CN111698335B - 设备状态查询方法、装置及服务器 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种设备状态查询方法、装置及服务器，涉及物联网技术领域。其中，该方法包括：接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从目标物联网设备的设备影子中，获取待查询状态信息的最新状态值作为待查询状态信息在当前时刻的状态值；获取待查询状态信息在当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值，并根据至少一个历史时刻的历史状态值及当前时刻的状态值，生成待查询状态信息的变化趋势信息；向目标物联网设备对应的客户端发送变化趋势信息，使客户端显示变化趋势信息。如此，可以向用户展示物联网设备的状态变化趋势，使用户获得更多有用的信息。

Description

设备状态查询方法、装置及服务器

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，更具体地，涉及一种设备状态查询方法、装置及服务器。

背景技术

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、互动的物理或过程，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。云物联(Cloud IOT)则旨在将传统物联网中传感设备感知的信息和接受的指令连入互联网中，真正实现网络化。

实际应用中，物联网设备和用于控制物联网设备的客户端可以通过物联云平台通信，用户可以通过客户端从物联网云平台查询物联网设备的状态信息。然而，客户端能够从物联网云平台查询到的状态信息非常有限。

发明内容

有鉴于此，本申请提出了一种设备状态查询方法、装置及服务器，可以改善上述问题。

一方面，本申请实施例提供了一种设备状态查询方法，包括：接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从目标物联网设备的设备影子中，获取待查询状态信息的最新状态值，并将最新状态值作为待查询状态在当前时刻的状态值；获取待查询状态信息在当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值，并根据至少一个历史时刻的历史状态值以及当前时刻的状态值，生成待查询状态信息的变化趋势信息；向目标物联网设备对应的客户端发送该变化趋势信息，使客户端显示该变化趋势信息。

另一方面，本申请实施例提供了一种设备状态查询装置，包括：查询模块、获取模块以及发送模块。其中，查询模块用于接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从目标物联网设备的设备影子中，获取待查询状态信息的最新状态值，并将最新状态值作为待查询状态信息在当前时刻的状态值。获取模块用于待查询状态信息在当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值，并根据至少一个历史时刻的历史状态信息以及当前时刻的状态值，生成待查询状态信息的变化趋势信息。发送模块，用于向目标物联网设备对应的客户端发送该变化趋势信息，使客户端显示该变化趋势信息。

另一方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述的方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序代码，该程序代码可被处理器调用执行上述的方法。

本申请提供的方案，当接收到针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从目标物联网设备的设备影子中，获取待查询状态信息的最新状态值，并将最新状态值作为待查询状态信息在当前时刻的状态值。获取待查询状态信息在当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值，并根据该至少一个历史时刻的历史状态值以及当前时刻的状态值，生成待查询状态信息的变化趋势信息，并向目标物联网设备的客户端发送该变化趋势信息，使客户端显示该变化趋势信息。如此，通过客户端可以查询到目标物联网设备的状态信息的变化趋势，使用户查看到目标物联网设备的更多有用信息，为用户后续对目标物联网设备及目标物联网设备的相关设备的控制提供了依据。

本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了一种适用于本申请实施例的应用环境示意图。

图2示出了本申请一实施例提供的一种设备状态查询方法的流程示意图。

图3示出了本申请实施例提供的一种设备影子的部分数据结构示意图。

图4示出了图2所示步骤S150的子步骤示意图。

图5示出了图2所示实施例中设备状态查询方法的另一流程示意图。

图6示出了图2所示实施例中设备状态查询方法的又一流程示意图。

图7示出了图2所示实施例中设备状态查询方法的再一流程示意图。

图8示出了图2所示实施例中设备状态查询方法的再一流程示意图。

图9示出了本申请实施例的一个例子中的变化趋势信息的示意图。

图10示出了本申请另一实施例提供的一种设备状态查询方法的流程示意图。

图11示出了图10所示步骤S210的子步骤示意图。

图12示出了图10所示步骤S210和S220的子步骤示意图。

图13示出了图10所示实施例中设备状态查询方法的另一流程示意图。

图14示出了本申请实施例提供的一种设备状态查询装置的框图。

图15是本申请实施例的用于执行根据本申请实施例的设备状态查询方法的服务器的框图。

图16是本申请实施例的用于保存或者携带实现根据本申请实施例的设备状态查询方法的程序代码的存储单元。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

请参阅图1，图1是一种适用于本申请实施例的应用环境示意图。其中，服务器100可以通过网络与物联网设备200和终端设备300通信连接。

物联网设备200，也可以称为智能设备或者智能硬件，其可以是具有监测功能的检测设备，比如境监控设备(如，温度传感器、噪声传感器等)，又比如交通监控设备(如，摄像头)。此外，物联网设备200还可以是具有控制功能的控制设备，如智能开关、智能插座、智能窗帘等智能家居，又比如各种具有控制功能的工业控制设备等。

终端设备300可以是，但不限于，智能手机、平板电脑、笔记本电脑、个人计算机(Personal Computer，PC)、智能电视、便携式穿戴设备等。终端设备300可以安装有用于控制物联网设备200的客户端310，其可以是终端设备300中独立运行的应用程序，也可以是运行在终端设备300中第三方平台上的小程序。

其中，服务器100可以是独立的服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或分布式系统，还可以是提供云计算、云存储、大数据和人工智能平台等基础云服务的云服务器。服务器100上部署有物联网云平台110，其中，物联网云平台110也可以称为云控制台或者物联网云管理平台，其上维护有接入物联网云平台110的每个物联网设备的相关信息，如状态信息、设备基本信息等。这里的设备基本信息例如可以包括物理网设备的在线状态(即，是否在线)、物联网设备的属性信息、物联网设备的相关信息在物联网云平台110上的创建时间等。这里的属性信息例如可以是物联网设备的地理位置信息、开启或关闭状态等信息，可以理解，属性信息的值通常可以随着用户设置的不同而发生改变。状态信息则可以是物联网设备监测到的信息，其通常是可以自主变化的信息，例如，物联网设备所处环境的温度信息、噪声信息；又如，交通监控设备所在位置的车流量信息、违章行为数量等。

当物联网设备的在线状态、属性信息或者监测到的状态信息发生改变时，物联网设备可以将变化后的信息及发生变化的时间信息(如，时间戳)上报给物联网运行台。其中，上报可以基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)协议实现，MQTT是一种基于发布/订阅模式的轻量级消息协议。针对物联网设备可能上报的每一种信息(或者客户端可能需要的每一种信息)，物联网云平台110可以预定义一个与该种信息对应的主题(topic)。物联网设备和客户端可以发布消息到该主题，物联网云平台110可以订阅该主题的消息，从而获得物联网设备或者客户端发布的消息的内容。

