing LLC
Original Assignee
Microsoft Technology Licensing LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Microsoft Technology Licensing LLC filed Critical Microsoft Technology Licensing LLC
Publication of CN104782103A publication Critical patent/CN104782103A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104782103B publication Critical patent/CN104782103B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/12Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/30Means for acting in the event of power-supply failure or interruption, e.g. power-supply fluctuations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32Means for saving power

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Abstract

一种聚集框架系统和方法,该聚集框架系统和方法自动配置、聚集、解除聚集、管理和优化经合并系统的各组件,即设备、模块和传感器。该系统和方法的各实施例包括低功率警报传感器、数据管理器模块和解释器模块。低功率警报传感器是持续打开并持续监视其环境的传感器。低功率警报传感器充当看门狗,并在环境中有变化或事件发生时触发其他传感器以将其从功率节省中唤醒。数据聚集器模块管理该系统内的传感器集合,并聚集从这些传感器获得的传感器数据。解释器模块随后将传感器收集到的物理数据转换成逻辑信息。数据聚集器模块和解释器模块一起呈现受其控制的传感器的能力的统一逻辑视图。

Description

使用低功率警报传感器的聚集框架
背景
人们普遍使用连接到互连网的各种设备,诸如计算机、传感器、电话和致动器。一些估计预计增加超过500亿这样的因特网连接的设备在2020年前被部署。这些设备开始遍及家庭、工作场所、车辆和公共空间。它们看着人们、听人们说话并感觉人们。此外,它们推断上下文和动作、预测并仲裁人们及其世界之间的交互,并且在一些情况下允许人们成为更高效的人类。
这些设备及其相关联的技术中的许多是彼此独立地开发的,并使用了专用的技术。每一设备都是在没有想到该设备可能变成更大的协作系统的一部分的情况下被构建的。这些设备大部分都不按允许它们将其能力与其他设备的能力组合的方式彼此通信。此外,这些设备可能难以部署和配置。这意味着通常每天都使用的多个设备中的许多设备都无法彼此通信和交互。这些设备中的许多设备使用哑感测和致动系统的独立点解决方案,这些解决方案中的每一个都专用于进行非常小的隔离任务集合。高度期望这些设备能容易地进行协作且同时是持久并功率高效的。
概述
提供本概述以便以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。
聚集框架系统和方法的各实施例自动配置、聚集、解除聚集、管理和优化经合并系统的各组件,即设备、模块和传感器。该系统和方法的各实施例使用选择性致动来在传感器和设备进入该系统和从该系统退出时标识这些传感器和设备。基于当前为该系统的部分的那些传感器的能力来调整该系统的集体资源。该系统和方法的各实施例可关闭不被需要或不在使用的传感器、设备和模块以便节省功率。
聚集框架系统和方法的各实施例管理一组传感器。这些传感器通常覆盖限定的局部区域。该系统和方法的各实施例可由一个或多个低功率警报传感器和远程系统来触发进行动作。传感器可借助特定传感器特性(诸如,功能、校准数据和功率消耗)将它们自身标识给数据聚集器模块。
聚集框架系统和方法的各实施例包括若干组件。具体地,为低功率警报传感器、数据聚集器模块、解释器模块和桥接器。解释器模块随后将传感器收集到的物理数据转换成逻辑信息。数据聚集器模块和解释器模块一起通过桥接器将受其控制的传感器的能力的统一逻辑视图呈现给远程系统。这些元件通过通信信道(诸如,局域网或公共因特网)连接到聚集框架系统。它们一起用于将哑传感器变换成智能系统、室或空间。桥接器与远程系统或“云”进行通信。聚集框架系统和方法的实施例可与低功率开放源硬件单板计算机(诸如,BeagleBoard)一样简单或者与PC或服务器一样复杂。
多个传感器处在宽部署中。在智能环境空间或智能设备中,已经存在用作执行诸如感测光、声音、压力、振动、空间取向等功能的专用部分的许多传感器。然而,按有意义的方式来安装和配置传感器可能是昂贵的。假设该问题可随着传感器成本的降低而得到解决,则这意味着将使用不断增加数目的传感器。更多的传感器导致更多的数据以及如何管理这些传感器以及它们生成的数据的数据的挑战。该挑战因以下事实变得更加困难:传感器一般不协作地工作、需要针对其功能而预先编程以及在何时节省功率方面不是特别智能。
聚集框架系统和方法的实施例按与现有技术相比功率高效和聚合的方式收集和传播数据。特殊的监视传感器用作持续(或者总是)打开并且持续(或者总是)监视其环境的低功率警报传感器。该低功率警报传感器触发聚集框架系统中的其他传感器。这些其他传感器保持被悬挂,直到被该低功率警报传感器需要和唤醒。通常,被悬挂直到被唤醒的传感器是与该系统中的其他传感器相比具有更高性能和更高功率节省的专用传感器。
