CN111988896A - 基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台，首先获取边缘计算网关转发的第一运行数据，其次基于第一运行数据以及对应的第二运行数据确定至少一个智能路灯的能耗分析结果并生成与至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号，然后根据网关配置数据对实时控制信号进行封装得到目标信号包，最后通过一级无线网络广播目标信号包并通过二级无线网络使边缘计算网关将解析得到的实时控制信号下发给至少一个智能路灯。如此，能够基于一级无线网络实现目标信号包的可靠广播并基于二级无线网络实现实时控制信号的准确、快速下发，无需布设大量的控制线路，从而实现智慧灯控以及城市照明的“管理节能”以及实现智慧城市的节能环保。

Description

基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台
技术领域
本申请涉及智慧城市和物联网技术领域，尤其涉及基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台。
背景技术
随着科技的进步，智慧城市的发展越来越成熟。在智慧城市的运行过程中，如何确保智慧城市在运行时具有节能环保等优点是现目前需要解决的一个技术问题。为了实现智慧城市的节能环保，需要对智慧城市中的物联网设备进行管理尤其是用电行为的管理。以智能路灯为例，如何实现智慧灯控，从而打造更加节能、便民、可控的灯光管理体系，是实现城市照明的“管理节能”的关键。然而现有技术在实现对智能路灯的管理时，往往存在布线过多或控制信号延后的技术问题。
发明内容
本申请提供基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台，以改善现有技术存在的上述技术问题。
一种基于边缘计算网关的物联网设备管理方法，应用于与多个边缘计算网关通信的大数据云平台，每个边缘计算网关与至少一个智能路灯通信，所述方法包括：
获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据；
基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果；通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号；根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；
根据获取的与一级无线网络对应的第一网络状态数据，广播所述目标信号包，以使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关截获所述目标信号包，并使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关对所述目标信号包进行解析，然后根据获取的与二级无线网络对应的第二网络状态数据将解析得到的实时控制信号下发给所述至少一个智能路灯。
可选地，获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据，包括：
在获取每个边缘计算网关所转发的第一运行数据之前，获取用于表征所述边缘计算网关的数据传输格式的第一文本数据以及用于表征所述边缘计算网关的数据传输频率的第二文本数据；
根据所述第一文本数据和所述第二文本数据确定所述边缘计算网关所转发的第一运行数据的缺损评价系数；在接收到每个边缘计算网关所转发的第一运行数据后若判定出该第一运行数据的当前缺损系数大于所述缺损评价系数，依据所述第一文本数据和所述第二文本数据对所述第一运行数据进行补全。
可选地，根据所述第一文本数据和所述第二文本数据确定所述边缘计算网关所转发的第一运行数据的缺损评价系数，具体包括：
通过对所述第一文本数据中数据格式参数不随时序变化而重置的第一数据集进行标记后得到的目标数据集进行过滤，提取所述第一文本数据中格式脚本不随所述第一数据集的数据活跃度的更新而变化的第二数据集并生成所述第二数据集对应的第一数据缺损矩阵；对所述第二文本数据进行分词处理得到所述第二文本数据对应的多个数据字符串，并基于所述多个数据字符串以及每个数据字符串对应的字符串权重生成所述第二文本数据对应的第二数据缺损矩阵；
获取所述第一数据缺损矩阵中的任意一个第一矩阵元素对应的缺损描述信息，并将所述第二数据缺损矩阵中具有最大元素集中度的第二矩阵元素确定为基准元素；其中，所述第一数据缺损矩阵和所述第二数据缺损矩阵具有相同的行数和列数；
将所述缺损描述信息以设定编码形式加载到所述基准元素对应的信息编码队列中，并在所述信息编码队列中查找出与所述缺损描述信息对应的目标描述信息的目标编码；根据所述目标描述信息的目标编码以及所述缺损描述信息对应的当前编码确定所述第一数据缺损矩阵和所述第二数据缺损矩阵之间的叠加权重队列；
