CN112985518A - 一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置 - Google Patents

一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置，包括：对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据；将第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送；接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断第一温湿度数据的数量与预设温湿度数量是否相同；若相同，则对多个第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送。本发明能够在对各个位置的温湿度数据采集后，分成两次数据传输，第一次通过近距离通讯方式传输对所有的温湿度数据进行采集，第二次通过远距离通讯方式传输将所有的温湿度数据统一发送至服务器进行处理，降低了服务器的接收、处理负荷，保障服务器有效运行。

Description

一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置。
背景技术
温湿度监测系统是为了维护仓储商品的质量完好，创造适宜于商品储存的环境，当库内温湿度适宜商品储存时，就要设法防止库外气候对库内的不利影响；当监控到库内温湿度不适宜商品储存时，就要及时采取有效措施调节库内的温湿度。因此，建立实时的温湿度监控系统，保存完整的历史温度数据都已经进入了行业规范。
由于当前物流中心较多，仓储需求较大，且不同物品的仓储需要不同的仓储温度、湿度，所以需要的温湿度监测单元就会较多，在多个温湿度监测单元分别采集各个位置处的温度、湿度后，会通过通讯模块进行传输，传统的传输方式都是在温湿度监测单元得到目标区域的温湿度监测数据后直接远程发送至服务器等装置，该种方式适用于目标区域较少的使用场景之下，在目标区域较多时，服务器如果分别同时接受多个目标区域发送的温湿度监测数据，会使服务器依次对数据进行识别、处理，持续处于高并发的状态，使得服务器负荷较重。
发明内容
本发明实施例提供一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置，能够在对各个位置、区域的温湿度数据采集的过程中，分成两次数据传输，第一次通过近距离通讯方式传输对所有的温湿度数据进行采集，第二次通过远距离通讯方式传输将所有的温湿度数据统一发送至服务器进行处理，降低了服务器的接收、处理负荷，保障服务器有效运行。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于物联网的温湿度智能监测方法，包括：
对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据，其中每个位置处具有与其对应的一个温湿度数据；
将所述多个第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送，所述第一通讯方式为近距离通讯方式；
接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断当前时刻通过第一通讯方式接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同；
若相同，则对多个所述第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送，所述第二通讯方式为远距离通讯方式。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，当所述第一通讯方式接收到的第一温湿度数据数量大于预设温湿度数量时；
基于第二通讯方式发送错误信息。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，当所述第一通讯方式接收到的第一温湿度数据数量小于预设温湿度数量时；
获取当前时刻所有监测的第一温湿度数据，其中每个位置处的温湿度数据具有与其对应的位置信息；
将当前时刻监测的第一温湿度数据所对应的位置信息与预先设置的位置信息比对，确定预先设置的位置信息中没有温湿度数据的出错位置信息；
将所述出错位置信息输入至预先训练的温湿度预测模型中，得到其当前时刻预测的第二温湿度数据；
将当前时刻监测的第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据相加后与预设温湿度数量比对；
若相同，则对当前时刻监测的第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据进行打包处理得到第三温湿度数据，按照第二通讯方式将打包后的第三温湿度数据发送。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，其中，每个位置信息和\或出错位置信息分别具有与其对应的温湿度预测模型；
通过以下步骤构建温湿度预测模型，包括：
预先构建温湿度回归模型；
将温湿度数据中的温度值、湿度值、位置信息、时间信息以及前几个年度每个时刻的温度值、湿度值作为训练样本对所述温湿度回归模型进行训练直至其收敛，得到温湿度预测模型。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述第二温湿度数据包括第二温度数据以及第二湿度数据；
温湿度预测模型包括温度预测单元，所述温度预测单元通过以下公式计算：
Figure 934384DEST_PATH_IMAGE001
.