一些实施方式中，物联网云平台110可以通过设备影子(Shadow)来维护物联网设备的相关信息。换句话说，接入物联网云平台110的每个物联网设备(如200)在物联网云平台110上具有对应的设备影子(如图3中的120)。设备影子是一个JSON(JavaScript ObjectNotation，JS对象简谱)格式的文件，主要用于存储物联网设备200最近一次上报的属性值和状态值，和客户端310最近一次下发给物联网设备的属性值和状态值。

其中，用户可以通过客户端310对物联网设备200的属性进行设置，设置请求将被发送至物联网云平台110，物联网云平台110可以在设备影子中，将期望(desired)属性信息的值更新为设置请求中的属性值，并在接收到物联网设备200发送的上报消息，或者是检测到物联网设备200上线时，通知物联网设备200将自身的属性信息的值更新为期望属性信息的当前值。物联网设备200在更新自身的属性信息后，可以向物联网云平台110发送上报消息，其中包括更新后的属性信息的值及更新时间。

用户还可以通过客户端310查询物联网设备200的状态和属性，查询请求将被发送至物联网云平台110，物联网云平台110可以返回物联网设备200的最新状态和最新属性。

经研究发现，为了实现物联网设备和客户端的解耦，绝大多数物联网云平台都支持设备影子功能，相应地，目前的物联网设备和客户端大多也采用了适应设备影子功能的设计。然而，由于设备影子只支持存储物联网设备200最近一次上报的状态值和属性值，导致用户通过客户端310只能查询到物联网设备200的最新状态值和最新属性值。实际应用中，用户查询物联网设备的状态值，可能是为了基于物联网设备的状态对物联网设备的属性进行设置，或是对物联网设备关联的其他设备的属性进行设置。然而，对于一些自主变化的状态信息，如通过物联网设备200监测到的状态信息，物联网云平台仅能向用户提供最新状态值，信息量较少，对用户而言用处不大。

因而，发明人经过长期研究，提出了一种设备状态查询方法、装置及服务器，可以基于设备影子功能向客户端提供更多有用的信息。下面对该内容进行详细描述。

请参照图2，图2是本申请一实施例提供的设备状态查询方法，该方法可以应用于图1所示的服务器100，下面对该方法包括的步骤进行描述。

S110，接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从目标物联网设备的设备影子中，获取所述待查询状态信息的最新状态值，并将所述最新状态值作为所述待查询状态信息在当前时刻的状态值。

实施过程中，任意一个客户端可以响应用户操作，向服务器100中的物联网云平台110发送查询请求，以对特定物联网设备的特定状态信息进行查询。该查询请求可以包括特定物联网设备的设备标识及需要查询的特定状态信息的信息标识，这里的设备标识可以是能够在服务器100中唯一表示一个物联网设备的任意标识符，信息标识可以是能够在服务器100中唯一表示一个状态信息的标识符，比如可以是状态信息的名称。可以理解，不同物联网设备的设备标识不同，同一物联网设备的不同状态信息具有不同的信息标识，而不同物联网设备的同种状态信息可以具有相同的信息标识。比如，物联网设备A的温度状态信息和物联网设备B的温度状态信息均可以采用信息标识“temperature”表示。

详细地，服务器100接收的查询请求中的设备标识，其指示的物联网设备可以视为S110中的目标物联网设备。服务器100接收的查询请求中的信息标识，其指示的状态信息可以视为S110中的待查询状态信息。

对于与服务器100通信的每个物联网设备，服务器100存储有该物联网设备的设备影子。请参照图3，其中示例性地示出了物联网设备200的设备影子120的部分数据结构示意图。设备影子120包括虚拟设备信息121和元数据(metadata)122，虚拟设备信息121可以包括desired(期望状态)和reported(上报状态)两个字段，desired字段的内容1211包括终端设备300中的客户端310最近一次针对属性信息f1设置的值aa1，reported字段的内容1212包括物联网设备200最近一次上报的状态信息s1的状态值bb1，以及最近一次上报的属性信息f1的属性值aa1。图3中，f1和s1均可以视为信息标识，d-200可以视为物联网设备200的设备标识。

对应地，元数据122也可以包括desired和reported两个字段，其中desired字段可以进一步包括每个属性信息的时间戳，desired字段中每个属性信息的时间戳表示的是最近一次设置该属性信息的时间。比如，设备影子120中的元数据122的desired字段的内容1221包括物联网设备200的属性信息f1的时间戳t1，这表示客户端310在时间戳t1指示的时刻对属性信息f1的值进行了设置。对应地，元数据中Reported字段可以进一步包括每个状态信息的时间戳及每个属性信息的时间戳，每个状态信息的时间戳表示该状态信息最近一次被更新的世界，每个属性信息的时间戳表示该属性信息最近一次被更新的时间。比如，设备影子120的元数据122的reported字段的内容1222包括：物联网设备200的状态信息s1的时间戳t2以及物联网设备200的属性信息f1的时间戳t2。这表示物联网设备200最近一次上报物联网设备200的状态信息s1的值以及属性信息f1的值是在时间戳t2指示的时刻。此外，元数据还可以包括设备影子的最近一次数据变更的时间戳以及设备影子的版本信息。比如，在图3所示例子中，设备影子120的版本信息version的值为Vn，表示设备影子120的版本号为Vn。并且，由于时间戳t2表示的时间晚于t1表示的时间，表示设备影子最近一次发生变更是在t2表示的时间，因而，元数据的时间戳121的值为t2。

本实施例中，时间戳可以采用物联网设备开始运行的时刻到当前时刻之间的时长来表示，详细地，该时长可以是以毫秒为单位表示的时长。

值得说明的是，图3中示出的属性信息(如，f1)属于物联网设备200的设备基本信息的一部分，此外，虚拟设备信息还可以包括物联网设备200的其他设备基本信息(图3未示出)，比如物联网设备200的设备标识、设备影子120的创建时间、物联网设备200的在线状态、物联网设备200的地理位置、物联网设备200所处环境的环境描述信息等。

本实施例中，服务器100在接收到查询请求时，可以获取查询请求中的设备标识和信息标识，从存储的设备影子中查找到包含该设备标识的设备影子120，进而从设备影子120包括的虚拟设备信息的reported字段，查找该信息标识对应的值。