采用所述叠加权重队列对所述第一数据缺损矩阵以及所述第二数据缺损矩阵进行叠加以得到第三数据缺损矩阵，从所述第三数据缺损矩阵中提取出多个用于计算缺损评价系数的多个数值分量以及所述数值分量之间的关联度；基于提取得到的多个数值分量以及所述数值分量之间的关联度对所述多个数值分量进行筛选以使筛选得到的目标数值分量位于第一设定数值区间且筛选得到的目标数值分量之间的关联度大于预设阈值；对筛选得到的多个目标数值分量进行加权求和得到所述缺损评价系数。
可选地，基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果，包括：
提取所述第一运行数据中的当前时段能耗数据以及所述第二运行数据中的上一时段能耗数据；
根据所述当前时段能耗数据确定第一运行电流曲线和第二运行电压曲线，并将所述第一运行电流曲线和所述第一运行电压曲线映射到预设坐标平面中并进行融合以获得第一运行功率曲线；根据所述上一时段能耗数据确定第二运行电流曲线和第二运行电压曲线，并将所述第二运行电流曲线和所述第二运行电压曲线映射到所述预设坐标平面中并进行融合以获得第二运行功率曲线；
基于所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线之间的比较结果确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果。
可选地，基于所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线之间的比较结果确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果，包括：
对所述第一运行功率曲线的曲线参数集包含的曲线波动率按所述第一运行功率曲线的曲线特征进行筛选，得到至少两个目标曲线波动率；获取所述至少两个目标曲线波动率中的其中一个曲线波动率对应的曲线分段标识；基于所述曲线分段标识的标识字段集与所述曲线分段标识的标识有效性系数提取所述第一运行功率曲线上的功率变化零点；
获取所述第二运行功率曲线对应的曲线描述信息中的信息字段及所述曲线描述信息对应的时序特征集合；根据所述信息字段及所述时序特征集合，生成所述曲线描述信息对应的动态数据变化列表；当所述信息字段不是所述曲线描述信息中的起始信息字段时，获取所述多个功率变化零点中变化速率最小的目标零点，将所述目标零点映射到所述动态数据变化列表中得到映射零点并提取所述映射零点对应的时刻信息和功率信息；
根据映射零点对应的时刻信息的时段标签的标签分配权重生成第一目标数量个的时序队列，各所述时序队列所包含第二目标数量个的功率匹配标识，根据所述功率匹配标识确定所述映射零点对应的功率信息是否同时落入所述第一运行功率曲线的第一功率变化区间以及所述第二运行功率曲线的第二功率变化区间中；在所述功率信息同时落入所述第一功率变化区间以及所述第二功率变化区间中时，将所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线按照设定数量的维度信息进行比较得到多组曲线比较结果；
获取每组曲线比较结果对应的结果描述值并从获取到的所有结果描述值中确定出位于第一目标区间内的多个第一结果描述值以及位于第二目标区间内的多个第二结果描述值；根据所述多个第一结果描述值以及所述多个第二结果描述值对所述多组曲线比较结果进行重组以得到所述能耗分析结果；其中，所述第一目标区间用于表征运行电流波动性对应的描述值区间，所述第二目标区间用于表征运行电压波动性对应的描述值区间。
可选地，基于所述曲线分段标识的标识字段集与所述曲线分段标识的标识有效性系数提取所述第一运行功率曲线上的功率变化零点，进一步包括：
根据所述曲线分段标识的标识字段集判断所述曲线分段标识对应的标识分类信息是否为预设信息集中的分类信息，若是，则根据所述曲线分段标识的标识有效性系数来确定所述预设信息集中的分类信息的目标标识字段集并基于所述目标标识字段集与所述标识字段集之间的匹配率对所述第一运行功率曲线上的功率变化零点进行提取，得到所述第一运行功率曲线中的多个功率变化零点。
可选地，通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号，包括：
确定基于所述能耗分析结果所提取到的所述至少一个智能路灯的状态数据；
针对所述状态数据中的当前状态数据，基于当前状态数据在当前时段内的第一更新累计值以及各所述状态数据在所述当前时段内的第二更新累计值，确定当前状态数据在所述当前时段内的更新热度；
根据所述更新热度生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号。
可选地，根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包，包括：
在所述网关配置数据中提取配置清单，确定所述配置清单的清单数据相对于所述配置清单的第一配置百分比，并根据所述第一配置百分比确定封装参数；
在提取所述配置清单的过程中，记录提取日志，并获取所述配置清单在提取日志中的日志文件的存储路径；
利用所述配置清单在提取日志中的日志文件的存储路径，获取所述配置清单的清单数据与所述配置清单的第二配置百分比，并判断所述第二配置百分比与所述封装参数是否匹配；