数据聚集器模块管理该系统内的传感器集合,并协调该感测系统的每一部分。取代具有与远程系统单独地通信的多个传感器,数据聚集器模块和解释器模块将传感器数据合并且转换成被通过桥接器传达给云的报告。这些组件一起创建可节省功率的协作感测系统。
在聚集框架系统和方法的各实施例中,传感器阵列中的各传感器能够描述其固有能力以及该系统和方法的各实施例可对什么事件作出响应。当传感器进入该系统时,低功率警报传感器检测到该进入并通知和唤醒数据聚集器模块。在充分警报了新传感器的添加后,数据聚集器模块随后审问或询问该传感器以查明它的功能以及可如何使用它来扩充或增强现有系统。类似地,当传感器退出系统时,低功率警报传感器通知数据聚集器模块该外出。数据聚集器模块随后据此来调整该系统的能力。
解释器模块解释经聚集的数据并基于该经聚集的数据作出决策并确定动作过程。此外,附加传感器可通过解释器模块来唤醒或供电,以获得关于环境的附加数据。如果这些传感器被解释器模块置于功率节省状态中,则它们通常保持在那个状态中,直到被低功率警报传感器唤醒。解释器模块还解释经聚集的数据以获得关于环境中正在发生什么的概念性的观察。
应当注意,替换实施例也是可能的,并且此处所讨论的步骤和元素可取决于特定实施例而变化、添加或消除。这些替换实施例包括可使用的替换步骤和替换元素,以及可做出的结构上的变化,而不脱离本发明的范围。
附图描述
现在参考附图,在全部附图中,相同的附图标记表示相应的部分:
图1是示出在计算环境中实现的聚集框架系统和方法的各实施例的综合概述的框图。
图2示出可实现本文所述以及图1和3-5中所示的聚集框架系统和方法的各种实施例和元素的通用计算机系统的简化示例。
图3是示出图1所示的聚集框架系统的第一实施例的总体操作的流程图。
图4是示出图1所示的聚集框架系统的第二实施例的总体操作的流程图。
图5是示出图1所示的数据聚集器模块的示例性实施例的操作细节的流程图。
图6是示出图1所示的注册模块的示例性实施例的操作细节的流程图。
图7是示出图1所示的解释器模块的示例性实施例的操作细节的流程图。
详细描述
在以下对聚集框架系统和方法的描述中,对附图进行了参考,附图形成了该描述的一部分,并且其中作为说明示出了可实施聚集框架系统和方法的各实施例的一个具体示例。可以理解,可以利用其他实施例,并且可以作出结构上的变化而不背离所要求保护的主题的范围。
I.系统概览
聚集框架系统和方法的各实施例聚集数据和设备以创建经合并的系统,该经合并的系统能够检测环境内发生的变化和事件,并且如果期望或必须的话对那些变化和事件作出反应。作为示例而非限制,如果该系统和方法的各实施例检测到在给定当前路线和速度的情况下孩子将要掉下楼梯,则该系统和方法可采取紧急行动来发出警报声或激活孩子安全门。
图1是示出在计算环境中实现的聚集框架系统100和方法的各实施例的综合概述的框图。如图1所示,系统100和方法的各实施例在计算设备105上被实现。这一计算设备可以是单个计算设备或可以分布在多个设备上。此外,计算设备105实际上可以是具有处理器的任何设备,包括台式计算机、平板计算设备以及嵌入式计算设备。
系统100和方法的各实施例包括包含多个传感器的传感器阵列110。该传感器阵列110可包含各传感器,这些传感器为相同类型的传感器(诸如振动传感器)或者可以是各种不同类型的传感器(诸如,热传感器、音频传感器和振动传感器)的组合。这些传感器一起组成传感器阵列110。传感器阵列110被安置在环境115内。该环境115可以是例如房间、办公室、建筑物或城市。如上所述,系统100和方法的各实施例能良好地缩放。
系统100和方法的各实施例还包括低功率警报传感器120。该低功率警报传感器120是充当整个系统100的“监控器”或“看门狗”的传感器。在一些实施例中,低功率警报传感器120在值勤以不断地监视该环境中发生的变化或事件,而系统100内的其他传感器、设备和系统组件是休眠的或处于低功率或功率节省状态。通常,低功率警报传感器消耗很少的功率,并且被持续地连接和“在值勤”。此外,低功率警报传感器120可以是单个传感器或者在其他实施例中可以是多个传感器。当低功率警报传感器120为多个传感器时,这些传感器可以是相同类型的或者可以是各种不同类型的传感器的任何组合。低功率警报传感器120可以用若干方式来实现。一种方式是具有通过低功率计时器来偶尔地打开的典型的(或渴望电能的)传感器。低功率计时器将用作低功率警报传感器。此外,术语“低功率”也包括零功率。这包括其中低功率警报传感器120是无源的或者能量收集自信号本身的情况。该低功率警报传感器120可以通过环境115的不同属性来供电,包括(但不限于)电磁场、机械能源、声音能源等。
系统100和方法的各实施例还包括数据聚集器模块125和解释器模块130。数据聚集器模块125还包括注册模块135。数据聚集器模块125、解释器模块130和注册模块以虚线示出以指示它们是可任选的模块。这在以下详细解释。
数据聚集器模块125协调传感器阵列110和低功率警报传感器120以及从这些传感器接收到的任何数据。注册模块135监督系统100中的设备和传感器的注册和撤离。此外,在各传感器和设备当前向系统100注册了其相应的能力的情况下,数据聚集器模块125维护系统100的能力的记录。
传感器阵列110和低功率警报传感器120将传感器数据140传达给聚集器框架系统100的各实施例。该传感器数据140可被定向到各种不同的模块和设备中。在一些实施例中,传感器数据140被定向到数据聚集器模块125中,在数据聚集器模块125中,传感器数据140被聚集以生成经聚集的数据(未示出)。数据聚集器模块125随后将经聚集的数据传递给解释器模块130以供进行更高层级的处理。