Figure 467259DEST_PATH_IMAGE002
其中，所述
Figure 340406DEST_PATH_IMAGE003
为预测的第二温度数据，t为第t年度，
Figure 580020DEST_PATH_IMAGE004
为年度的数量，
Figure 411579DEST_PATH_IMAGE005
为第p 个年度的温度值，k为权重。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述第二温湿度数据包括第二温度数据以及第二湿度数据；
温湿度预测模型包括湿度预测单元，所述湿度预测单元通过以下公式计算：
Figure 477755DEST_PATH_IMAGE006
.
Figure 593740DEST_PATH_IMAGE007
其中，所述
Figure 107767DEST_PATH_IMAGE008
为预测的第二湿度数据，t为第t年度，
Figure 242384DEST_PATH_IMAGE009
为年度的数量，
Figure 389331DEST_PATH_IMAGE010
为第p 个年度的湿度值，O为权重。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，将所述出错位置信息输入至预先训练的温湿度预测模型中，得到其当前时刻预测的第二温湿度数据包括：
获取出错位置信息的位置标签，所述位置标签预先与各个位置预先对应设置；
对训练样本进行样本分类，其中每种样本分类具有与其对应的位置标签，将分类后的样本分别输入至温湿度预测模型得到多个分类后的温湿度预测模型，其中每个温湿度预测模型具有与其对应的位置标签；
基于所述出错位置信息的位置标签选取温湿度预测模型，所述温湿度预测模型的位置标签与出错位置信息的位置标签一致。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于物联网的温湿度智能监测部署方法，包括：
预先在多个位置处分别部署采集单元，用于对多个位置处当前时刻的温度数据和湿度数据进行采集，得到第一温湿度数据；
部署第一通讯装置，用于接收所述第一温湿度数据，判断当前时刻接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同，若相同则进行发送；
部署第二通讯装置，用于在接收到第一通讯装置发送的第一温湿度数据和\或第二温湿度数据发送。
本发明实施例的第三方面，提供一种基于物联网的温湿度智能监测装置，包括：
检测模块，用于对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据，其中每个位置处具有与其对应的一个温湿度数据；
第一发送模块，用于将所述多个第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送，所述第一通讯方式为近距离通讯方式；
第一判断模块，用于接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断当前时刻通过第一通讯方式接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同；
第二发送模块，用于若相同，则对多个所述第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送，所述第二通讯方式为远距离通讯方式。
本发明实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法。
本发明提供的一种基于物联网的温湿度智能监测方法及装置，能够在对各个位置、区域的温湿度数据采集的过程中，分成两次数据传输，第一次通过近距离通讯方式传输对所有的温湿度数据进行采集，第二次通过远距离通讯方式传输将所有的温湿度数据统一发送至服务器进行处理，降低了服务器的接收、处理负荷，保障服务器有效运行。
本发明提供的技术方案，可以通过两次传输将温湿度数据发送至服务器进行处理，在第一次传输的过程中，对不同区域的温湿度数据进行采集，然后判断此时采集的温湿度数据数量是否与预设温湿度数量相同，如果不相同，则证明此时采集的温湿度数据是有问题的，此时应当进行处理，并且在对温湿度数据处理后发送至服务器再次进行处理，以保障服务器能够直接对接收到的温湿度数据进行处理，避免服务器再多次计算、运算对错误的温湿度数据进行分析。
本发明提供的技术方案，在温湿度数据数量小于预设温湿度数量时，为了能够使后续的服务器能够对温湿度数据进行分析、处理，会基于温湿度预测模型对为获得温湿度数据的目标区域进行计算，得到目标区域下一个时刻的温湿度数据。
本发明提供的温湿度预测模型会根据历史的温度值、湿度值、位置信息、时间信息以及前几个年度每个时刻的温度值、湿度值进行训练，得到的温湿度预测模型会更加的符合其相应的应用场景。
附图说明
图1为基于物联网的温湿度智能监测方法的第一种实施方式的流程图；
图2为基于物联网的温湿度智能监测部署方法的第一种实施方式的流程图；
图3为基于物联网的温湿度智能监测装置的第一种实施方式的结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。
应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。
取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
当前的温湿度监测系统，都是通过温湿度监测装置直接与服务器连接，并将实时监测到的温湿度数据同步至服务器进行处理、显示，该种方式需要使服务器通过多条信道与温湿度监测装置连接，使得服务器长时间处于高并发的状态，其负荷较大。
本发明提供一种基于物联网的温湿度智能监测方法，如图1所示其流程图，包括：
步骤S110、对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据，其中每个位置处具有与其对应的一个温湿度数据。在步骤S110中，可以预先设置多个温度传感器和湿度传感器，其中每个温度传感器以及湿度传感器与每个位置预先对应设置，第一温湿度数据可以包括多个位置处的温度、湿度数据，第一温湿度数据可以包括，如表1所示：
表1
位置\区域 温度 湿度
A 35度 相对湿度百分之30
B 28度 相对湿度百分之28
... ... ...