若匹配，则根据所述封装参数对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；若不匹配，则采用预设类别区分权重对所述封装参数进行加权得到目标封装参数并根据所述目标封装参数对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包。
一种大数据云平台，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与大数据云平台中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述的方法。
一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在大数据云平台的内存中运行时实现上述的方法。
本申请实施例提供的基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台，首先获取边缘计算网关转发的第一运行数据，其次基于第一运行数据以及对应的第二运行数据确定至少一个智能路灯的能耗分析结果并生成与至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号，然后根据与至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对实时控制信号进行封装得到目标信号包，最后通过一级无线网络广播目标信号包并通过二级无线网络使边缘计算网关将解析得到的实时控制信号下发给至少一个智能路灯。如此，能够基于一级无线网络实现目标信号包的可靠广播，还能够基于二级无线网络实现实时控制信号的准确、快速下发，无需布设大量的控制线路，从而实现智慧灯控以及城市照明的“管理节能”，进而实现智慧城市的节能环保。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种基于边缘计算网关的物联网设备管理系统的示意图。
图2是本申请根据一示例性实施例示出的一种基于边缘计算网关的物联网设备管理方法的流程图。
图3是本申请根据一示例性实施例示出的一种基于边缘计算网关的物联网设备管理装置的功能模块框图。
图4是本申请根据一示例性实施例示出的一种大数据云平台的硬件框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
发明人对背景技术的问题进行分析后发现，在智慧城市中，智能路灯的分布区域广且数量众多，如果采用有线连接实现控制信号的传输，需要布设大量的线路，增加后期维护的难度。如果采用无线连接实现控制信号的传输，则会导致在下发控制信号时由于远距离的无线信号的传输出现控制信号延后。
为改善上述问题，本发明实施例提供了基于边缘计算网关的物联网设备管理方法及大数据云平台，通过在大数据云平台和智能路灯之间增设边缘计算网关，能够基于大数据云平台与边缘计算网关之间的一级无线网络，以及边缘计算网关与智能路灯之间的二级无线网络实现控制信号的准确、快速下发，无需布设大量的控制线路，从而实现智慧灯控以及城市照明的“管理节能”，进而实现智慧城市的节能环保。
为实现上述目的，首先提供如图1所示的基于边缘计算网关的物联网设备管理系统100的系统架构示意图，所述物联网设备管理系统100可以包括大数据云平台110、多个边缘计算网关120以及多个智能路灯130。其中，大数据云平台110与每个边缘计算网关120通信，每个边缘计算网关与至少一个智能路灯130通信。进一步地，请结合参阅图2，提供了基于边缘计算网关的物联网设备管理方法的流程示意图，所述方法可以应用于图1中的大数据云平台110，具体可以包括以下步骤S21-步骤S23所描述的内容。
步骤S21，获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据。
在步骤S21中，第一运行数据包括智能路灯130的当前时段能耗数据、设备标识数据以及设备存储路径数据。
步骤S22，基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果；通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号；根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包。
在步骤S22中，第二运行数据包括智能路灯130的上一时段能耗数据。当前时段能耗数据和上一时段能耗数据之间的时段间隔通过边缘计算网关120所通信的智能路灯130的数量确定。目标信号包中包含与边缘计算网关120相对应的响应报文字段。
步骤S23，根据获取的与一级无线网络对应的第一网络状态数据，广播所述目标信号包，以使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关截获所述目标信号包，并使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关对所述目标信号包进行解析，然后根据获取的与二级无线网络对应的第二网络状态数据将解析得到的实时控制信号下发给所述至少一个智能路灯。
在步骤S23中，一级无线网络是大数据云平台110与边缘计算网关120之间的无线网络，二级无线网络是每个边缘计算网关120与其对应的智能路灯130之间的无线网络。