具体地,解释器模块130可解释经聚集的数据,并基于该经聚集的数据作出决策或动作过程。此外,数据聚集器模块125、解释器模块130或两者都可确定动作过程为将唤醒传感器阵列110中的附加传感器或向其供电以获得关于环境115的附加数据。在一些实施例中,动作过程可将传感器阵列110中的传感器中的一些或全部置于功率节省状态中。它们将保持在该状态中,直到被低功率警报传感器120唤醒。解释器模块130还解释经聚集的数据以获得关于环境中正在发生什么的概念性的观察。例如,该数据可指示房间中有移动,并包括员工的标识号。解释器模块130随后将解释该经聚集的数据以推断出特定员工已进入房间。
系统100和方法的各实施例可包括数据聚集器125、解释器模块130和注册模块135的任何组合。换言之,一些实施例包括这些模块中的全部三个模块,而一些其他实施例包括这些模块中的仅两个模块、一个模块或甚至没有一个模块。在又一些实施例中,低功率警报传感器120可与传感器阵列110直接通信。
系统100和方法的实施例还发送信息和数据并从远程系统、传感器和设备接收信息和数据。这通过与数据聚集器模块125、解释器模块130和低功率警报传感器120进行通信的桥接器145来实现。尤其地,网络连接150将系统100的各实施例与云155计算环境连接。云155包括可通过各个云连接165、166、167、168、169访问各种服务和组件的被主存的应用160。这些服务包括分析170、复杂处理175、存储180、聚集185和其他远程服务190。II.示例性操作环境
在进一步继续聚集框架系统100和方法的各实施例的操作概览和细节之前,现在将给出该聚集框架系统100和方法的各实施例可在其中操作的示例性操作环境的讨论。聚集框架系统100和方法的各实施例可在众多类型的通用或专用计算系统环境或配置内操作。
图2示出可实现本文所述以及图1和3-5中所示的聚集框架系统100和方法的各种实施例和元素的通用计算机系统的简化示例。应当注意,图2中由折线或虚线所表示的任何框表示简化计算设备的替换实施方式,并且以下描述的这些替换实施方式中的任一个或全部可以结合贯穿本文所描述的其他替换实施方式来使用。
例如,图2示出了总系统图,其示出简化计算设备10。该简化计算设备10可以是图1中所示的计算设备105的简化版本。这样的计算设备通常可以在具有至少一些最小计算能力的设备中找到,这些设备包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持式计算设备、膝上型或移动计算机、诸如蜂窝电话和PDA等通信设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、视频媒体播放器等。
为允许设备实现此处描述的聚集框架系统100和方法的各实施例,该设备应具有足够的计算能力和系统存储器以启用基本的计算操作。具体而言,如图2所示,计算能力一般由一个或多个处理单元12示出,并且还可包括一个或多个GPU 14,处理单元与GPU中的任一者或两者均与系统存储器16通信。注意,通用计算设备的处理单元12可以是专用微处理器,如DSP、VLIW、或其他微控制器、或可以是具有一个或多个处理核的常规CPU,包括多核CPU中的专用的基于GPU核。
另外,图2的简化计算设备10还可包括其他组件,诸如通信接口18等。图6的简化计算设备10还可包括一个或多个常规计算机输入设备20(诸如,指示笔、定点设备、键盘、音频输入设备、视频输入设备、触觉输入设备、用于接收有线或无线数据传输的设备等)。图2的简化计算设备10还可包括其他可任选组件,诸如例如一个或多个常规计算机输出设备22(例如,显示设备24、音频输出设备、视频输出设备、用于传送有线或无线数据传输的设备等)。注意,用于通用计算机的一般通信接口18、输入设备20、输出设备22和存储设备26是本领域技术人员所公知的,且将不在此详细描述。
图2的简化计算设备10还可包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可以是可由简化计算设备10经由存储设备26访问的任何可用介质,并且包括是可移动28和/或不可移动30的易失性和非易失性介质,用于存储诸如计算机可读或计算机可执行指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息。作为示例而非限制,计算机可读介质可包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括但不限于:计算机或机器可读介质或存储设备,诸如DVD、CD、软盘、磁带驱动器、硬盘驱动器、光盘驱动器、固态存储器设备、RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备、或可用于存储所需信息并且可由一个或多个计算设备访问的任何其他设备。
诸如计算机可读或计算机可执行指令、数据结构、程序模块等信息的保留还可通过使用各种上述通信介质中的任一种来编码一个或多个已调制数据信号或载波或其他传输机制或通信协议来实现,并且包括任何有线或无线信息传递机制。注意,术语“已调制数据信号”或“载波”一般指以对信号中的信息进行编码的方式设置或变化其一个或多个特征的信号。例如,通信介质包括诸如有线网络或直接线连接等携带一个或多个已调制数据信号的有线介质,以及诸如声学、RF、红外线、激光和其他无线介质等用于传送和/或接收一个或多个已调制数据信号或载波的无线介质。上述中任一组合也应包括在通信介质的范围之内。
此外,可以按计算机可执行指令或其他数据结构的形式存储、接收、传送或者从计算机或机器可读介质或存储设备和通信介质的任何所需组合中读取具体化此处所描述的聚集框架系统100和方法的各种实施方式中的部分或全部的软件、程序和/或计算机程序产品或其各部分。