由于物联网设备200的每个状态信息的值一旦发生变化，就会向服务器100发送相应的上报消息，并在设备影子120的虚拟设备信息的reported字段中，及时更新发生变化的状态信息的值。因此，设备影子120的虚拟设备信息的reported字段中，每个信息标识对应的值都是该信息标识指示的状态信息的最新值。因此，服务器100从设备影子200的虚拟设备信息的reported字段，查找到的与查询请求中信息标识对应的值即为待查询状态信息的最新状态值。对应地，当前时刻物联网设备200的待查询状态信息的值还没有发生进一步的更新，因此，待查询状态信息的最新状态值就是待查询状态信息在当前时刻的状态值。

S130，获取所述待查询状态信息在所述当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值。

在当前时刻之前，物联网设备200也会在待查询状态信息发生更新时，通过上报消息将待查询状态信息的更新后的状态值及更新时间发送给服务器100。本实施例中，服务器100可以对接收的上报消息中，待查询状态信息的状态值及更新时间进行存储，例如可以存储在本服务器中，或是存储在与本服务器通信的其他存储设备中。换句话说，服务器100中存储有物联网设备200的待查询状态信息在当前时刻之前的时刻的状态值，这些时刻可以称为历史时刻，这些状态值可以称为历史状态值。

对应地，服务器100在获得查询请求，并基于查询请求查找到目标物联网设备(如，物联网设备200)的待查询状态信息在当前时刻的状态值之后，一种实施方式中，服务器100可以进一步从物联网设备200的待查询状态信息的历史状态值中，查找当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值。另一种实施方式中，服务器100可以进一步从物联网设备200的待查询状态信息的历史状态值中，以设备影子的最近一次更新时间(如图3所示的1223中的时刻t2)为起始时刻，查找该起始时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值。

实施过程中，可以查找一个或多个历史时刻的历史状态值，本实施例对此没有限制。

S150，根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息。

本实施例中，目标物联网设备的待查询状态信息的变化趋势信息，可以是基于物联网设备200的待查询状态信息在至少一个历史时刻的历史状态值以及在当前时刻的状态值，生成的用于展示目标物联网设备的待查询状态信息的状态值的变化趋势的图形或表格，这里的图形例如可以是曲线示意图、柱状图、饼状图等。

S170，向目标物联网设备对应的客户端发送所述变化趋势信息，使所述客户端显示所述变化趋势信息。

在生成目标物联网设备(如，物联网设备200)的变化趋势信息后，可以向物联网设备200对应的客户端310发送该变化趋势信息。客户端310可以对接收的变化趋势信息进行展示。

通过图2所示流程，在服务器100继续采用设备影子功能实现客户端310与物联网设备200的解耦的情况下，用户通过客户端310查询到的不是物联网设备200的待查询状态信息的单一状态值，而是物联网设备200的待查询状态信息在一段时间内的变化趋势，使得用户可以获得更多的有用信息，更有助于用户对物联网设备200的属性信息及与物联网设备200相关的其他物联网设备的属性信息的设置。

请再次参照图2，下面将对图2所示步骤做进一步的详细阐述。

在S150中，服务器100生成的变化趋势信息的类型有多种，不同类型的变化趋势信息的生成过程也有所不同。

一种实施方式中，变化趋势信息可以只包括历史变化趋势信息。在此情况下，S150可以通过如下过程实现：

根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的所述待查询状态信息的历史变化趋势信息。

详细地，服务器100可以将获得的所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值按照时间顺序依次连接，从而得到一折线图，并将该折线图作为目标物联网设备的待查询状态信息的历史变化趋势信息。

或者，服务器100也可以针对所述至少一个历史时刻和所述当前时刻中的每一者，分别生成一柱状结构，每个柱状结构的高度用于表征该柱状结构对应的时刻的状态值。生成的各柱状结构可以组成一柱状图，即为目标物联网设备的待查询状态信息的历史变化趋势信息。类似地，前述的柱状结构可以替换成饼状结构，生成的饼状结构可以组成一饼状图。

另一种实施方式中，变化趋势信息可以只包括未来变化趋势信息。在此情况下，S150可以通过图4所示流程实现。

S151，根据所述至少一个历史时刻的历史状态值，预测所述待查询状态信息的在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值。

本实施例中，对于待查询状态信息在未来时刻的状态值的预测，可以通过预测模型实现。这里的预测模型可以是任意能够实现时间序列信息处理和预测的深度神经网络模型，比如，可以是循环神经网络模型(Recurrent Neural Network，RNN)，具体可以是长短期记忆(Long Short-Term Memory，LSTM)网络模型、简单循环单元(Simple Recurrent Unit，SRU)模型、门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)模型等。

每个状态信息通常属于特定的信息类型，而不同信息类型的状态信息适用的预测模型可以采用相同或相似的模型结构，但这些结构相同或相似的预测模型的模型参数有所区别。因此，对于每一信息类型的状态信息，可以分别建立与该信息类型对应的预测模型。

一种实施方式中，预测模型可以以状态信息的已有状态值为输入，输出该状态信息在未来时刻的状态值，详细地，服务器100可以通过如下流程实现S151：

确定待查询状态信息所属的信息类型，将该信息类型对应的预测模型确定为目标预测模型，将所述待查询状态信息在所述至少一个历史时刻的历史状态值以及设备画像输入目标预测模型，基于模型结构的不同，目标预测模型可以输出一个或多个状态值，该一个或多个状态值即为所述待查询状态信息在一个或多个未来时刻的状态值。

进一步地，一些情况下，物联网设备的设备影子中的设备基本信息，与该物联网设备的状态信息的变化有关。比如，物联网设备200的一个属性信息f1是物联网设备200所处的地理位置，物联网设备200的一个状态信息s1是物联网设备200监测到的环境温度。那么，状态信息s1与属性信息f1就有一定的关联性。因此，另一种实施方式中，预测模型可以以物联网设备的状态信息的已有状态值及该物联网设备的设备画像为输入，输出该状态信息在未来时刻的状态值。基于此，在执行S151之前，可以建立不同信息类型对应的预测模型。请参照图5，其中示例性地示出了获得待查询状态信息所属信息类型对应的预测模型的流程。