通过执行上述步骤S21-步骤S23，首先获取边缘计算网关转发的第一运行数据，其次基于第一运行数据以及对应的第二运行数据确定至少一个智能路灯的能耗分析结果并生成与至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号，然后根据与至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对实时控制信号进行封装得到目标信号包，最后通过一级无线网络广播目标信号包并通过二级无线网络使边缘计算网关将解析得到的实时控制信号下发给至少一个智能路灯。如此，能够基于一级无线网络实现目标信号包的可靠广播，还能够基于二级无线网络实现实时控制信号的准确、快速下发，无需布设大量的控制线路，从而实现智慧灯控以及城市照明的“管理节能”，进而实现智慧城市的节能环保。
在具体实施时发明人发现，在获取第一运行数据时，常常出现获取到的第一运行数据存在缺损的情况。经发明人研究和分析发现，出现上述问题的原因是没有将边缘计算网关的数据传输格式和数据传输频率考虑在内。为改善上述问题，步骤S21所描述的获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据，具体可以包括以下步骤S211和步骤S212所描述的内容。
步骤S211，在获取每个边缘计算网关所转发的第一运行数据之前，获取用于表征所述边缘计算网关的数据传输格式的第一文本数据以及用于表征所述边缘计算网关的数据传输频率的第二文本数据。
步骤S212，根据所述第一文本数据和所述第二文本数据确定所述边缘计算网关所转发的第一运行数据的缺损评价系数；在接收到每个边缘计算网关所转发的第一运行数据后若判定出该第一运行数据的当前缺损系数大于所述缺损评价系数，依据所述第一文本数据和所述第二文本数据对所述第一运行数据进行补全。
可以理解，通过上述步骤S211和步骤S212，能够将边缘计算网关的数据传输格式和数据传输频率考虑在内，从而避免获取到的第一运行数据存在缺损，确保第一运行数据的完整性。
在具体实施过程中，为了确保缺损评价系数的准确性，步骤S212中所描述的根据所述第一文本数据和所述第二文本数据确定所述边缘计算网关所转发的第一运行数据的缺损评价系数，具体可以包括以下步骤S2121-步骤S2124所描述的内容。
步骤S2121，通过对所述第一文本数据中数据格式参数不随时序变化而重置的第一数据集进行标记后得到的目标数据集进行过滤，提取所述第一文本数据中格式脚本不随所述第一数据集的数据活跃度的更新而变化的第二数据集并生成所述第二数据集对应的第一数据缺损矩阵；对所述第二文本数据进行分词处理得到所述第二文本数据对应的多个数据字符串，并基于所述多个数据字符串以及每个数据字符串对应的字符串权重生成所述第二文本数据对应的第二数据缺损矩阵。
步骤S2122，获取所述第一数据缺损矩阵中的任意一个第一矩阵元素对应的缺损描述信息，并将所述第二数据缺损矩阵中具有最大元素集中度的第二矩阵元素确定为基准元素；其中，所述第一数据缺损矩阵和所述第二数据缺损矩阵具有相同的行数和列数。
步骤S2123，将所述缺损描述信息以设定编码形式加载到所述基准元素对应的信息编码队列中，并在所述信息编码队列中查找出与所述缺损描述信息对应的目标描述信息的目标编码；根据所述目标描述信息的目标编码以及所述缺损描述信息对应的当前编码确定所述第一数据缺损矩阵和所述第二数据缺损矩阵之间的叠加权重队列。
步骤S2124，采用所述叠加权重队列对所述第一数据缺损矩阵以及所述第二数据缺损矩阵进行叠加以得到第三数据缺损矩阵，从所述第三数据缺损矩阵中提取出多个用于计算缺损评价系数的多个数值分量以及所述数值分量之间的关联度；基于提取得到的多个数值分量以及所述数值分量之间的关联度对所述多个数值分量进行筛选以使筛选得到的目标数值分量位于第一设定数值区间且筛选得到的目标数值分量之间的关联度大于预设阈值；对筛选得到的多个目标数值分量进行加权求和得到所述缺损评价系数。
在应用上述步骤S2121-步骤S2124所描述的内容时，能够确保计算得到的缺损评价系数的准确性。
在实际应用时，发明人发现，为了确保能耗分析结果的全面性和完整性，需要考虑不同时段的能耗数据在运行电流和运行电压层面的波动性，为实现上述目的，步骤S22所描述的基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果，具体可以包括以下步骤S2211-步骤S2213所描述的内容。
步骤S2211，提取所述第一运行数据中的当前时段能耗数据以及所述第二运行数据中的上一时段能耗数据。
步骤S2212，根据所述当前时段能耗数据确定第一运行电流曲线和第二运行电压曲线，并将所述第一运行电流曲线和所述第一运行电压曲线映射到预设坐标平面中并进行融合以获得第一运行功率曲线；根据所述上一时段能耗数据确定第二运行电流曲线和第二运行电压曲线，并将所述第二运行电流曲线和所述第二运行电压曲线映射到所述预设坐标平面中并进行融合以获得第二运行功率曲线。
步骤S2213，基于所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线之间的比较结果确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果。