N 13度 相对湿度百分之35
包括位置A、位置B以及位置N处的温度、湿度。
步骤S120、将所述多个第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送，所述第一通讯方式为近距离通讯方式。其中第一通讯方式为近距离通讯方式，近距离通讯方式可以是局域网通讯方式、WIFI通讯方式、蓝牙通讯方式以及红外通讯方式中的任意一种或多种，本发明对于近距离通讯方式不做任何限定。通过近距离通讯方式可以对附近的各个位置处的温湿度数据进行采集，采集后以便于进行下一步处理、发送的步骤。
步骤S130、接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断当前时刻通过第一通讯方式接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同。由于被监测的目标位置、区域是一定的，所以采集的第一温湿度数据的数量也是一定的，即采集的第一温湿度数据的数量应当与被监测的目标位置、区域数量是相同的，当第一温湿度数据的数量与被监测的目标位置、区域数量为不同时，则此时第一温湿度数据的数量存在错误，如果第一温湿度数据的数量与被监测的目标位置、区域数量为相同，则此时第一温湿度数据的数量是正确的。
步骤S140、若相同，则对多个所述第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送，所述第二通讯方式为远距离通讯方式。当第一温湿度数据的数量没有错误时，此时对所有的第一温湿度数据进行打包处理发送至服务器进行统一处理，避免服务器同时分别与多个温湿度采集装置连接而造成高并发的情况。
本发明实施例提供的技术方案，能够在对各个位置、区域的温湿度数据采集的过程中，分成两次数据传输，第一次通过近距离通讯方式传输对所有的温湿度数据进行采集，第二次通过远距离通讯方式传输将所有的温湿度数据统一发送至服务器进行处理，降低了服务器的接收、处理负荷，保障服务器有效运行。
在一个实施例中，当所述第一通讯方式接收到的第一温湿度数据数量大于预设温湿度数量时；基于第二通讯方式发送错误信息。在第一温湿度数据数量大于预设温湿度数量时，证明此时第一温湿度数据已经出现了不易被查到的错误，可以认定为是严重的错误，则此时发送错误信息，用于对管理员进行提醒，使其快速对本发明涉及到的各个硬件、软件进行检查。
在一个实施例中，当所述第一通讯方式接收到的第一温湿度数据数量小于预设温湿度数量时。当第一温湿度数据数量小于预设温湿度数量时，此时可能出现温湿度数据采集缺失的情况，即可能对任意一个或多个目标区域、位置在当前时刻采集出错，进而没有得到相应的温度数据和\或湿度数据。
获取当前时刻所有监测的第一温湿度数据，其中每个位置处的温湿度数据具有与其对应的位置信息。如上面标1中的实施例所表示，每个位置具有各自的温度数据、湿度数据。
将当前时刻监测的第一温湿度数据所对应的位置信息与预先设置的位置信息比对，确定预先设置的位置信息中没有温湿度数据的出错位置信息。在一个可能的实施方式中，其中预先设置的位置信息包括表1中的位置A、位置B以及位置N，当前时刻监测的第一温湿度数据所对应的位置信包括位置A和位置N，则此时当前时刻监测的第一温湿度数据缺少位置B的温度信息及湿度信息，在本发明中，温度信息和湿度信息可以统称为温湿度数据。此时人为当前时刻的位置B为出错位置信息。