最终,此处所描述的聚集框架系统100和方法的各实施例还可在由计算设备执行的诸如程序模块等计算机可执行指令的一般上下文中描述。一般而言,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。本文描述的各实施例还可以在其中任务由通过一个或多个通信网络链接的一个或多个远程处理设备执行或者在该一个或多个设备的云中执行的分布式计算环境中实现。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括介质存储设备的本地和远程计算机存储介质中。另外,上述指令可以部分地或整体地作为可以包括或不包括处理器的硬件逻辑电路来实现。
III.操作概览
图3是示出图1所示的聚集框架系统100的第一实施例的总体操作的流程图。如图3所示,系统100的操作始于将作为传感器阵列110的部分的传感器放置在环境115内(框300)。如上所述,环境115可实际上是其中可感测属性的任何类型的区域或体积,诸如房间、建筑物或城市。接着,该方法包括将低功率警报传感器120安置在环境115中(框310)。低功率警报传感器120用于检测环境115内发生的变化或事件。同样如上所述,低功率警报传感器120可包括单个传感器或多个传感器。
将传感器阵列110中的各传感器均置于功率节省状态中(框320)。该功率节省状态是允许这些传感器使用尽可能少的能量同时在需要的情况下仍能够快速地返回为在线或苏醒的状态。此外,可将作为系统100的部分的设备和模块置于功率节省状态或低功率状态。这包括数据聚集模块125、解释器模块130和注册模块135。
在该配置中,传感器阵列110中的每一个传感器以及系统100中的其他设备和模块均处于功率节省状态(或“是苏醒的”)。然而,低功率警报传感器完全可操作并且是苏醒的,并等待检测环境115中的变化或事件。一旦低功率警报传感器120检测到环境115中的变化(框330),则将警报从低功率警报传感器120发送到数据聚集器模块125(框340)。该警报将数据聚集模块125从其低功率状态中唤醒。
在一些实施例中,数据聚集器模块125将传感器阵列110中的其他传感器从其功率节省状态中唤醒(框350)。在其他实施例中,低功率警报传感器120直接唤醒传感器阵列110中的传感器并绕过了数据聚集器模块125。一旦传感器阵列110完全可操作,它就将其传感器数据140发送到数据聚集器模块125(框360)。
在一些实施例中,数据聚集器模块125用于将传感器数据140聚集成经聚集的数据(框370)。该聚集意味着来自可操作传感器的数据以及来自与系统100通信的传感器或设备的任何其他信息被组合成经聚集的数据。在一些实施例中,解释器模块130用于解释经聚集的数据(框380)。基于这些解释,解释器模块130基于经聚集的数据作出决策。这些决策包括期望将来发生哪些事件、可从经聚集的数据合理推断出的概念观察以及可遵循的动作过程。具体地,在一些实施例中,该方法包括将经聚集的数据合成为期望基于该经聚集的数据发生的事件(框390)。
图4是示出图1所示的聚集框架系统100的第二实施例的总体操作的流程图。如图4所示,协作感测系统是出于提供感测能力同时节省功率的目的而被创建(框400)。该协作感测系统包括传感器阵列110。该协作感测系统具有为了节省能量而不在功率节省状态中使用的传感器、设备和模块。
可从多个源接收用于从功率节省状态中唤醒的警报。在一个实施例中,从低功率警报传感器处接收该请求(框410)。该警报激活、唤醒或以其他方式向系统100供电。在其他实施例中,从远程系统处接收激活系统100的请求。(框420)。
聚集框架系统100的各实施例随后确定该请求的特性(框430)。除了该请求外,还考虑系统资源和系统约束以便获得请求遵从性。该请求遵从性用于尝试并遵从该请求。可实现这个的一种方式是通过基于该请求遵从性来选择传感器阵列110中用于收集数据的传感器子集(框400)。换言之,传感器被系统100激活以便获得正被请求的数据或信息。
在解释器模块130处接收来自传感器的所选子集的传感器数据(框450)。该数据由解释器模块130来解释和组织以便遵从该请求。解释器模块130随后生成用于履行该请求的报告,该报告包含传感器数据以及任何附加信息(框460)。随后使用该报告来履行该请求(框470)。
IV.操作细节
现在将讨论聚集框架系统100和方法的各实施例的操作细节。聚集框架系统和方法的各实施例是传感器阵列中的传感器如何向系统注册、报告其数据、聚集该数据以及随后如何将经聚集的数据合成为基于传感器数据而期望发生的事件的总体架构。系统100和方法的各实施例包括三个主要组件。即,低功率警报传感器120、数据聚集器模块125和解释器模块130。以下将详细讨论这些组件(包括注册模块135)中的每一个。此外,将讨论系统100和方法的各种其他操作系统
IV.A.低功率警报传感器
低功率警报传感器120是苏醒的并充当监控器的传感器,而其他设备和传感器可被置于功率节省状态或模式中。低功率警报传感器120持续地打开、持续地连接、持续地感测并持续地监视其环境115。它在低功率状态中运行并允许较高功能的设备和传感器下电或被置于休眠状态中,在休眠状态中它们准备好快速回到在线。
低功率警报传感器120是激活和停用聚集框架系统100和方法的各实施例内的功能的控制概念。从其最基本的意义上说,低功率警报传感器120可以是感测物理现象(或导出的事件)随后作为响应它启动或唤醒其他设备的任何事物。
低功率警报传感器120实际上可以是任何类型的传感器。这包括感测环境115的属性(诸如,振动、光、移动、音频、热等)的传感器低功率警报传感器120被设计成检测环境115中的变化。此外,在一些实施例中,低功率警报传感器120包含多个传感器。
低功率警报传感器120以及传感器阵列110中的传感器可包括“舔粘式(lick-n-stick)”传感器。舔粘式传感器是便宜且易于部署的传感器,由此需要最小的努力和劳力。目前,这些舔粘式传感器被部署用于非关键应用,诸如腐蚀监视、蒸汽阱、热跟踪、安全喷淋和泵振动。