在具体实施过程中，通过应用上述步骤S2211-步骤S2213，能够考虑不同时段的能耗数据在运行电流和运行电压层面的波动性，从而确保能耗分析结果的全面性和完整性。
进一步地，在上述步骤S2211-步骤S2213的基础上，为了进一步分析能耗数据在运行电流和运行电压层面的波动性以全面完整地确定出能耗分析结果，步骤S2213中所描述的基于所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线之间的比较结果确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果，具体可以包括以下步骤a-步骤d所描述的内容。
步骤a，对所述第一运行功率曲线的曲线参数集包含的曲线波动率按所述第一运行功率曲线的曲线特征进行筛选，得到至少两个目标曲线波动率；获取所述至少两个目标曲线波动率中的其中一个曲线波动率对应的曲线分段标识；基于所述曲线分段标识的标识字段集与所述曲线分段标识的标识有效性系数提取所述第一运行功率曲线上的功率变化零点；其中，基于所述曲线分段标识的标识字段集与所述曲线分段标识的标识有效性系数提取所述第一运行功率曲线上的功率变化零点包括：根据所述曲线分段标识的标识字段集判断所述曲线分段标识对应的标识分类信息是否为预设信息集中的分类信息，若是，则根据所述曲线分段标识的标识有效性系数来确定所述预设信息集中的分类信息的目标标识字段集并基于所述目标标识字段集与所述标识字段集之间的匹配率对所述第一运行功率曲线上的功率变化零点进行提取，得到所述第一运行功率曲线中的多个功率变化零点。
步骤b，获取所述第二运行功率曲线对应的曲线描述信息中的信息字段及所述曲线描述信息对应的时序特征集合；根据所述信息字段及所述时序特征集合，生成所述曲线描述信息对应的动态数据变化列表；当所述信息字段不是所述曲线描述信息中的起始信息字段时，获取所述多个功率变化零点中变化速率最小的目标零点，将所述目标零点映射到所述动态数据变化列表中得到映射零点并提取所述映射零点对应的时刻信息和功率信息。
步骤c，根据映射零点对应的时刻信息的时段标签的标签分配权重生成第一目标数量个的时序队列，各所述时序队列所包含第二目标数量个的功率匹配标识，根据所述功率匹配标识确定所述映射零点对应的功率信息是否同时落入所述第一运行功率曲线的第一功率变化区间以及所述第二运行功率曲线的第二功率变化区间中；在所述功率信息同时落入所述第一功率变化区间以及所述第二功率变化区间中时，将所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线按照设定数量的维度信息进行比较得到多组曲线比较结果。
步骤d，获取每组曲线比较结果对应的结果描述值并从获取到的所有结果描述值中确定出位于第一目标区间内的多个第一结果描述值以及位于第二目标区间内的多个第二结果描述值；根据所述多个第一结果描述值以及所述多个第二结果描述值对所述多组曲线比较结果进行重组以得到所述能耗分析结果；其中，所述第一目标区间用于表征运行电流波动性对应的描述值区间，所述第二目标区间用于表征运行电压波动性对应的描述值区间。
在具体实施时，通过上述步骤a-步骤d所描述的内容，能够进一步分析能耗数据在运行电流和运行电压层面的波动性以全面完整地确定出能耗分析结果。
在具体实施过程中，为了确保实时控制信号的准确性，步骤S22中所描述的通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号，示例性地可以包括以下步骤S2221-步骤S2223所描述的内容。
步骤S2221，确定基于所述能耗分析结果所提取到的所述至少一个智能路灯的状态数据。
步骤S2222，针对所述状态数据中的当前状态数据，基于当前状态数据在当前时段内的第一更新累计值以及各所述状态数据在所述当前时段内的第二更新累计值，确定当前状态数据在所述当前时段内的更新热度。
步骤S2223，根据所述更新热度生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号。
如此，能够基于上述步骤S2221-步骤S2223确保实时控制信号的准确性。
在一个具体的实施方式中，为了确保目标信号包的类别区分度以确保对应的边缘计算网关能够准确截获，步骤S22中所描述的根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包，具体可以包括以下步骤S2231-步骤S2234所描述的内容。
步骤S2231，在所述网关配置数据中提取配置清单，确定所述配置清单的清单数据相对于所述配置清单的第一配置百分比，并根据所述第一配置百分比确定封装参数。
步骤S2232，在提取所述配置清单的过程中，记录提取日志，并获取所述配置清单在提取日志中的日志文件的存储路径。
步骤S2233，利用所述配置清单在提取日志中的日志文件的存储路径，获取所述配置清单的清单数据与所述配置清单的第二配置百分比，并判断所述第二配置百分比与所述封装参数是否匹配。