将所述出错位置信息输入至预先训练的温湿度预测模型中，得到其当前时刻预测的第二温湿度数据。本发明预先训练有温湿度预测模型，通过温湿度预测模型能够对出错位置信息处当前时刻的温湿度数据进行预测进而得到第二温湿度数据，通过得到第二温湿度数据，可以对第一温湿度数据中缺少的温湿度信息、数据进行补充，使得服务器接收到的温湿度数据更加的全面，避免出现某个位置、区域不具当前时刻温度信息和\或湿度信息的情况出现，并且能够使服务器每次接收到的温湿度数据的数量都是一定的，其在处理过程中都是有规律的，进而降低服务器的数据分析、处理量。
将当前时刻监测的第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据相加后与预设温湿度数量比对。将第一温湿度数据和第二温湿度数据相加得到的数量量与预设温湿度数量比对，能够再次确认通过温湿度预测模型进行预测后的温湿度数据量是否达到预设温湿度数量。
若相同，则对当前时刻监测的第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据进行打包处理得到第三温湿度数据，按照第二通讯方式将打包后的第三温湿度数据发送。如果达到，则第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据相加后与预设温湿度数量相同，此时将第一温湿度数据和第二温湿度数据进行打包处理得到第三温湿度数据，并按照第二通讯方式将打包后的第三温湿度数据发送至服务器，服务器接收到预设数量的第三温湿度数据后能够进行正常处理，使得服务器每次处理时，服务器对温湿度数据的处理数量都具有一致性，避免服务器出现过多运算、报错的情况。
在一个实施例中，其中，每个位置信息和\或出错位置信息分别具有与其对应的温湿度预测模型；
通过以下步骤构建温湿度预测模型，包括：
预先构建温湿度回归模型；
将温湿度数据中的温度值、湿度值、位置信息、时间信息以及前几个年度每个时刻的温度值、湿度值作为训练样本对所述温湿度回归模型进行训练直至其收敛，得到温湿度预测模型。
本发明提供的温湿度预测模型，通过多种信息、条件进行训练，包括历史的温度值、湿度值，以此提高温湿度预测模型的预测精度。
在一个实施例中，第二温湿度数据包括第二温度数据以及第二湿度数据；
温湿度预测模型包括温度预测单元，所述温度预测单元通过以下公式计算：
Figure 73122DEST_PATH_IMAGE001
.
Figure 271017DEST_PATH_IMAGE002
其中，所述
Figure 509624DEST_PATH_IMAGE003
为预测的第二温度数据，t为第t年度，
Figure 645333DEST_PATH_IMAGE004
为年度的数量，
Figure 306384DEST_PATH_IMAGE005
为第p 个年度的温度值，k为权重。
第二温湿度数据包括第二温度数据以及第二湿度数据；
温湿度预测模型包括湿度预测单元，所述湿度预测单元通过以下公式计算：
Figure 467107DEST_PATH_IMAGE006
.