为了节省功率,聚集框架系统100和方法的各实施例关闭当前不在使用的传感器和组件(或将其置于功率节省状态)。然而,低功率警报传感器120保持打开。该低功率警报传感器120是能够作出已发生“事件”或存在条件变化的确定的低功率设备。低功率警报传感器120随后“唤醒”其他传感器、数据聚集器模块125或两者。换言之,它向系统100的其余部分发警报。该“唤醒”包括直接使这些设备通电,并偶尔绕过数据聚集器模块125。数据聚集器模块的绕过允许更快的响应时间。更快的响应时间例如在警告的情况下是合乎需要的。
在聚集框架系统100的一些实施例中,低功率警报传感器120是可编程的。可编程意味着由用户、聚集框架系统100的各实施例或两者指定该低功率警报传感器120应该感测什么以及可接受的参数。低功率警报传感器120通常包含微控制器。通过这种方式,聚集框架系统100的实施例为低功率警报传感器120提供程序以执行命令。例如,如果低功率警报传感器120检测到门已被打开,则在门被打开时,系统100的各实施例使灯打开并且投影仪被通电。这是因为系统100的各实施例中的程序已被写入以使得这些命令在环境115中的特定事件或变化发生后被执行。
通过用低功率警报传感器120监视聚集框架系统100的各实施例的其余部分,系统100和方法中的任何其余传感器都可被置于低功率状态。这节省了大量功率并延长了系统110和方法的各实施例的其余部分的寿命,且同时是可即时响应和有帮助的。
当新设备或传感器被添加到聚集网络系统100的各实施例时,低功率警报传感器120可与该新传感器通信并指示它向该系统的各实施例注册。随着这个被实现,低功率警报传感器120还将同时提出聚集器模块125退出休眠状态的日期。
IV.B.数据聚集器模块
数据聚集器模块125控制来自传感器阵列110的传感器、管理来自传感器阵列110的传感器并从来自传感器阵列110的传感器收集数据。数据聚集器模块125将这些传感器作为逻辑设备来控制。数据聚集器模块125还将从传感器阵列110收集的传感器数据140传递到逻辑层(诸如,解释器模块130)上。应用编程接口(API)允许数据聚集器模块125从大范围的不同传感器类型处收集传感器数据140。通过这种方式,数据聚集器模块125为传感器管理生产者/消费者关系。
图5是示出图1所示的数据聚集器模块125的示例性实施例的操作细节的流程图。模块125的操作始于从低功率警报传感器120接收警报(框500)。该警报将数据聚集器模块125从其功率节省状态中唤醒(框510)。数据聚集器模块125随后使传感器阵列110中的至少一些传感器通电(框520)。
数据聚集器模块125随后从传感器阵列110中的已通电传感器接收传感器数据140(框530)。聚集此接收到的传感器数据140以生成经聚集的数据(框540)。将传感器阵列110中不在被使用的任何传感器都置于功率节省状态中(框550)。这有助于节省功率,同时仍确保低功率警报传感器120将检测到并报告环境115中发生的任何变化或事件。将经聚集的数据传递到解释器模块130(框560)。
IV.C.注册模块
注册模块135是数据聚集器模块125的一部分,并且被用来向系统100注册传入和传出传感器和设备。当设备或传感器进入或退出系统100时,存在用于向系统100注册或解除注册这些设备或传感器的发布的API。该注册和解除注册可在没有人类交互的情况下实现。通过将设备和传感器组合和合并成统一的系统100,整个系统100变得更智能。该注册过程还通过将“哑”设备的能力与系统100的资源和能力合并来允许这些“哑”设备变得更聪明。
图6是示出图1所示的注册模块的示例性实施例的操作细节的流程图。操作始于从低功率警报传感器接收关于设备或传感器正在加入系统100还是从系统100撤离的通知(框600)。随后作出关于该设备或传感器正在加入系统100还是从系统100撤离的确定(框610)。
如果设备或传感器正在加入系统100,则从低功率警报传感器120发出该新传感器正在加入传感器阵列110的警报(框620)。同时,要求该新传感器向注册模块135注册,并唤醒数据聚集器模块125和注册模块135。应注意,系统100中的传感器、设备或组件中的任何一个的唤醒可以是瞬时的。
数据聚集器模块125还可查询新传感器以获得注册信息(框640)。这可通过数据聚集器模块125中的操作系统或发布的API来实现。新传感器提供包括特定传感器特征(诸如功能、校准数据和功率消耗)的注册信息。一旦新传感器将该注册信息及其能力传达给注册模块135,则对该新传感器的控制被数据聚集器模块125接管。用该新传感器的能力来更新数据聚集器模块125(框650)。该更新反映系统100对该新传感器的固有能力的添加。
如果传感器正从系统100撤离,则从低功率警报传感器120发送传感器正从传感器阵列110撤离的警报(框660)。同时,通知该传感器向注册模块135解除注册,并且唤醒数据聚集器模块125和注册模块135(框670)。更新数据聚集器模块125以反映系统100对撤离的传感器的能力的丢失(框680)。
IV.D.与传感器和设备的通信
在一些实施例中,低功率警报传感器120与数据聚集器125进行通信。然而,在其他实施例中,低功率警报传感器120与其他对等体进行通信。此外,在又一些实施例中,两个或更多个对等体彼此直接进行通信。一般来说,对等体是向系统100注册过的一种类型的传感器或设备。作为示例,电话可以是具有多个传感器的对等体,并可与像个人计算机(PC)之类的其他对等体进行通信。或者,PC可与作为对等体的投影仪进行通信。还应注意,对等体不必是相同类型的传感器或设备。对等体之间的通信是使用通信领域的普通技术人员公知的标准协议来实现的。此外,可基于标识和知道需求来授予对各种设备的各种许可和访问。