S141，确定具有待查询状态信息所属信息类型的状态信息的至少一个物联网设备。

其中，待查询状态信息所属信息类型的状态信息，是指与待查询状态信息属于同一信息类型的状态信息。比如，当待查询状态信息是温度信息，那么，可以确定至少一个能够监测温度信息的物联网设备，该至少一个能够监测温度信息的物联网设备可以作为S141中的至少一个物联网设备。

可选地，根据需要可以选择S141中确定的物联网设备的数量，数量越多，后续建立的预测模型的泛化能力越强。

S142，基于所述至少一个物联网设备的所述信息类型的状态信息的历史状态值以及所述至少一个物联网设备的设备画像，对预测模型进行训练，得到目标预测模型。

这里的目标预测模型是指与待查询状态信息所属信息类型对应的预测模型。实施过程中，可以按照特定结构建立预测模型，该特定结构例如可以是上述的任意一种RNN网络的结构。此时，预测模型中的模型参数为预设的初始值。然后，可以以所述至少一个物联网设备的所述信息类型的状态信息的历史状态值及所述至少一个物联网设备的设备画像为样本数据，对建立的预测模型进行训练。下面对训练过程进行示例性的描述。

假设待查询状态信息所属的信息类型为k，那么，对于通过S141确定的每一物联网设备Di(0<i≤N，N表示通过S141确定的物联网设备的数量，i为正整数)，可以确定物联网设备Di具有状态信息si，状态信息si属于信息类型k。进一步地，可以从存储的历史状态值中，获取到物联网设备Di的状态信息si在历史时刻t0的历史状态值ss0和设备画像p0，在历史时刻t1的历史状态值ss1和设备画像p1，以及在历史时刻t2的历史状态值ss2和设备画像p2。其中，每个物联网设备Di的状态信息si在每个历史时刻的历史状态值和在下一历史时刻的设备画像可以视为一个样本数据。

对于一个物联网设备Di的状态信息si，可以将来自该状态信息si的每个样本数据依次输入预测模型，则预测模型可以输出该样本数据对应的下一时刻的状态值。举例来说，如果将上述的状态信息si在t0时刻的历史状态值ss0和在t1时刻的设备画像p1输入预测模型，可以得到预测模型输出的状态信息si在t1时刻的预测状态值ss1’，而真实的ss1是已知的，因此可以通过损失函数对状态信息si在t1时刻的预测状态值ss1’和真实状态值ss1进行计算，从而可以基于得到的损失函数值调整预测模型的模型参数。如此，基于输入的每一样本数据都可以调整预测模型的模型参数。直至预测模型满足相应的优化条件，即可停止训练。这里的优化条件例如可以是训练过程达到了设置的迭代次数，或者可以是损失函数的函数值不再减小，或者可以是损失函数的函数值收敛，本实施例对此没有限制。停止训练时获得的预测模型，可以作为信息类型k对应的目标预测模型。

为了进一步提升目标预测模型的预测精度和预测准确度，如图6所示，在执行S141和S142之后，还可以通过S143对目标预测模型做进一步的训练。详细描述如下。

S143，当获得所述至少一个物联网设备的所述信息类型的状态信息的新增历史状态值，且所述新增历史状态值满足目标条件，则基于所述新增历史状态值对目标预测模型进行训练。

在S143中，一种实施方式中，目标条件可以是所述新增历史状态值的数量达到了设定的目标数量。另一种实施方式中，目标条件也可以是，以通过一个训练阶段得到目标预测模型的时刻为起始时刻，从该起始时刻开始对新增历史状态值进行统计，当从该起始时刻起经过的时长达到了目标时长，则可以认为当前统计的新增历史状态值达到了目标条件。示例性地，通过S142获得目标预测模型的时刻可以视为前述的起始时刻，通过S143对目标预测模型完成训练的时刻也可以视为前述的起始时刻。换句话说，在基于新增历史状态值完成对目标预测模型的一次训练过程后，可以在后续获得的新增历史状态值满足目标条件时，再次对目标预测模型进行训练。如此循环往复，一方面可以不断提升目标预测模型的预测精度和准确度，另一方面，目标预测模型的预测数据可以总是与物联网设备的当前设备画像相符。

基于此，请参照图7，在S151之前，本实施例提供的设备状态查询方法还可以包括步骤S144。

S144，根据查询请求，从目标物联网设备的设备影子中获取所述目标物联网设备的属性信息，并将获取的属性信息作为所述目标物联网设备的设备画像。

本实施例中，目标物联网设备可能具有一个或多个属性信息，对应地，目标物联网设备的设备影子中可能记录有一个或多个属性信息的最新值。实施时，服务器100可以从目标物联网设备的设备影子中获取至少一个属性信息的最新值，并将该至少一个属性信息的最新值作为目标物联网设备的设备画像。

然后，可以将获得的设备画像与目标物联网设备的至少一个历史时刻的历史状态值一起作为目标预测模型(即，待查询状态信息所属信息类型对应的预测模型)的输入，以对待查询状态信息在未来时刻的状态值进行预测。在此情况下，详细地，S151可以通过图7所示的S151-1和S151-2实现。

S151-1，确定目标预测模型，所述目标预测模型是与待查询状态信息所属的信息类型相对应的预测模型。

本实施例中，服务器100可以记录有预测模型与不同信息类型的对应关系，以及不同状态信息所属的信息类型。基于此，可以在通过查询请求确定待查询状态信息所属的信息类型后，以该信息类型为索引，查询到该信息类型对应的预测模型作为所述目标预测模型。

S151-2，获取所述目标预测模型基于所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述设备画像输出的至少一个状态值，将所述输出的至少一个状态值作为至少一个未来时刻的状态值。

本实施例中，所述至少一个历史时刻可以是与当前时刻相邻的一个或多个历史时刻。以目标预测模型是上述的RNN模型为例，假如通过S110获得了目标物联网设备的待查询状态信息在当前时刻t2的状态值，通过S130获得了待查询状态信息在历史时刻t1的历史状态值，则可以将t1时刻的历史状态值和目标物联网设备在t2时刻的设备画像输入目标预测模型，得到目标物联网设备在t2时刻的预测状态值，采用损失函数对预测状态值和待查询状态信息在t2时刻的真实状态值(即，通过S110获取到的当前时刻的状态值)进行计算，并基于计算得到的损失函数值动态调整目标预测模型的模型参数。然后再将待查询状态信息在t2时刻的真实状态值和通过S144获得的设备画像(即，当前时刻的设备画像)输入动态调整后的目标预测模型，从而可以输出待查询状态信息在下一时刻(即，未来的t3时刻)的状态值。