步骤S2234，若匹配，则根据所述封装参数对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；若不匹配，则采用预设类别区分权重对所述封装参数进行加权得到目标封装参数并根据所述目标封装参数对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包。
通过上述步骤S2231-步骤S2234，能够确保目标信号包的类别区分度以确保对应的边缘计算网关能够准确截获。
在一个可替换的实施例中，为了确保持续、稳定且及时地对目标信号包进行广播，以确保边缘计算网关及时地截获所述目标信号包，步骤S23所描述的根据获取的与一级无线网络对应的第一网络状态数据，广播所述目标信号包，以使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关截获所述目标信号包，具体可以包括以下步骤S2311-步骤S2313所描述的内容。
步骤S2311，确定与所述第一网络状态数据对应的网络延迟数据和网络稳定性数据，基于所述网络延迟数据和所述网络稳定性数据生成用于广播所述目标信号包的多个信号频段的频段干扰系数以及所述信号频段之间的重叠率。
步骤S2312，通过确定出的多个信号频段的频段干扰系数以及所述信号频段之间的重叠率对所述多个信号频段进行分类得到第一分组和第二分组；其中，位于所述第一分组内的第一信号频段的频段干扰系数大于第一预设阈值且所述第一信号频段之间的重叠率小于第二预设阈值，位于所述第二分组内的的第二信号频段的频段干扰系数小于等于所述第一预设阈值且所述第二信号频段之间的重叠率大于等于所述第二预设阈值。
步骤S2313，计算所述第一分组内的第一信号频段与所述第二分组内的第二信号频段之间的关联权重并根据所述关联权重从所述第一分组内提取至少部分第一信号频段以及从所述第二分组内提取至少部分第二信号频段以作为基准信号频段；根据所述基准信号频段对所述目标信号包进行广播，以使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关截获所述目标信号包。
可以理解，通过上述步骤S2311-步骤S2313，能够基于确定出的基准信号频段持续、稳定且及时地对目标信号包进行广播，以确保边缘计算网关及时地截获所述目标信号包。
在一个可以实现的实施方式中，在步骤S23中，根据获取的与二级无线网络对应的第二网络状态数据将解析得到的实时控制信号下发给所述至少一个智能路灯，具体可以包括以下步骤S2321和步骤S2322所描述的内容。
步骤S2321，根据所述第二网络状态数据确定与所述至少一个智能路灯之间的传输密钥。
步骤S2322，采用所述传输密钥对所述实时控制信号进行加密以得到加密信号，将所述加密信号下发给所述至少一个智能路灯。
如此，能够对实时控制信号进行加密，从而确保实时控制信号的准确下发，避免其他智能路灯误接收该实时控制信号而产生的误动作。
基于上述同样的发明构思，如图3所示，提供了一种基于边缘计算网关的物联网设备管理300，应用于大数据云平台，所述装置包括：
数据获取模块310，用于获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据；
信号封装模块320，用于基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果；通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号；根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；
信号下发模块330，用于根据获取的与一级无线网络对应的第一网络状态数据，广播所述目标信号包，以使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关截获所述目标信号包，并使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关对所述目标信号包进行解析，然后根据获取的与二级无线网络对应的第二网络状态数据将解析得到的实时控制信号下发给所述至少一个智能路灯。
关于上述功能模块的详细描述请参阅对图2所示的方法的说明，在此不作赘述。
基于上述同样的发明构思，还提供了一种基于边缘计算网关的物联网设备管理系统，包括大数据云平台、多个边缘计算网关以及多个智能路灯；其中，所述大数据云平台与每个边缘计算网关通信，且每个边缘计算网关与至少一个智能路灯通信；
所述大数据云平台用于：
获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据；
基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果；通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号；根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；
根据获取的与一级无线网络对应的第一网络状态数据，广播所述目标信号包；
所述边缘计算网关用于：
截获所述目标信号包，并对所述目标信号包进行解析，然后根据获取的与二级无线网络对应的第二网络状态数据将解析得到的实时控制信号下发给所述至少一个智能路灯。