作为示例而非限制,在一种情况下,假设某个人正戴着员工徽章。当这个人走进房间时(其中该房间是系统100的环境115的一部分),则系统100知道那个人的身份,因为他/她正戴着员工徽章。房间中的PC随后可向数据聚集器模块125注册,并发送声明该员工正在房间中的传感器数据。此外,数据聚集器模块125可访问该员工的日历,并根据他/她的日历而注意到该员工在下午3点给出演示。此外,系统100知道该会议被排定在哪个会议室。系统100随后打开所排定的会议室中的投影仪并且该投影仪被打开。该系统随后使得PC调出演示,并通过投影仪自动投影该演示。
在另一示例中,学生走进了他们的教室,并他们的电话被向注册模块135注册。系统100可让这些学生的电话中的每一部电话静音,或者将课程或演讲数据发动给该电话或学生的平板。此外,系统100可合成正在教室中给出的演示的副本,并将该演示发送给演示室中的这些其他设备。
IV.E.解释器模块
解释器模块130将传感器数据140转换成概念观察。这通常被称为“传感器融合”。与解释器模块130通信的传感器阵列110可检测单个事件,该单个事件是物理的或被导出的。例如,假设传感器阵列110检测到某个人正走过门口的门槛。解释器模块130会将该从传感器阵列110接收到的信息转换成概念性的观察。在这种情况下,来自传感器阵列110的数据将提供特定个体已走进办公室的信息。由于所解释的事件,此动作可以是任何数量的动作。例如,在这种情况下,解释器模块130将与作为逻辑层的灯开关进行通信,并在特定个体进入办公室时打开灯。灯将保持打开,直到系统100的各实施例确定最后一个人已离开房间。
图7是示出图1所示的解释器模块的示例性实施例的操作细节的流程图。解释器模块130的操作始于从低功率警报传感器120接收警报(框700)。该警报导致解释器模块130从功率节省状态中苏醒(框710)。解释器模块130随后可从数据聚集器模块接收经聚集的数据(框720)。解释器模块130解释经聚集的数据(框730)。
该解释包括基于经聚集的数据作出决策并确定要采取的动作过程(框740。)在一些实施例中,动作过程包括使传感器阵列110中的附加传感器通电以获得关于环境115的附加传感器数据140(框750)。此外,在一些实施例中,该动作过程包括将传感器阵列110中不在使用的传感器置于功率节省状态中(框760)。
还可将经聚集的数据传递给云155中的远程系统或远程服务190以供进一步处理和分析(框770)。任何结果都可被发送回系统100以允许系统110基于该分析而采取行动。此外,解释器模块130可将经聚集的数据合成为远程服务109、解释器模块130或两者基于对经聚集的数据的分析而应当发生的事件。
IV.F.桥接器
桥接器140将逻辑子系统连接到网络连接150,诸如内联网或因特网。一般来说,桥接器145是总线,并在计算机或计算机内的组件之间传输数据。在一些实施例中,桥接器140出于存储或更高层级的理由将聚集框架系统100和方法的各实施例的底层组件连接到某个其他网络。
此外,桥接器145允许系统100的组件控制传感器阵列110并根据需要收集更多的传感器数据140。例如,低功率警报传感器120、数据聚集器模块125和解释器模块130全部都使用桥接器145来与传感器阵列110和远程系统进行通信。例如,数据聚集器模块125或解释器模块130可使用桥接器145来访问某人的日历并据此进行动作。使用桥接器145,这些模块可直接向设备查询,这可包含查询此人的日历或其他期望信息。IV.G.云和远程服务
云155通过桥接器145从系统100接收信息。云155经由主存的应用160参与。它执行合适的分析170、聚集185、复杂的处理175、存储180等。应该注意,云155可以是公共云或私有云。
聚集框架系统100和方法的各实施例可对来自远程系统的请求作出响应。该请求激活系统100的各实施例,以允许其传感器的所选子集收集数据并随后使用来自解释器模块130的逻辑来生成报告。系统100的各实施例所选的传感器子集基于该请求的性质、存在的各传感器的特征、或诸如可用于遵从该请求的电量或能量的之类其他因素。生成的报告将包含传感器数据140和描述传感器的性质和位置的附加信息。
远程系统所作出的这些请求可有从简单请求到较复杂的请求的范围。例如,请求可以是简单的,诸如请求关于传感器是否感测到振动的报告。该请求可要求聚集框架系统100和方法的各实施例指定置信度级别,诸如报告是否存在某个已跨过门槛的30%的置信度。或者,该请求包括较复杂的编程确定,诸如请求关于是否存在需要某个较高层级的帮助的50%的可能性的报告,诸如在学走路的小孩将走出房子的前门的情况下。
数据聚集器模块125和解释器模块130还可一起工作以接收并处理来自每一受控传感器的信息以作出更高层级的确定。例如,远程系统可请求系统100和方法的各实施例所管理的传感器可观察到的对象的位置、路线和速度。响应于该请求,数据聚集器模块125可激活磁传感器、加速计、或陀螺仪,从这些传感器收集数据并随后将其提供给解释器模块130。解释器模块130随后计算位置、路线和速度信息并将该信息提供给桥接器145,桥接器145将该信息报告回给远程系统。
低功率警报传感器可经由一些信号来激活系统100的其余部分。在这种情况下,来自低功率警报传感器120的信号被作为进行进一步感测和报告的预定义请求。聚集框架系统100的各实施例随后确定要基于从低功率警报传感器120接收到的传感器数据而采取的动作、受系统100和方法的各实施例控制的其他传感器的特性、以及其他因素(诸如可用的电量或能量)。例如,图像传感器可被配置成低功率警报传感器120,以使得如果图像传感器检测到移动的对象,则它将直接唤醒磁传感器、加速计和陀螺仪,随后激活系统100的各实施例以从这些传感器收集数据,计算所请求的位置、路线和速度信息,并经由桥接器145将该信息传送给远程系统。
此外,尽管用专门描述结构特征和/或方法动作的语言描述了主题,但是应当理解,在后附权利要求书中限定的主题并不一定局限于上述特定的特征或动作。相反,上述具体特征和动作是作为实现权利要求的示例形式公开的。