如果需要预测待查询状态信息在更多未来时刻的状态值，比如，如果需要预测t3时刻的下一时刻t4的状态值，可以将目标预测模型输出的t3时刻的状态值和当前的设备画像进一步作为目标预测模型的输入，则目标预测模型可以输出待查询状态信息在t4时刻的状态值。以此类推，通过目标预测模型可以得到待查询状态信息在当前时刻之后的一个或多个未来时刻的状态值。

可以理解，当采用的预测模型是循环神经网络模型时，对于状态值的预测过程也可以视为对预测模型动态训练的过程。而当采用的预测模型是其他神经网络模型时，在预测过程中也可以不必对预测模型进行动态调整。本实施例对此没有限制。

请再次参照图4，当服务器100预测出待查询状态信息在当前时刻之后的一个或多个未来时刻的状态值之后，可以按照S152生成未来变化趋势信息。

S152，根据所述待查询状态信息在所述至少一个未来时刻的状态值以及在所述当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的所述待查询状态信息的未来变化趋势信息。

一个例子中，基于每个未来时刻的状态值以及当前时刻的状态值，分别生成柱状图或饼状图。其详细生成过程可以参照上文对于历史变化趋势信息的描述，在此不再赘述。值得说明的是，基于未来时刻的状态值生成的图形与基于当前时刻的状态值生成的图形，是同种类型的图形，比如都是柱状图或饼状图。

另一个例子中，可以将每个未来时刻的状态值和当前时刻的状态值按照时间顺序依次相连，从而形成一曲线图(如，折线图)，该曲线图可以作为未来变化趋势信息。

又一种实施方式中，变化趋势信息可以同时包括历史变化趋势信息和未来变化趋势信息。在此情况下，S150可以通过图8所示流程实现，在图5所示流程中，服务器100可以在执行S151和S152之后，执行S153。

S153，根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的所述待查询状态信息的历史变化趋势信息。

其中，S153的详细实现过程与S150在变化趋势信息仅包括历史变化趋势信息时的实现过程类似，可以参照上文的相关描述。

值得说明的是，S153也可以与S151和S152并行执行，或是在S151和S152之前执行，本实施例对此没有限制。

S154，对所述未来变化趋势信息和所述历史变化趋势信息进行拼接。

可选地，本实施例中，在获得历史变化趋势信息和未来变化趋势信息之后，服务器100可以进一步对历史变化趋势信息和未来变化趋势信息进行拼接，并在S170中，将拼接后的变化趋势信息发送给目标物联网设备对应的客户端。

进一步地，历史变化趋势信息和未来变化趋势信息可以是同种类型的图形，比如同为柱状图、同为饼状图，或者同为折线图。以历史变化趋势信息和未来变化趋势信息均为折线图为例，可以将历史变化趋势信息对应的折线图中当前时刻所在的点，与未来变化趋势信息对应的折线图中当前时刻所在的点重叠放置，从而可以得到拼接后的变化趋势信息。例如图9所示，其中示出了待查询状态信息是温度信息时的变化趋势信息，其中19:00为当前时刻，19:00之前的各个时刻为历史时刻，19:00之后的各个时刻为未来时刻。

请参照图10，图10示出了本申请一实施例提供的设备状态查询方法的流程示意图。该方法可以应用于图1所示的服务器100，该方法可以包括以下步骤。

S210，对目标物联网设备在每个目标时间段内针对待查询状态信息发送的状态上报消息中的状态值进行统计，根据统计的状态值确定目标物联网设备的待查询状态信息在目标时间段内的目标状态值。

本实施例中，客户端能够显示的变化趋势信息是有限的，为了能够显示目标物联网设备的待查询状态信息在更广的时间范围内的变化趋势，可以按时间段对待查询状态信息的历史状态值进行统计。S210中，目标时间段可以视为待查询状态信息的状态值的统计周期，可以凭经验灵活设置，比如可以是30分钟、1个小时或两个小时，本实施例对此不作限制。

目标物联网设备通常是在监测到待查询状态信息的值发生改变时，才会向服务器100发送状态上报消息，该状态上报消息携带有待查询状态信息的最新值及该最新值的产生时间。以目标时间段是1小时为例，服务器100每接收到目标物联网设备针对待查询状态信息发送的一条状态上报消息，可以获取该状态上报消息中待查询状态信息的状态值，并确定该状态上报消息中的产生时间所属的目标时间段Hj，Hj表示从统计开始的第j个小时。如此，对于目标时间段Hj，可以获得待查询状态信息的一个或多个状态值，从而可以按照设置的方式对这一个或多个状态值进行计算，从而得到S210中的目标状态值。

可选地，本实施例中，状态上报消息中通常存在多个字段，服务器100可以对状态上报信息进行一系列的预处理，以从状态上报消息中获得所需的状态值。所述预处理例如可以是将目标物理网设备的待查询状态信息在状态上报消息中所处的字段确定为第一字段，将状态上报消息中产生时间所处的字段确定为第二字段，从而可以将第一字段和第二字段之外的其他字段作为脏数据过滤掉。然后，服务器100可以从第一字段中提取待查询状态信息的状态值，从第二字段提取该状态值的产生时间。

此外，服务器100可以按照状态信息所属的信息类型的不同，来对获取的状态值分别进行存储，因此，在从状态上报消息的第一字段中提取出状态值之后，可以按照待查询状态信息所属的信息类型确定所提取的状态值的存储位置。

S220，从所述目标时间段内确定一历史时刻，将所述目标状态值记录为所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在该历史时刻的历史状态值。

在计算得到目标时间段Hj对应的目标状态值之后，可以将目标时间段Hj中的一个时刻确定为目标状态值对应的时刻，从而将从目标时间段Hj中确定的时刻以及目标时间段Hj对应的目标状态值按照键值对(key-value，KV)的方式进行存储。如此，每个键值对中的键可以表示一个历史时刻，值可以表示该历史时刻的历史状态值。所述键值对可以存储于待查询状态信息所属的信息类型对应的存储位置中。对应地，后续过程中，服务器100可以非常方便地从该存储位置查询当前时刻之前的各个历史时刻的历史状态值。

可选地，本实施例中，服务器100在将目标时间段内的目标状态值，作为目标时间段内某一时刻的历史状态值的情况下，服务器100还可以直接保存目标物联网设备上报的待查询状态信息的状态值及该状态值的产生时间，这些数据一方面可以用于进行数据分析，另一方面，可供用户以历史时刻为索引查询待查询状态信息在该历史时刻的历史状态值。