在上述基础上，请结合参阅图4，提供一种大数据云平台110，包括：处理器111，以及与处理器111连接的内存112和网络接口113。所述网络接口113与大数据云平台110中的非易失性存储器114连接。所述处理器111在运行时通过所述网络接口113从所述非易失性存储器114中调取计算机程序，并通过所述内存112运行所述计算机程序，以执行上述的方法。
进一步地，还提供了一种应用于计算机的可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在大数据云平台110的内存112中运行时实现上述的方法。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算网关的物联网设备管理方法，其特征在于，应用于与多个边缘计算网关通信的大数据云平台，每个边缘计算网关与至少一个智能路灯通信，所述方法包括：
获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据；
基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果；通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号；根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；
根据获取的与一级无线网络对应的第一网络状态数据，广播所述目标信号包，以使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关截获所述目标信号包，并使与所述至少一个智能路灯对应的边缘计算网关对所述目标信号包进行解析，然后根据获取的与二级无线网络对应的第二网络状态数据将解析得到的实时控制信号下发给所述至少一个智能路灯。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取每个边缘计算网关在接收到与该边缘计算网关通信的至少一个智能路灯发送的第一能耗数据时所转发的第一运行数据，包括：
在获取每个边缘计算网关所转发的第一运行数据之前，获取用于表征所述边缘计算网关的数据传输格式的第一文本数据以及用于表征所述边缘计算网关的数据传输频率的第二文本数据；
根据所述第一文本数据和所述第二文本数据确定所述边缘计算网关所转发的第一运行数据的缺损评价系数；在接收到每个边缘计算网关所转发的第一运行数据后若判定出该第一运行数据的当前缺损系数大于所述缺损评价系数，依据所述第一文本数据和所述第二文本数据对所述第一运行数据进行补全。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一文本数据和所述第二文本数据确定所述边缘计算网关所转发的第一运行数据的缺损评价系数，具体包括：
通过对所述第一文本数据中数据格式参数不随时序变化而重置的第一数据集进行标记后得到的目标数据集进行过滤，提取所述第一文本数据中格式脚本不随所述第一数据集的数据活跃度的更新而变化的第二数据集并生成所述第二数据集对应的第一数据缺损矩阵；对所述第二文本数据进行分词处理得到所述第二文本数据对应的多个数据字符串，并基于所述多个数据字符串以及每个数据字符串对应的字符串权重生成所述第二文本数据对应的第二数据缺损矩阵；
获取所述第一数据缺损矩阵中的任意一个第一矩阵元素对应的缺损描述信息，并将所述第二数据缺损矩阵中具有最大元素集中度的第二矩阵元素确定为基准元素；其中，所述第一数据缺损矩阵和所述第二数据缺损矩阵具有相同的行数和列数；
将所述缺损描述信息以设定编码形式加载到所述基准元素对应的信息编码队列中，并在所述信息编码队列中查找出与所述缺损描述信息对应的目标描述信息的目标编码；根据所述目标描述信息的目标编码以及所述缺损描述信息对应的当前编码确定所述第一数据缺损矩阵和所述第二数据缺损矩阵之间的叠加权重队列；
采用所述叠加权重队列对所述第一数据缺损矩阵以及所述第二数据缺损矩阵进行叠加以得到第三数据缺损矩阵，从所述第三数据缺损矩阵中提取出多个用于计算缺损评价系数的多个数值分量以及所述数值分量之间的关联度；基于提取得到的多个数值分量以及所述数值分量之间的关联度对所述多个数值分量进行筛选以使筛选得到的目标数值分量位于第一设定数值区间且筛选得到的目标数值分量之间的关联度大于预设阈值；对筛选得到的多个目标数值分量进行加权求和得到所述缺损评价系数。
4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，基于所述第一运行数据以及预存的与所述第一运行数据对应的第二运行数据确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果，包括：
提取所述第一运行数据中的当前时段能耗数据以及所述第二运行数据中的上一时段能耗数据；
根据所述当前时段能耗数据确定第一运行电流曲线和第二运行电压曲线，并将所述第一运行电流曲线和所述第一运行电压曲线映射到预设坐标平面中并进行融合以获得第一运行功率曲线；根据所述上一时段能耗数据确定第二运行电流曲线和第二运行电压曲线，并将所述第二运行电流曲线和所述第二运行电压曲线映射到所述预设坐标平面中并进行融合以获得第二运行功率曲线；
基于所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线之间的比较结果确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线之间的比较结果确定所述至少一个智能路灯的能耗分析结果，包括：
对所述第一运行功率曲线的曲线参数集包含的曲线波动率按所述第一运行功率曲线的曲线特征进行筛选，得到至少两个目标曲线波动率；获取所述至少两个目标曲线波动率中的其中一个曲线波动率对应的曲线分段标识；基于所述曲线分段标识的标识字段集与所述曲线分段标识的标识有效性系数提取所述第一运行功率曲线上的功率变化零点；
获取所述第二运行功率曲线对应的曲线描述信息中的信息字段及所述曲线描述信息对应的时序特征集合；根据所述信息字段及所述时序特征集合，生成所述曲线描述信息对应的动态数据变化列表；当所述信息字段不是所述曲线描述信息中的起始信息字段时，获取所述多个功率变化零点中变化速率最小的目标零点，将所述目标零点映射到所述动态数据变化列表中得到映射零点并提取所述映射零点对应的时刻信息和功率信息；
根据映射零点对应的时刻信息的时段标签的标签分配权重生成第一目标数量个的时序队列，各所述时序队列所包含第二目标数量个的功率匹配标识，根据所述功率匹配标识确定所述映射零点对应的功率信息是否同时落入所述第一运行功率曲线的第一功率变化区间以及所述第二运行功率曲线的第二功率变化区间中；在所述功率信息同时落入所述第一功率变化区间以及所述第二功率变化区间中时，将所述第一运行功率曲线和所述第二运行功率曲线按照设定数量的维度信息进行比较得到多组曲线比较结果；
获取每组曲线比较结果对应的结果描述值并从获取到的所有结果描述值中确定出位于第一目标区间内的多个第一结果描述值以及位于第二目标区间内的多个第二结果描述值；根据所述多个第一结果描述值以及所述多个第二结果描述值对所述多组曲线比较结果进行重组以得到所述能耗分析结果；其中，所述第一目标区间用于表征运行电流波动性对应的描述值区间，所述第二目标区间用于表征运行电压波动性对应的描述值区间。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述曲线分段标识的标识字段集与所述曲线分段标识的标识有效性系数提取所述第一运行功率曲线上的功率变化零点，进一步包括：
根据所述曲线分段标识的标识字段集判断所述曲线分段标识对应的标识分类信息是否为预设信息集中的分类信息，若是，则根据所述曲线分段标识的标识有效性系数来确定所述预设信息集中的分类信息的目标标识字段集并基于所述目标标识字段集与所述标识字段集之间的匹配率对所述第一运行功率曲线上的功率变化零点进行提取，得到所述第一运行功率曲线中的多个功率变化零点。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述能耗分析结果生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号，包括：
确定基于所述能耗分析结果所提取到的所述至少一个智能路灯的状态数据；
针对所述状态数据中的当前状态数据，基于当前状态数据在当前时段内的第一更新累计值以及各所述状态数据在所述当前时段内的第二更新累计值，确定当前状态数据在所述当前时段内的更新热度；
根据所述更新热度生成与所述至少一个智能路灯相匹配的实时控制信号。
8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，根据与所述至少一个智能路灯通信的边缘计算网关的网关配置数据对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包，包括：
在所述网关配置数据中提取配置清单，确定所述配置清单的清单数据相对于所述配置清单的第一配置百分比，并根据所述第一配置百分比确定封装参数；
在提取所述配置清单的过程中，记录提取日志，并获取所述配置清单在提取日志中的日志文件的存储路径；
利用所述配置清单在提取日志中的日志文件的存储路径，获取所述配置清单的清单数据与所述配置清单的第二配置百分比，并判断所述第二配置百分比与所述封装参数是否匹配；
若匹配，则根据所述封装参数对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包；若不匹配，则采用预设类别区分权重对所述封装参数进行加权得到目标封装参数并根据所述目标封装参数对所述实时控制信号进行封装得到目标信号包。
9.一种大数据云平台，其特征在于，包括：
处理器，以及
与处理器连接的内存和网络接口；
所述网络接口与大数据云平台中的非易失性存储器连接；
所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种应用于计算机的可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在大数据云平台的内存中运行时实现上述权利要求1-8任一项所述的方法。
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