Claims (12)

1.一种用于聚集数据的方法,包括:
将低功率警报传感器安置在环境中以检测所述环境中的变化,同时将所述环境中的传感器阵列中的各传感器保持在功率节省状态;
使用所述低功率警报传感器使数据聚集器模块通电;
使用所述低功率警报传感器向所述数据聚集器模块警报新传感器正加入所述传感器阵列;
更新所述数据聚集器模块以反映对所述新传感器的固有能力的添加;
使用所述数据聚集器模块基于通电请求的遵从性来使所述传感器阵列中的至少一些传感器从所述功率节省状态变为通电;
从所述传感器阵列中的已通电传感器中获得关于所述环境的传感器数据;以及
将所述传感器数据聚集成经聚集的数据。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括使用解释器模块基于所述经聚集的数据来确定动作过程,所述解释器模块解释所述经聚集的数据并基于所述经聚集的数据作出决策。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,进一步包括在所述解释器模块处接收来自远程服务的对传递给所述远程服务的所述经聚集的数据的分析结果;以及
使用所述解释器模块来基于所述分析结果作出所述决策。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,进一步包括使用所述解释器模块将所述经聚集的数据合成为基于所述经聚集的数据而期望发生的事件。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括保持所述低功率警报传感器持续打开、持续被连接以及持续针对变化而监视所述环境,由此允许所述传感器阵列中的传感器被置于所述功率节省状态中。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:
使用所述数据聚集器模块来查询所述新传感器以使用发布的应用编程接口来获得关于所述新传感器的注册信息;以及
响应于所述查询将所述注册信息从所述新传感器发送到所述数据聚集器模块,所述注册信息包括所述新传感器的固有能力。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括使用所述低功率警报传感器来向所述数据聚集器模块警报所述传感器阵列中的传感器正从所述传感器阵列撤离。
8.一种用于管理环境中包含多个传感器的传感器阵列的方法,包括:
将所述传感器阵列中的传感器置于功率节省状态中;
使用低功率警报传感器继续地监视所述环境;
使用所述低功率警报传感器向数据聚集器模块警报新传感器正加入所述传感器阵列;
更新所述数据聚集器模块以反映对所述新传感器的固有能力的添加;
使用所述低功率警报传感器检测所述环境中的变化;
使用所述低功率警报传感器来向所述数据聚集模块警报所述变化;
使用所述数据聚集模块基于唤醒请求的遵从性来将所述传感器阵列中的传感器从所述功率节省状态中唤醒;
从已唤醒的传感器处收集传感器数据,并将所述传感器数据发送给所述数据聚集模块;
使用所述数据聚集模块来聚集所述传感器数据,并将经聚集的数据传递给解释器模块;以及
使用所述解释器模块来解释所述经聚集的数据以获得关于所述环境中正在发生什么的概念上的观察。
9.一种聚集框架系统,包括:
传感器阵列,所述传感器阵列包含能够感测环境中的属性的多个传感器;
环境内的低功率警报传感器,所述低功率警报传感器持续打开并能够感测所述环境中的变化以允许所述传感器阵列中的其他传感器进入功率节省状态以节省能量;
数据聚集器模块,所述数据聚集器模块在被所述低功率警报传感器警报时,从功率节省状态苏醒,并进而基于唤醒请求的遵从性来将其他设备和传感器从其功率节省状态中唤醒,并接收来自所述设备和传感器的数据,并将接收到的数据聚集成经聚集的数据,其中所述数据聚集器模块使用所述低功率警报传感器来被警报新传感器正加入所述传感器阵列并且被更新以反映对所述新传感器的固有能力的添加;以及
解释器模块,所述解释器模块接收所述经聚集的数据,基于所述经聚集的数据作出决策,所述决策包括打开还是关闭附加设备和传感器以及期望将来发生的事件,并传递这些事件并接收来自远程系统的附加数据。
10.如权利要求9所述的聚集框架系统,其特征在于,进一步包括所述数据聚集器模块内的注册模块,其在所述注册模块中,设备和传感器在进入所述系统时能经由应用编程接口来进行注册,并查询所述设备或传感器以获得关于其功率和安全性的信息。
11.一种具有指令的非瞬态计算机可读存储介质,所述指令在被执行时使机器执行如权利要求1-8中的任一项所述的方法。
12.一种包括用于执行如权利要求1-8中的任一项所述的方法的装置的计算机系统。
CN201380058389.9A 2012-11-07 2013-11-07 使用低功率警报传感器的聚集框架 Active CN104782103B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/671,370 US9325792B2 (en) 2012-11-07 2012-11-07 Aggregation framework using low-power alert sensor
US13/671,370 2012-11-07
PCT/US2013/069000 WO2014074745A1 (en) 2012-11-07 2013-11-07 Aggregation framework using low-power alert sensor