S230，接收针对所述目标物联网设备的所述待查询状态信息的查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中，获取所述待查询状态信息的最新状态值，并将所述最新状态值作为所述待查询状态信息在当前时刻的状态值。

S240，从存储的历史状态值中，获取所述待查询状态信息在所述当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值，并根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息。

S250，向所述目标物联网设备对应的客户端发送所述变化趋势信息，使所述客户端显示所述变化趋势信息。

本实施例中，S230-S250的详细实现过程与前述实施例的S110、S130、S150和S170类似，具体可以参照前文对相应步骤的详细描述，在此不再赘述。

可选地，本实施例中，随着待查询状态信息的不同，目标时间段对应的目标状态值的确定方式也有所不同，从目标时间段中确定目标状态值所对应的时刻的方式也有所不同。以待查询状态信息是目标物联网设备监测到的温度信息为例，此时目标物联网设备可能是一个温度监测设备。对应地，如图11所示，S210可以包括如下步骤。

S211，接收所述温度监测设备在每个目标时间段内发送的状态上报消息，该状态上报消息包括所述温度监测设备监测到的最新温度值，并对接收的各状态上报消息中的最新温度值进行统计。

实施过程中，服务器100每接收到温度监测设备针对温度信息发送的一条状态上报消息，可以从中获取温度值及该温度值的产生时间，确定该产生时间所属的目标时间段为Hj。如此，可以获得目标时间段Hj内的一个或多个温度值。

S212，根据统计的最新温度值，确定所述温度监测设备在所述目标时间段内监测到的平均温度值，并将所述平均温度值作为所述目标时间段内的目标状态值。

对于目标时间段Hj内的所有温度值，可以计算该所有温度值的平均值，并将该平均值作为目标时间段Hj的目标状态值。此外，S212中的平均值也可以被替换成最大值或最小值。

在此情况下，服务器100在S220的实现过程中，可以选择将目标时间段Hj中的任意一个时刻作为目标时间段Hj的目标状态值对应的历史时刻，比如，目标时间段Hj的起始时刻、终止时刻或者中点时刻。

通过图11所示的流程，在物联网云平台采用设备影子实现客户端与温度监测设备的解耦的情况下，为用户通过客户端查看温度监测设备监测的温度信息的历史变化趋势和未来变化趋势提供了数据依据，使得用户可以查看到更多有用的信息，从而可以基于查看到的温度变化趋势对温度监测设备的属性信息或者与温度监测设备相关的其他设备的属性信息进行更好的控制。这里的其他设备例如可以是温度调节设备，又如可以是一些对所处环境的温度有条件要求的设备。

以待查询状态信息是交通监控设备监测到的违章行为数量(比如，摄像头或球机)为例，此时目标物联网设备可以是交通监控设备，比如用于交通监控的摄像头或球机。对应地，如图12所示，S210可以包括步骤S213和S214，步骤S220可以包括S221。

S213，接收交通监控设备在每个目标时间段内发送的状态上报消息，该状态上报消息包括所述交通监控设备监测到的最新累计违章行为数量，并对接收的各状态上报消息中的最新累计违章行为数量进行统计。

S214，根据统计的最新累计违章行为数量，确定所述交通监控设备在所述目标时间段内监测到的违章行为总量，并将所述违章行为总量确定为所述目标时间段内的目标状态值。

交通监控设备每监测到一个违章行为，即可获得新的累计违章行为数量及对应的监测时间，并将新的累计违章行为数量及对应的监测时间携带在状态上报消息中发送给服务器100。状态上报消息中的新的累计违章行为数量，也就是交通监控设备监测到的最新累计违章行为数量。

服务器100接收到状态上报消息，可以从中获得一个最新累计违章行为数量和一个监测时间，可以确定该监测时间所属的目标时间段是Hj，而获得的最新累计违章行为数量与目标时间段Hj对应。在目标时间段Hj结束时，针对目标时间段Hj对应的各最新累计违章行为数量，可以按照获取顺序的先后，将服务器100最先获得的一者作为第一数量，将服务器100最后获得的一者作为第二数量，从而可以获取第二数量与第一数量的差值，该差值即为交通监控设备在目标时间段Hj内监测到的累计违章行为数量，也即目标时间段Hj内的目标状态值。

S221，确定所述目标时间段的终止时刻，将所述目标状态值记录为所述交通监控设备在所述终止时刻的历史状态值。

由于通过S214确定的目标状态值表示的是交通监控设备在目标时间段内监测到的累计违章行为数量，即，交通监控设备在目标时间段内总共监测到的违章行为数量，是一个阶段性的数据，因而，可以选择将目标状态值视为目标时间段的终止时刻(或者可以称为结束时刻)对应的历史状态值。示例性地，实施过程中，服务器100可以以目标时间段的终止时刻为键，以通过S214获得的目标状态值为值，生成一键值对并存储。

通过图12所示的流程，在物联网云平台采用设备影子实现客户端与交通监控设备的解耦的情况下，为用户通过客户端查看交通监控设备监测的违章行为数量的历史变化趋势和未来变化趋势提供了数据支持。

实际应用中，目标物联网设备的状态信息的状态值可能与目标物联网设备的属性信息有关，比如，当待查询状态信息是温度信息，而目标物联网设备本身还具有散热功能时，该散热功能的开启或关闭可以视为与温度信息有关的属性信息。如此，用户可以通过目标物联网设备对应的客户端所展示的温度信息的变化趋势信息，来选择设置散热功能的开启或关闭。基于此，本申请实施例提供的设备状态查询方法还可以包括图13所示的步骤。

S260，接收客户端发送的目标属性更新指令，所述目标属性更新指令是所述客户端基于显示的变化趋势信息生成的属性更新指令。

在S260中，客户端是指与目标物联网设备对应的客户端，换句话说，是与目标物联网设备存在绑定(bind)关系或关联关系的客户端。该客户端可以接收到服务器100发送的变化趋势信息并对该变化趋势信息进行显示。当显示服务器100发送的变化趋势信息后，用户可以基于该变化趋势信息确定如何设置目标物联网设备的一个或多个属性信息，从而可以在客户端上对该一个或多个属性信息进行设置操作。客户端可以响应用户的设置操作，生成属性更新指令，该属性更新指令可以包括目标物联网设备的设备标识以及设置操作对应的属性信息的信息标识，及每个属性信息的预期值。这里的预期值是用户希望将属性信息设置成的值。客户端基于设置操作生成的更新指令，即为所述目标属性更新指令。客户端可以将生成的目标属性更新指令发送给服务器100。

S270，根据所述目标属性更新指令，在目标物联网设备的设备影子中，对所述目标属性更新指令对应的属性信息的值进行更新。

服务器100在接收到目标属性更新指令时，可以获取目标属性更新指令中的设备标识、信息标识及信息标识对应的预期状态值，基于设备标识查找到目标物联网设备的设备影子，从目标物联网设备的设备影子中查找具有目标属性更新指令中的信息标识的属性信息，并将查找到的属性信息作为待设置的属性信息。将待设置的属性信息的值，设置成其信息标识对应的预期值。并且，服务器100可以在下一次接收到目标物联网设备发送的上报消息，或者检测到目标物联网设备上线时，控制目标物联网设备将其待设置的属性信息的值更新为该待设置的属性信息的信息标识对应的预期值。这样，可以为用户设置目标物联网设备的属性信息提供依据，使得设置的属性信息的值更符合目标物联网设备的实际情况。

此外，如上文提及的，可能还存在一些与目标物联网设备的待查询状态信息有关的其他设备，用户也可以基于客户端显示的待查询状态信息的变化趋势信息来对这些其他设备的属性信息进行控制。

请参阅图14，其示出了本申请实施例提供的一种设备状态查询装置的结构框图。该装置1400可以包括：查询模块1410、获取模块1420以及发送模块1430。

其中，查询模块1410用于接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中，获取所述待查询状态信息的最新状态值，并将所述最新状态值作为所述待查询状态信息在当前时刻的状态值。

获取模块1420用于获取所述待查询状态信息在所述当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值，并根据所述至少一个历史时刻的历史状态信息以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息。

发送模块1430用于向所述目标物联网设备对应的客户端发送所述变化趋势信息，使所述客户端显示所述变化趋势信息。

可选地，所述变化趋势信息包括未来变化趋势信息。对应地，获取模块1420根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息的方式可以是：根据所述至少一个历史时刻的历史状态值，预测所述待查询状态信息在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值；根据所述待查询状态信息在所述至少一个未来时刻的状态值以及在所述当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的所述待查询状态信息的未来变化趋势信息。

可选地，所述变化趋势信息还可以包括历史变化趋势信息。对应地，获取模块1420根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息的方式还可以是：根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的所述待查询状态信息的历史变化趋势信息。

可选地，所述获取模块1420还可以用于：在根据所述至少一个历史时刻的历史状态值，预测所述待查询状态信息在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值之前，根据所述查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中获取所述目标物联网设备的属性信息，并将获取的属性信息作为所述目标物联网设备的设备画像。对应地，获取模块1420根据所述至少一个历史时刻的历史状态值，预测所述待查询状态信息在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值的方式可以是：

确定目标预测模型，所述目标预测模型是与所述待查询状态信息所属的信息类型相对应的预测模型；获取所述目标预测模型基于所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述设备画像输出的至少一个状态值，将所述输出的至少一个状态值作为所述至少一个未来时刻的状态值。

可选地，装置1400还可以包括训练模块。训练模块可以用于：在获取模块1420确定目标预测模型之前，确定具有所述信息类型的状态信息的至少一个物联网设备；基于所述至少一个物联网设备的所述信息类型的状态信息的历史状态值以及所述至少一个物联网设备的设备画像，对预测模型进行训练，得到所述目标预测模型。

可选地，训练模块还可以用于：当获得所述至少一个物联网设备的所述信息类型的状态信息的新增历史状态值，且所述新增历史状态值满足目标条件，则基于所述新增历史状态值对所述目标预测模型进行训练。

可选地，装置1400还可以包括更新模块。更新模块可以用于：接收所述客户端发送的目标属性更新指令，所述目标属性更新指令是所述客户端基于显示的所述变化趋势信息生成的属性更新指令；根据所述目标属性更新指令，在所述目标物联网设备的设备影子中，对所述目标属性更新指令对应的属性信息的值进行更新。

可选地，装置1400还可以包括记录模块。记录模块可以用于：对所述目标物联网设备在每个目标时间段内针对所述待查询状态信息发送的状态上报消息中的状态值进行统计，根据统计的状态值确定所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在所述目标时间段内的目标状态值；从所述目标时间段内确定一历史时刻，将所述目标状态值记录为所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在该历史时刻的历史状态值。

可选地，目标物联网设备可以是温度监测设备，则待查询状态信息可以是所述温度监测设备监测到的温度信息。在此情况下，记录模块具体可以用于：接收所述温度监测设备在每个目标时间段内发送的状态上报消息，该状态上报消息包括所述温度监测设备监测到的最新温度值，并对接收的各状态上报消息中的最新温度值进行统计；根据统计的最新温度值，确定所述温度监测设备在所述目标时间段内监测到的平均温度值，并将所述平均温度值作为所述目标时间段内的目标状态值。

可选地，目标物联网设备可以是交通监控设备，则待查询状态信息可以是所述交通监控设备监测到的违章行为数量。

在此情况下，记录模块具体可以用于：接收所述交通监控设备在每个目标时间段内发送的状态上报消息，该状态上报消息包括所述交通监控设备监测到的最新累计违章行为数量，并对接收的各状态上报消息中的最新累计违章行为数量进行统计；根据统计的最新累计违章行为数量，确定所述交通监控设备在所述目标时间段内监测到的违章行为总量，并将所述违章行为总量确定为所述目标时间段内的目标状态值。

进一步地，记录模块具体还可以用于：确定所述目标时间段的终止时刻，将所述目标状态值记录为所述交通监控设备在所述终止时刻的历史状态值。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，所显示或讨论的模块相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

请参考图15，其示出了本申请实施例提供的一种服务器100的结构框图。本申请中的服务器备100可以包括一个或多个如下部件：处理器110、存储器120、以及一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器120中并被配置为由一个或多个处理器110执行，一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。

处理器110可以包括一个或者多个处理核。处理器110利用各种接口和线路连接整个服务器100内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器120内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器120内的数据，执行服务器100的各种功能和处理数据。可选地，处理器110可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable LogicArray，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器110可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器110中，单独通过一块通信芯片进行实现。

存储器120可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器120可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器120可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储服务器100在使用中所创建的数据(比如设备影子、历史状态值)等。

请参考图16，其示出了本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读介质1600中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。

计算机可读存储介质1600可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地，计算机可读存储介质1600包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质1600具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码1610的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码1610可以例如以适当形式进行压缩。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请上述实施例的各种可选实施方式中提供的设备状态查询方法。这里的计算机设备例如可以是图15所示的服务器100。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (11)

1.一种设备状态查询方法，其特征在于，包括：

接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中，获取所述待查询状态信息的最新状态值，并将所述最新状态值作为所述待查询状态信息在当前时刻的状态值；

获取所述待查询状态信息在所述当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值；

根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息；

向所述目标物联网设备对应的客户端发送所述变化趋势信息，使所述客户端显示所述变化趋势信息；

所述根据所述至少一个历史时刻的历史状态值以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息，包括：

根据所述查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中获取所述目标物联网设备的属性信息，并将获取的属性信息作为所述目标物联网设备的设备画像；

通过目标预测模型根据所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述目标物联网设备的设备画像，预测所述待查询状态信息在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值，所述目标预测模型是与所述待查询状态信息所属的信息类型相对应的深度神经网络模型；目标预测模型是根据至少一个样本物联网设备的所述信息类型的状态信息的历史状态值和所述至少一个样本物联网设备的设备画像，对预测模型进行训练得到的，样本物联网设备是指具有待查询状态信息所属信息类型的状态信息的物联网设备；

根据所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述当前时刻的状态值，生成目标物联网设备的待查询状态信息的历史变化趋势信息；以及根据所述至少一个未来时刻的状态值和所述当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的待查询状态信息的未来变化趋势信息；

对所述历史变化趋势信息和所述未来变化趋势信息进行拼接，得到待查询状态信息的变化趋势信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过目标预测模型根据所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述目标物联网设备的设备画像，预测所述待查询状态信息在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值之前，所述方法还包括：

确定具有所述信息类型的状态信息的至少一个样本物联网设备；

基于所述至少一个样本物联网设备的所述信息类型的状态信息的历史状态值以及所述至少一个样本物联网设备的设备画像，对预测模型进行训练，得到所述目标预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对预测模型进行训练之后，所述方法还包括：

当获得所述至少一个物联网设备的所述信息类型的状态信息的新增历史状态值，且所述新增历史状态值满足目标条件，则基于所述新增历史状态值对所述目标预测模型进行训练。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述客户端发送的目标属性更新指令，所述目标属性更新指令是所述客户端基于显示的所述变化趋势信息生成的属性更新指令；

根据所述目标属性更新指令，在所述目标物联网设备的设备影子中，对所述目标属性更新指令对应的属性信息的值进行更新。

5.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述获取所述待查询状态信息在所述当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值之前，所述方法还包括：

对所述目标物联网设备在每个目标时间段内针对所述待查询状态信息发送的状态上报消息中的状态值进行统计，根据统计的状态值确定所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在所述目标时间段内的目标状态值；

从所述目标时间段内确定一历史时刻，将所述目标状态值记录为所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在该历史时刻的历史状态值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标物联网设备为温度监测设备，所述待查询状态信息为所述温度监测设备监测到的温度信息；所述对所述目标物联网设备在每个目标时间段内针对所述待查询状态信息发送的状态上报消息中的状态值进行统计，根据统计的状态值确定所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在所述目标时间段内的目标状态值，包括：

接收所述温度监测设备在每个目标时间段内发送的状态上报消息，该状态上报消息包括所述温度监测设备监测到的最新温度值，并对接收的各状态上报消息中的最新温度值进行统计；

根据统计的最新温度值，确定所述温度监测设备在所述目标时间段内监测到的平均温度值，并将所述平均温度值作为所述目标时间段内的目标状态值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述目标物联网设备为交通监控设备，所述待查询状态信息为所述交通监控设备监测到的违章行为数量；所述对所述目标物联网设备在每个目标时间段内针对所述待查询状态信息发送的状态上报消息中的状态值进行统计，根据统计的状态值确定所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在所述目标时间段内的目标状态值，包括：

接收所述交通监控设备在每个目标时间段内发送的状态上报消息，该状态上报消息包括所述交通监控设备监测到的最新累计违章行为数量，并对接收的各状态上报消息中的最新累计违章行为数量进行统计；

根据统计的最新累计违章行为数量，确定所述交通监控设备在所述目标时间段内监测到的违章行为总量，并将所述违章行为总量确定为所述目标时间段内的目标状态值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所述目标时间段内确定一历史时刻，将所述目标状态值记录为所述目标物联网设备的所述待查询状态信息在该历史时刻的历史状态值，包括：

确定所述目标时间段的终止时刻，将所述目标状态值记录为所述交通监控设备在所述终止时刻的历史状态值。

9.一种设备状态查询装置，其特征在于，包括：

查询模块，用于接收针对目标物联网设备的待查询状态信息的查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中，获取所述待查询状态信息的最新状态值，并将所述最新状态值作为所述待查询状态信息在当前时刻的状态值；

获取模块，用于获取所述待查询状态信息在所述当前时刻之前的至少一个历史时刻的历史状态值；

生成模块，用于根据所述至少一个历史时刻的历史状态信息以及所述当前时刻的状态值，生成所述待查询状态信息的变化趋势信息；

发送模块，用于向所述目标物联网设备对应的客户端发送所述变化趋势信息，使所述客户端显示所述变化趋势信息；

其中，所述生成模块被配置为：根据所述查询请求，从所述目标物联网设备的设备影子中获取所述目标物联网设备的属性信息，并将获取的属性信息作为所述目标物联网设备的设备画像；

通过目标预测模型根据所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述目标物联网设备的设备画像，预测所述待查询状态信息在所述当前时刻之后的至少一个未来时刻的状态值，所述目标预测模型是与所述待查询状态信息所属的信息类型相对应的深度神经网络模型；目标预测模型是根据至少一个样本物联网设备的所述信息类型的状态信息的历史状态值和所述至少一个样本物联网设备的设备画像，对预测模型进行训练得到的，样本物联网设备是指具有待查询状态信息所属信息类型的状态信息的物联网设备；

根据所述至少一个历史时刻的历史状态值和所述当前时刻的状态值，生成目标物联网设备的待查询状态信息的历史变化趋势信息；以及根据所述至少一个未来时刻的状态值和所述当前时刻的状态值，生成所述目标物联网设备的待查询状态信息的未来变化趋势信息；

对所述历史变化趋势信息和所述未来变化趋势信息进行拼接，得到待查询状态信息的变化趋势信息。

10.一种服务器，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1-8中任意一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1-8中任意一项所述的方法。

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