Figure 765364DEST_PATH_IMAGE007
其中，所述
Figure 508409DEST_PATH_IMAGE008
为预测的第二湿度数据，t为第t年度，
Figure 238730DEST_PATH_IMAGE009
为年度的数量，
Figure 535850DEST_PATH_IMAGE010
为第p 个年度的湿度值，O为权重。
通过温度预测单元和湿度预测单元能够对温度和湿度分别进行预测，其中每个位置、区域具有与其对应的唯一的温度预测单元和湿度预测单元，只有当出现出错位置信息时，才会调用与该出错位置信息相对应的温湿度预测模型和\或温度预测单元和\或湿度预测单元。
并且，在每个时刻接收到当前时刻的第一温度数据后对所述温湿度预测模型再次 进行训练，即将当前时刻采集的第一温度数据中的温度和\或湿度分别代入与其对应的公 式中，
Figure 254277DEST_PATH_IMAGE011
和\或
Figure 754790DEST_PATH_IMAGE008
进行计算，得到相应的
Figure 849654DEST_PATH_IMAGE012
和\或
Figure 266860DEST_PATH_IMAGE013
，通过以下公式进行计算，包括：
Figure 860915DEST_PATH_IMAGE014
Figure 816101DEST_PATH_IMAGE015
在一个实施例中，将所述出错位置信息输入至预先训练的温湿度预测模型中，得到其当前时刻预测的第二温湿度数据包括：
获取出错位置信息的位置标签，所述位置标签预先与各个位置预先对应设置。其中每个位置具有与其对应的一个标签，例如说位置A其对应的位置标签即可以是A。
对训练样本进行样本分类，其中每种样本分类具有与其对应的位置标签，将分类后的样本分别输入至温湿度预测模型得到多个分类后的温湿度预测模型，其中每个温湿度预测模型具有与其对应的位置标签。每个位置具有与其对应的温湿度预测模型，进而每个温湿度预测模型中会具有与其对应的训练样本，通过每个位置的训练样本训练每个位置处相对应的温湿度预测模型。
基于所述出错位置信息的位置标签选取温湿度预测模型，所述温湿度预测模型的位置标签与出错位置信息的位置标签一致。在选取温湿度预测模型的过程中，需要确定每个温湿度预测模型的位置标签以及出错位置信息的位置标签，进而进行相应的对应匹配设置，得到对出错位置信息筛选与其对应的温湿度预测模型的目的。
本发明的实施例还提供一种基于物联网的温湿度智能监测部署方法，包括：
步骤S210、预先在多个位置处分别部署采集单元，用于对多个位置处当前时刻的温度数据和湿度数据进行采集，得到第一温湿度数据。本发明需要通过部署多个采集单元以实现对目标位置、区域处的温湿度进行进行采集。
步骤S220、部署第一通讯装置，用于接收所述第一温湿度数据，判断当前时刻接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同，若相同则进行发送。部署的第一通讯装置，可以通过第一通讯方式接收第一温湿度数据，通过部署的第一通讯装置，可以对散落的数据进行收集，即对各个位置、区域的温湿度数据进行收集，然后对数据进行打包处理。第一通讯方式为近距离通讯装置。
步骤S230、部署第二通讯装置，用于在接收到第一通讯装置发送的第一温湿度数据和\或第二温湿度数据发送。通过第二通讯装置，可以对第一通讯装置接收的第一温湿度数据进行远程发送，此时发送的数据即打包好的可以使服务器直接处理的数据。第二通讯装置为远距离通讯装置。
通过近距离通讯装置和远距离通讯装置的配合设置，可以实现物联网通讯的结构架设，使得温湿度数据经过两次通讯装置的传递，解决了服务器需要长时间处于高并发的问题。
本发明的实施例还提供一种基于物联网的温湿度智能监测装置，包括：
检测模块，用于对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据，其中每个位置处具有与其对应的一个温湿度数据；
第一发送模块，用于将所述多个第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送，所述第一通讯方式为近距离通讯方式；
第一判断模块，用于接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断当前时刻通过第一通讯方式接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同；
第二发送模块，用于若相同，则对多个所述第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送，所述第二通讯方式为远距离通讯方式。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述终端或者服务器的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：Central Processing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：Digital Signal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，包括：
对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据，其中每个位置处具有与其对应的一个温湿度数据；
将所述多个第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送，所述第一通讯方式为近距离通讯方式；
接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断当前时刻通过第一通讯方式接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同；
若相同，则对多个所述第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送，所述第二通讯方式为远距离通讯方式。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，
当所述第一通讯方式接收到的第一温湿度数据数量大于预设温湿度数量时；
基于第二通讯方式发送错误信息。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，
当所述第一通讯方式接收到的第一温湿度数据数量小于预设温湿度数量时；
获取当前时刻所有监测的第一温湿度数据，其中每个位置处的温湿度数据具有与其对应的位置信息；
将当前时刻监测的第一温湿度数据所对应的位置信息与预先设置的位置信息比对，确定预先设置的位置信息中没有温湿度数据的出错位置信息；
将所述出错位置信息输入至预先训练的温湿度预测模型中，得到其当前时刻预测的第二温湿度数据；
将当前时刻监测的第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据相加后与预设温湿度数量比对；
若相同，则对当前时刻监测的第一温湿度数据与当前时刻预测的第二温湿度数据进行打包处理得到第三温湿度数据，按照第二通讯方式将打包后的第三温湿度数据发送。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，
其中，每个位置信息和\或出错位置信息分别具有与其对应的温湿度预测模型；
通过以下步骤构建温湿度预测模型，包括：
预先构建温湿度回归模型；
将温湿度数据中的温度值、湿度值、位置信息、时间信息以及前几个年度每个时刻的温度值、湿度值作为训练样本对所述温湿度回归模型进行训练直至其收敛，得到温湿度预测模型。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，
所述第二温湿度数据包括第二温度数据以及第二湿度数据；
温湿度预测模型包括温度预测单元，所述温度预测单元通过以下公式计算：
Figure 61519DEST_PATH_IMAGE001
.
Figure 698037DEST_PATH_IMAGE002
其中，所述
Figure 913118DEST_PATH_IMAGE003
为预测的第二温度数据，t为第t年度，
Figure 18608DEST_PATH_IMAGE004
为年度的数量，
Figure 938023DEST_PATH_IMAGE005
为第p个年 度的温度值，k为权重。
6.根据权利要求4所述的基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，
所述第二温湿度数据包括第二温度数据以及第二湿度数据；
温湿度预测模型包括湿度预测单元，所述湿度预测单元通过以下公式计算：
Figure 179779DEST_PATH_IMAGE006
.
Figure 424816DEST_PATH_IMAGE007
其中，所述
Figure 204553DEST_PATH_IMAGE008
为预测的第二湿度数据，t为第t年度，
Figure 147232DEST_PATH_IMAGE009
为年度的数量，
Figure 289501DEST_PATH_IMAGE010
为第p个年 度的湿度值，O为权重。
7.根据权利要求4所述的基于物联网的温湿度智能监测方法，其特征在于，
将所述出错位置信息输入至预先训练的温湿度预测模型中，得到其当前时刻预测的第二温湿度数据包括：
获取出错位置信息的位置标签，所述位置标签预先与各个位置预先对应设置；
对训练样本进行样本分类，其中每种样本分类具有与其对应的位置标签，将分类后的样本分别输入至温湿度预测模型得到多个分类后的温湿度预测模型，其中每个温湿度预测模型具有与其对应的位置标签；
基于所述出错位置信息的位置标签选取温湿度预测模型，所述温湿度预测模型的位置标签与出错位置信息的位置标签一致。
8.一种基于物联网的温湿度智能监测部署方法，其特征在于，包括：
预先在多个位置处分别部署采集单元，用于对多个位置处当前时刻的温度数据和湿度数据进行采集，得到第一温湿度数据；
部署第一通讯装置，用于接收所述第一温湿度数据，判断当前时刻接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同，若相同则进行发送；
部署第二通讯装置，用于在接收到第一通讯装置发送的第一温湿度数据和\或第二温湿度数据发送。
9.一种基于物联网的温湿度智能监测装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于对多个位置处的温度和湿度进行监测，分别得到多个位置处当前时刻的第一温湿度数据，其中每个位置处具有与其对应的一个温湿度数据；
第一发送模块，用于将所述多个第一温湿度数据分别按照第一通讯方式发送，所述第一通讯方式为近距离通讯方式；
第一判断模块，用于接收通过第一通讯方式发送的第一温湿度数据，判断当前时刻通过第一通讯方式接收到的第一温湿度数据的数量是否与预设温湿度数量相同；
第二发送模块，用于若相同，则对多个所述第一温湿度数据进行打包处理，按照第二通讯方式将打包后的第一温湿度数据发送，所述第二通讯方式为远距离通讯方式。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至8任一所述的方法。
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