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104782103A CN104782103A (zh) 2015-07-15
CN104782103B true CN104782103B (zh) 2019-06-28

Family

ID=49640198

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201380058389.9A Active CN104782103B (zh) 2012-11-07 2013-11-07 使用低功率警报传感器的聚集框架

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9325792B2 (zh)
EP (1) EP2918062B1 (zh)
CN (1) CN104782103B (zh)
WO (1) WO2014074745A1 (zh)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IN2013MU01269A (zh) * 2013-04-01 2015-04-10 Tata Consultancy Services Ltd
US20150312535A1 (en) * 2014-04-23 2015-10-29 International Business Machines Corporation Self-rousing surveillance system, method and computer program product
US9913248B2 (en) * 2014-09-22 2018-03-06 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for aggregating data for transmission
US10440118B2 (en) 2015-02-19 2019-10-08 At&T Intellectual Property I, L.P. Scalable homogenized intelligent building data ingest controller
US10419540B2 (en) 2015-10-05 2019-09-17 Microsoft Technology Licensing, Llc Architecture for internet of things
EP3377776B1 (en) 2015-11-17 2022-01-05 Transocean Innovation Labs Ltd Reliability assessable systems for actuating hydraulically actuated devices and related methods
EP3367706B2 (en) * 2017-02-28 2024-01-10 KONE Corporation A method, a network node and a system for triggering a transmission of sensor data from a wireless device
US11175679B2 (en) * 2019-07-18 2021-11-16 International Business Machines Corporation Drone elastic map
US11431566B2 (en) 2020-12-21 2022-08-30 Canon Solutions America, Inc. Devices, systems, and methods for obtaining sensor measurements
JP2023017540A (ja) * 2021-07-26 2023-02-07 セイコーグループ株式会社 センサデータ収集装置、センサデータ収集システム、及びセンサデータ収集方法
CN114519930B (zh) * 2022-02-23 2023-04-28 西安中星测控有限公司 一种智能井盖监测终端的激活方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1809013A (zh) * 2006-02-14 2006-07-26 北京邮电大学 一种支持唤醒机制的异构传感器网络系统的实现方法
CN102074125A (zh) * 2011-01-25 2011-05-25 中山北京理工大学研究院 基于无线传感网的低功耗停车场管理系统及无线网络节点
US7979096B1 (en) * 2001-11-30 2011-07-12 Tri-County Excelsior Foundation Energy efficient forwarding in ad-hoc wireless networks
CN102638863A (zh) * 2012-03-20 2012-08-15 东南大学 一种无线传感器网络中的移动目标跟踪方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5971597A (en) 1995-03-29 1999-10-26 Hubbell Corporation Multifunction sensor and network sensor system
US6909921B1 (en) 2000-10-19 2005-06-21 Destiny Networks, Inc. Occupancy sensor and method for home automation system
WO2002046701A2 (en) 2000-12-08 2002-06-13 The Johns Hopkins University Wireless multi-functional sensor platform and method for its use
US6981161B2 (en) 2001-09-12 2005-12-27 Apple Computer, Inc. Method and apparatus for changing a digital processing system power consumption state by sensing peripheral power consumption
US7483403B2 (en) * 2002-01-10 2009-01-27 Robert Bosch Gmbh Protocol for reliable, self-organizing, low-power wireless network for security and building automation systems
US6771208B2 (en) 2002-04-24 2004-08-03 Medius, Inc. Multi-sensor system
US7643055B2 (en) * 2003-04-25 2010-01-05 Aptina Imaging Corporation Motion detecting camera system
US8886744B1 (en) * 2003-09-11 2014-11-11 Oracle America, Inc. Load balancing in multi-grid systems using peer-to-peer protocols
US7242294B2 (en) 2003-09-17 2007-07-10 Agilent Technologies, Inc System and method for using mobile collectors for accessing a wireless sensor network
WO2006124971A2 (en) * 2005-05-17 2006-11-23 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Method and system for managing a network of sensors
KR100715681B1 (ko) 2005-12-06 2007-05-09 한국전자통신연구원 센서 네트워크 기반 유비쿼터스 상황인지 에이전트 장치 및그 상황인지 방법
US20070150565A1 (en) * 2005-12-22 2007-06-28 Arun Ayyagari Surveillance network system
KR100881273B1 (ko) 2006-12-08 2009-02-05 한국전자통신연구원 무선 센서 네트워크의 센서 노드와 그 운용 방법
KR100932920B1 (ko) * 2007-12-17 2009-12-21 한국전자통신연구원 센서노드의 웨이크업 장치 및 방법
US8516001B2 (en) 2008-06-24 2013-08-20 Microsoft Corporation Context platform
US8149090B2 (en) * 2008-08-18 2012-04-03 Sensormatic Electronics, LLC Mobile wireless network for asset tracking and supply chain monitoring
US20100182157A1 (en) 2009-01-22 2010-07-22 Delphi Technologies, Inc. Wireless battery sensor
US11218003B2 (en) 2009-09-22 2022-01-04 Phoenix Broadband Technologies, Llc Method and apparatus for intelligent battery charge equalization and monitoring
US8471707B2 (en) 2009-09-25 2013-06-25 Intel Corporation Methods and arrangements for smart sensors

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7979096B1 (en) * 2001-11-30 2011-07-12 Tri-County Excelsior Foundation Energy efficient forwarding in ad-hoc wireless networks
CN1809013A (zh) * 2006-02-14 2006-07-26 北京邮电大学 一种支持唤醒机制的异构传感器网络系统的实现方法
CN102074125A (zh) * 2011-01-25 2011-05-25 中山北京理工大学研究院 基于无线传感网的低功耗停车场管理系统及无线网络节点
CN102638863A (zh) * 2012-03-20 2012-08-15 东南大学 一种无线传感器网络中的移动目标跟踪方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104782103A (zh) 2015-07-15
EP2918062A1 (en) 2015-09-16
EP2918062B1 (en) 2018-07-25
US20140129866A1 (en) 2014-05-08
US9325792B2 (en) 2016-04-26
WO2014074745A1 (en) 2014-05-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104782103B (zh) 使用低功率警报传感器的聚集框架
CN110800273B (zh) 虚拟传感器系统
Gladence et al. Recommender system for home automation using IoT and artificial intelligence
Escolar et al. Estimating energy savings in smart street lighting by using an adaptive control system
US20190280940A1 (en) Dynamically optimizing internet of things device configuration rules via a gateway
US9491571B2 (en) Methods and apparatus for using smart environment devices via application program interfaces
US20200250774A1 (en) System and method for predictive cleaning
CN105453107A (zh) 生成并实现建筑物的热力学模型
EP3803864B1 (en) Listening device for obtaining metrics from ambient noise, corresponding method and computer-readable medium
US20170098354A1 (en) System and method to protect users via light fixture networks
US20200380968A1 (en) Voice response interfacing with multiple smart devices of different types
WO2022217829A1 (zh) 一种传染病防控方法、装置、计算机设备及存储介质
Simmhan et al. Toward data-driven demand-response optimization in a campus microgrid
KR20210117530A (ko) 디지털 트윈 기반의 사용자 맞춤형 홈 에너지 자율 제어 방법 및 이를 수행하는 시스템
Bhargavi et al. Semantic intrusion detection with multisensor data fusion using complex event processing
Dibley et al. An integrated framework utilising software agent reasoning and ontology models for sensor based building monitoring
Nazir et al. A semantic knowledge based context-aware formalism for smart border surveillance system
Khan et al. Occupancy Prediction in Buildings: State of the Art and Future Directions
KR20120038065A (ko) 이벤트 채널 조합을 통한 가상 이벤트 채널 구성 방법 및 이를 이용하는 이벤트 관리 장치
CN112416441A (zh) 基于物联网的设备管理方法及装置、系统
Hansen et al. A home energy management system with focus on energy optimization
Haider et al. A Proposed Framework for Context-Aware Semantic Service Provisioning
Nam et al. Intelligent context-aware energy management using the incremental simultaneous method in future wireless sensor networks and computing systems
Rashid Internet of Things (IoT) Its Applications and Enabling Technologies in Healthcare: A Review
Im et al. Exploring IoT and Deep Learning for Smart City Technology

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
EXSB Decision made by sipo to initiate substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20171016

Address after: Washington State

Applicant after: Micro soft technique license Co., Ltd

Address before: Washington State

Applicant before: Microsoft Corp.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant