CN112995172B - 物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统 - Google Patents

物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112995172B
CN112995172B CN202110205300.3A CN202110205300A CN112995172B CN 112995172 B CN112995172 B CN 112995172B CN 202110205300 A CN202110205300 A CN 202110205300A CN 112995172 B CN112995172 B CN 112995172B
Authority
CN
China
Prior art keywords
iot
protocol
fingerprint
dif
field
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
CN202110205300.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112995172A (zh
Inventor
黄唤宇
石海春
黄祥
周玉
程旭
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.)
Chen Dongliang
HEFEI YOUO ELECTRONIC TECHNOLOGY CO LTD
Tu Qian
Construction Branch of State Grid Anhui Electric Power Co Ltd
Original Assignee
HEFEI YOUO ELECTRONIC TECHNOLOGY CO LTD
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 HEFEI YOUO ELECTRONIC TECHNOLOGY CO LTD filed Critical HEFEI YOUO ELECTRONIC TECHNOLOGY CO LTD
Priority to CN202110205300.3A priority Critical patent/CN112995172B/zh
Publication of CN112995172A publication Critical patent/CN112995172A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112995172B publication Critical patent/CN112995172B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/18—Multiprotocol handlers, e.g. single devices capable of handling multiple protocols
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/75—Information technology; Communication
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/40—Information sensed or collected by the things relating to personal data, e.g. biometric data, records or preferences
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/08—Protocols for interworking; Protocol conversion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L69/00—Network arrangements, protocols or services independent of the application payload and not provided for in the other groups of this subclass
    • H04L69/22—Parsing or analysis of headers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

本发明提供一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统，本发明通过构建第一IOT协议的指纹库，以及与之关联的搜索引擎库，可快速确定第一IOT协议的类型，并根据该类型协议的字段涵义快速映射到第二IOT协议，实现速接入各种设备，IOT平台对各种IOT设备的远程监测和控制的目的。通过自学习可不断更新指纹库，实现对各种协议的识别。

Description

物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体来说是一种提高物联网设备和物联网平台之间对接速度和效率的通信方法及通信系统。
背景技术
诸如温/湿度传感器、水平/垂直位移传感器、重力感应器等许多物联网(IoT)设备可以利用其厂家自定义设备协议与物联网(IOT)云平台进行数据交互，物联网云平台需支持各种各样的IoT设备通信协议，并为了支持不同设备间的相互通信，需将不同的设备协议转换为统一的物联网平台协议。针对不同的设备协议，物联网平台需对应开发专一的解析器进行设备协议与物联网平台协议的双向转换。
随着接入的设备越来越多，相应的协议解析器也五花八门，面临研发成本居高不下、维护难度指数上升的难题。诸如桥接器等现有解决方案，因单一硬件CPU及内存性能限制，在支撑众多厂家的设备协议解析时也越来越捉襟见肘。因此需要一种基于人工智能的分布式虚拟协议转换装置，能够支持各种设备协议和物联网平台协议的双向转换，可随着接入的设备协议越来越多，性能上无限水平扩展。
如申请号为CN201910908749.9公开的一种支持多协议的智能家居IOT网关信号处理方法和装置，应用于智能网关模块，方法包括以下步骤：获取控制设备发出的控制设备源信号；将获取的控制设备源信号转换为标准数据格式信号；解析标准数据格式信号，判断标准数据格式信号是否包含执行动作；如果包含执行动作，则将标准数据格式信号转换为相应执行设备的所适应的执行信号，并发送到执行设备，执行设备控制对应的实体设备进行工作状态的转换。本申请实施例仅仅依靠智能网关模块就能实现多种不同协议的智能设备的相互通讯，替换了相关技术中采用多个协议转换器的通讯方式，降低了智能家居控制系统的成分，且降低了各个智能设备的维护难度。该对比文件虽然一定程度上能够解决不同协议之间的对接，但是其仅针对有限的协议，智能化程度低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于如何提供一种支持各种设备协议和物联网平台协议双向转换的通信方法。
本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：
一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法，包括以下步骤：
S01.构建指纹库，获取大量第一IOT协议的样本，并从中提取指纹构建指纹库；指纹库中的指纹添加是否学习标志位的字段；
S02.构建搜索引擎库，学习第一IOT协议的字段涵义，构建搜索引擎库，并根据学习结果修改指纹库中对应指纹的标志位；
S03.接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文；
S04.识别步骤S03中的第一IOT协议报文的指纹和字段涵义，对于能够识别的，自动跳转至步骤S05，对于不能识别的，则通过重复步骤S01、S02操作向所述指纹库中添加指纹和字段涵义；
S05.根据步骤S04中识别的字段涵义，对所述第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
本发明通过构建第一IOT协议的指纹库，以及与之关联的搜索引擎库，可快速确定第一IOT协议的类型，并根据该类型协议的字段涵义快速映射到第二IOT协议，实现速接入各种设备，IOT平台对各种IOT设备的远程监测和控制的目的。通过自学习可不断更新指纹库，实现对各种协议的识别。
进一步的，所述步骤S01中构建指纹库的具体方法为：
1)使用递归算法，解析出第一IOT协议json格式数据的纯协议文本；所述纯协议文本为键和值类型字符串的文本,所述值类型包括数值型、字符串型和布尔型；
2)通过正则匹配替换纯协议文本中的空格、换行符和制表符，得到压缩后的纯协议文本；
3)对所述压缩后的纯协议文本使用SHA256算法进行签名，得到256位的字符串即为指纹；
4)将所述指纹存入指纹库，并增加字段涵义是否学习标志位，字段涵义是否学习标志位值范围为0或者1；0表示未学习第一IOT协议字段涵义；1表示已学习到第一IOT协议字段涵义。
进一步的，所述步骤S02中的字段涵义包括消息ID、协议版本号、协议命名空间、报文收发时间、设备ID、设备属性名、设备属性值、设备扩展信息，构建搜索引擎库的具体方法为：
1)建立搜索引擎库，导入所述字段涵义的习惯命名；
2)遍历第一IOT协议报文的各字段得其命名An，遍历搜索引擎库中的各习惯命名得出命名Bm，采用相似度匹配算法计算命名An与命名Bm的相似度,记为AnBm；两层遍历最终获得的结果集矩阵如下：
Figure GDA0003749062430000031
相似度匹配算法的传入参数为两个字符串，记为str1和str2，执行过程如下：
a.计算两个字符串的长度len1和len2；
b.建立二维数组dif，行长度为len1+1，列长度为len2+1；
c.将0到len1按顺序存入dif[index,0]，即dif[index,0]＝index，index为序号；
d.将0到len2按顺序存入dif[0,index],即dif[0,index]＝index，index为序号；
e.定义函数f1，传入参数为3个数值，计算并返回其中最小的数值；
f.通过两层循环遍历str1和str2得到str1[i-1]和str2[j-1]，定义temp，如果str1[i-1]等于str2[j-1]，则将0赋值给temp，如果str1[i-1]不等于str2[j-1]，则将1赋值给temp；向函数f1中传入dif[i-1,j-1]+temp，dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1，获得三个值中的最小值min，将min赋值给dif[i,j]；
g.相似度公式
similarity＝1-(float)dif[len1,len2]/Max(len1,len2)
其中Max(len1,len2)为返回len1和len2的最大值；
根据公式可算出字符串str1和字符串str2的相似度similarity，相似度similarity范围在[0,1]之间，数值越大，表示相似度越高；
3)对所述结果集矩阵每行采用排序算法对相似度集合按数值大小进行倒序排序，获得每行的最大值,记作AiBx,则命名为Ai的字段涵义最有可能为习惯命名Bx对应的字段涵义；
4)对匹配结果进行人工标识校准，将标识结果添加到所述搜索引擎库；
5)将标识结果添加到所述指纹库中对应的指纹记录里，并修改其所述字段涵义是否学习标志位的值为1。
进一步的，所述步骤S05中重组的具体方法为：将第一IOT协议的值映射到第二IOT协议对应的字段的过程。
本发明还提供一种提供物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统，包括：
至少一个IOT设备，其能够执行基于至少一种第一IOT协议来通信的一种应用程序；
至少一个IOT平台，其能够以基于第二IOT协议通信的方式实现IOT设备状态监视和控制指令下发；
以及一种基于人工智能的虚拟协议转换装置；所述人工智能的虚拟协议转换装置支持第一IOT协议和第二IOT协议的转换；
所述虚拟协议转换装置的转换方法如下：
S01.构建指纹库，获取大量第一IOT协议的样本，并从中提取指纹构建指纹库；指纹库中的指纹添加是否学习标志位的字段；
S02.构建搜索引擎库，学习第一IOT协议的字段涵义，构建搜索引擎库，并根据学习结果修改指纹库中对应指纹的标志位；
S03.接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文；
S04.识别步骤S03中的第一IOT协议报文的指纹和字段涵义，对于能够识别的，自动跳转至步骤S05，对于不能识别的，则通过重复步骤S01、S02操作向所述指纹库中添加指纹和字段涵义；
S05.根据步骤S04中识别的字段涵义，对所述第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
进一步的，所述步骤S01中构建指纹库的具体方法为：
1)使用递归算法，解析出第一IOT协议json格式数据的纯协议文本；所述纯协议文本为键和值类型字符串的文本,所述值类型包括数值型、字符串型和布尔型；
2)通过正则匹配替换纯协议文本中的空格、换行符和制表符，得到压缩后的纯协议文本；
3)对所述压缩后的纯协议文本使用SHA256算法进行签名，得到256位的字符串即为指纹；
4)将所述指纹存入指纹库，并增加字段涵义是否学习标志位，字段涵义是否学习标志位值范围为0或者1；0表示未学习第一IOT协议字段涵义；1表示已学习到第一IOT协议字段涵义。
进一步的，所述步骤S02中的字段涵义包括消息ID、协议版本号、协议命名空间、报文收发时间、设备ID、设备属性名、设备属性值、设备扩展信息，构建搜索引擎库的具体方法为：
1)建立搜索引擎库，导入所述字段涵义的习惯命名；
2)遍历第一IOT协议报文的各字段得其命名An，遍历搜索引擎库中的各习惯命名得出命名Bm，采用相似度匹配算法计算命名An与命名Bm的相似度,记为AnBm；两层遍历最终获得的结果集矩阵如下：
Figure GDA0003749062430000051
相似度匹配算法的传入参数为两个字符串，记为str1和str2，执行过程如下：
a.计算两个字符串的长度len1和len2；
b.建立二维数组dif，行长度为len1+1，列长度为len2+1；
c.将0到len1按顺序存入dif[index,0]，即dif[index,0]＝index，index为序号；
d.将0到len2按顺序存入dif[0,index],即dif[0,index]＝index，index为序号；
e.定义函数f1，传入参数为3个数值，计算并返回其中最小的数值；
f.通过两层循环遍历str1和str2得到str1[i-1]和str2[j-1]，定义temp，如果str1[i-1]等于str2[j-1]，则将0赋值给temp，如果str1[i-1]不等于str2[j-1]，则将1赋值给temp；向函数f1中传入dif[i-1,j-1]+temp，dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1，获得三个值中的最小值min，将min赋值给dif[i,j]；
g.相似度公式
similarity＝1-(float)dif[len1,len2]/Max(len1,len2)
其中Max(len1,len2)为返回len1和len2的最大值；
根据公式可算出字符串str1和字符串str2的相似度similarity，相似度similarity范围在[0,1]之间，数值越大，表示相似度越高；
3)对所述结果集矩阵每行采用排序算法对相似度集合按数值大小进行倒序排序，获得每行的最大值,记作AiBx,则命名为Ai的字段涵义最有可能为习惯命名Bx对应的字段涵义；
4)对匹配结果进行人工标识校准，将标识结果添加到所述搜索引擎库；
5)将标识结果添加到所述指纹库中对应的指纹记录里，并修改其所述字段涵义是否学习标志位的值为1。
进一步的，所述虚拟协议转换装置包括一个虚拟数据接收器、一个虚拟智能识别器和一个虚拟智能转换器；所述虚拟只能识别器用以从大量第一IOT协议的样本中提取特征，构建第一IOT协议的指纹库，以及学习字段涵义构建搜索引擎库；所述虚拟数据接收器用以接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文并发送给虚拟智能识别器；所述虚拟智能转换器用以接收虚拟智能识别器的识别结果，对第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
进一步的，所述虚拟智能转换器对第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文的具体过程为：将第一IOT协议的值映射到第二IOT协议对应的字段的过程。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述的方法。
本发明的优点在于：
本发明通过构建第一IOT协议的指纹库，以及与之关联的搜索引擎库，可快速确定第一IOT协议的类型，并根据该类型协议的字段涵义快速映射到第二IOT协议，实现速接入各种设备，IOT平台对各种IOT设备的远程监测和控制的目的。
通过自学习可不断更新指纹库，实现对各种协议的识别。
附图说明
图1为本发明实施中物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法的流程图；
图2图示出由图1的第一IOT协议报文格式示例与第二IOT协议报文格式示例字段映射关系图；
图3为本发明实施例中物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统的结构框图。
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，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作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。
如图1所述，本实施例提供一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法，包括以下步骤：
S01.构建指纹库，获取大量第一IOT协议的样本，并从中提取指纹构建指纹库；指纹库中的指纹添加是否学习标志位的字段；
S02.构建搜索引擎库，学习第一IOT协议的字段涵义，构建搜索引擎库，并根据学习结果修改指纹库中对应指纹的标志位；
S03.接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文；
S04.识别步骤S03中的第一IOT协议报文的指纹和字段涵义，对于能够识别的(所述指纹在指纹库中存在且其字段涵义是否学习标志位的值为1)，自动跳转至步骤S05，对于不能识别的，则通过重复步骤S01、S02操作向所述指纹库中添加指纹和字段涵义；
S05.根据步骤S04中识别的字段涵义，对所述第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
其中，步骤S01中构建指纹库的具体方法为：
1)使用递归算法，解析出第一IOT协议json格式数据的纯协议文本；所述纯协议文本为键和值类型字符串的文本,所述值类型包括数值型、字符串型和布尔型；
2)通过正则匹配替换纯协议文本中的空格、换行符和制表符，得到压缩后的纯协议文本；
3)对所述压缩后的纯协议文本使用SHA256算法进行签名，得到256位的字符串即为指纹；
4)将所述指纹存入指纹库，并增加字段涵义是否学习标志位，字段涵义是否学习标志位值范围为0或者1；0表示未学习第一IOT协议字段涵义；1表示已学习到第一IOT协议字段涵义。
步骤S02中的字段涵义包括消息ID、协议版本号、协议命名空间、报文收发时间、设备ID、设备属性名、设备属性值、设备扩展信息，构建搜索引擎库的具体方法为：
1)建立搜索引擎库，导入所述字段涵义的习惯命名；
2)遍历第一IOT协议报文的各字段得其命名An，遍历搜索引擎库中的各习惯命名得出命名Bm，采用相似度匹配算法计算命名An与命名Bm的相似度,记为AnBm；两层遍历最终获得的结果集矩阵如下：
Figure GDA0003749062430000081
相似度匹配算法的传入参数为两个字符串，记为str1和str2，执行过程如下：
a.计算两个字符串的长度len1和len2；
b.建立二维数组dif，行长度为len1+1，列长度为len2+1；
c.将0到len1按顺序存入dif[index,0]，即dif[index,0]＝index，index为序号；
d.将0到len2按顺序存入dif[0,index],即dif[0,index]＝index，index为序号；
e.定义函数f1，传入参数为3个数值，计算并返回其中最小的数值；
f.通过两层循环遍历str1和str2得到str1[i-1]和str2[j-1]，定义temp，如果str1[i-1]等于str2[j-1]，则将0赋值给temp，如果str1[i-1]不等于str2[j-1]，则将1赋值给temp；向函数f1中传入dif[i-1,j-1]+temp，dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1，获得三个值中的最小值min，将min赋值给dif[i,j]；
g.相似度公式
similarity＝1-(float)dif[len1,len2]/Max(len1,len2)
其中Max(len1,len2)为返回len1和len2的最大值；
根据公式可算出字符串str1和字符串str2的相似度similarity，相似度similarity范围在[0,1]之间，数值越大，表示相似度越高；
3)对所述结果集矩阵每行采用排序算法对相似度集合按数值大小进行倒序排序，获得每行的最大值,记作AiBx,则命名为Ai的字段涵义最有可能为习惯命名Bx对应的字段涵义；
4)对匹配结果进行人工标识校准，将标识结果添加到所述搜索引擎库。
5)将标识结果添加到所述指纹库中对应的指纹记录里，并修改其所述字段涵义是否学习标志位的值为1。
步骤S05中重组的具体方法为：如图2所示，将第一IOT协议的值映射到第二IOT协议对应的字段的过程。
本发明通过构建第一IOT协议的指纹库，以及与之关联的搜索引擎库，可快速确定第一IOT协议的类型，并根据该类型协议的字段涵义快速映射到第二IOT协议，实现速接入各种设备，IOT平台对各种IOT设备的远程监测和控制的目的。通过自学习可不断更新指纹库，实现对各种协议的识别。
本实施例还提供一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统，如图3所示，包括：
至少一个IOT设备，其能够执行基于至少一种第一IOT协议来通信的一种应用程序；
至少一个IOT平台，其能够以基于第二IOT协议通信的方式实现IOT设备状态监视和控制指令下发；
以及一种基于人工智能的虚拟协议转换装置；所述人工智能的虚拟协议转换装置支持第一IOT协议和第二IOT协议的转换；
系统架构图3图示出根据示例性实施例的示例性硬件系统100的示意性框图。系统可以包括虚拟协议转换装置110、各种IoT设备120以及IOT云平台130。各种组件可以使用第一IOT协议、第二IOT协议进行通信。虚拟协议转换装置110可以是能够根据需要跨多个协议第一IOT协议、第二IOT协议在IOT设备120与IOT云平台130之间通信的基于分布式的虚拟设备。可以使用跨各种适当网络(例如，蜂窝式网络、无线网络、万维网等)访问一个或多个服务器设备来实现虚拟协议转换装置110。可以在IOT云平台130、IOT设备120的对接处加入虚拟协议转换装置。
II.可以将虚拟协议转换装置110用做任何IOT协议(无论是标准还是专用)转换为IOT云平台协议的插件。转换装置可以支持诸如无线协议之类的现有和/或潜在协议。转换装置可以利用加密通信。下面将参考图2、图3来更详细地描述虚拟协议转换装置。
每个IOT设备120可以是能够跨至少一个协议140进行通信的电子设备。IOT设备120可以包括具有嵌入式IoT功能的物理设备、运载工具、建筑物等。示例性IOT设备包括温/湿度监测仪、测斜设备、测水平/垂直位移设备等。在某些情况下，IOT设备可以包括能够跨一个或多个网络通信的多个物理组件(例如，测斜设备可以包括物理传感器主板、WIFI芯片、采集器等)。
此类设备可以包括诸如传感器、致动器、有线或无线通信发送机和/或接收机等元件。此类设备通常能够连接到一个或多个本地或分布式网络。
所述虚拟协议转换装置的转换方法如下：
S01.构建指纹库，获取大量第一IOT协议的样本，并从中提取指纹构建指纹库；指纹库中的指纹添加是否学习标志位的字段；
S02.构建搜索引擎库，学习第一IOT协议的字段涵义，构建搜索引擎库，并根据学习结果修改指纹库中对应指纹的标志位；
S03.接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文；
S04.识别步骤S03中的第一IOT协议报文的指纹和字段涵义，对于能够识别(所述指纹在指纹库中存在且其字段涵义是否学习标志位的值为1)，自动跳转至步骤S05，对于不能识别的，则通过重复步骤S01、S02操作向所述指纹库中添加指纹和字段涵义；
S05.根据步骤S04中识别的字段涵义，对所述第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
步骤S01中构建指纹库的具体方法为：
1)使用递归算法，解析出第一IOT协议json格式数据的纯协议文本；所述纯协议文本为键和值类型字符串的文本,所述值类型包括数值型、字符串型和布尔型；
2)通过正则匹配替换纯协议文本中的空格、换行符和制表符，得到压缩后的纯协议文本；
3)对所述压缩后的纯协议文本使用SHA256算法进行签名，得到256位的字符串即为指纹；
4)将所述指纹存入指纹库，并增加字段涵义是否学习标志位，字段涵义是否学习标志位值范围为0或者1；0表示未学习第一IOT协议字段涵义；1表示已学习到第一IOT协议字段涵义。
步骤S02中的字段涵义包括消息ID、协议版本号、协议命名空间、报文收发时间、设备ID、设备属性名、设备属性值、设备扩展信息，构建搜索引擎库的具体方法为：
1)建立搜索引擎库，导入所述字段涵义的习惯命名；
2)遍历第一IOT协议报文的各字段得其命名An，遍历搜索引擎库中的各习惯命名得出命名Bm，采用相似度匹配算法计算命名An与命名Bm的相似度,记为AnBm；两层遍历最终获得的结果集矩阵如下：
Figure GDA0003749062430000111
相似度匹配算法的传入参数为两个字符串，记为str1和str2，执行过程如下：
a.计算两个字符串的长度len1和len2；
b.建立二维数组dif，行长度为len1+1，列长度为len2+1；
c.将0到len1按顺序存入dif[index,0]，即dif[index,0]＝index，index为序号；
d.将0到len2按顺序存入dif[0,index],即dif[0,index]＝index，index为序号；
e.定义函数f1，传入参数为3个数值，计算并返回其中最小的数值；
f.通过两层循环遍历str1和str2得到str1[i-1]和str2[j-1]，定义temp，如果str1[i-1]等于str2[j-1]，则将0赋值给temp，如果str1[i-1]不等于str2[j-1]，则将1赋值给temp；向函数f1中传入dif[i-1,j-1]+temp，dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1，获得三个值中的最小值min，将min赋值给dif[i,j]；
g.相似度公式
similarity＝1-(float)dif[len1,len2]/Max(len1,len2)
其中Max(len1,len2)为返回len1和len2的最大值；
根据公式可算出字符串str1和字符串str2的相似度similarity，相似度similarity范围在[0,1]之间，数值越大，表示相似度越高；
3)对所述结果集矩阵每行采用排序算法对相似度集合按数值大小进行倒序排序，获得每行的最大值,记作AiBx,则命名为Ai的字段涵义最有可能为习惯命名Bx对应的字段涵义；
4)对匹配结果进行人工标识校准，将标识结果添加到所述搜索引擎库；
5)将标识结果添加到所述指纹库中对应的指纹记录里，并修改其所述字段涵义是否学习标志位的值为1。
虚拟协议转换装置包括一个虚拟数据接收器、一个虚拟智能识别器和一个虚拟智能转换器；所述虚拟只能识别器用以从大量第一IOT协议的样本中提取特征，构建第一IOT协议的指纹库，以及学习字段涵义构建搜索引擎库；所述虚拟数据接收器用以接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文并发送给虚拟智能识别器；所述虚拟智能转换器用以接收虚拟智能识别器的识别结果，对第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
虚拟智能转换器对第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文的具体过程为：
本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述的方法
以上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精神和范围。

Claims (8)

1.一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法，其特征在于：包括以下步骤：
S01.构建指纹库，获取大量第一IOT协议的样本，并从中提取指纹构建指纹库；指纹库中的指纹添加字段涵义是否学习标志位；
S02.构建搜索引擎库，学习第一IOT协议的字段涵义，构建搜索引擎库，并根据学习结果修改指纹库中对应指纹的标志位；
所述步骤S02中的字段涵义包括消息ID、协议版本号、协议命名空间、报文收发时间、设备ID、设备属性名、设备属性值、设备扩展信息，构建搜索引擎库的具体方法为：
1)建立搜索引擎库，导入所述字段涵义的习惯命名；
2)遍历第一IOT协议报文的各字段得其命名An，遍历搜索引擎库中的各习惯命名得出命名Bm，采用相似度匹配算法计算命名An与命名Bm的相似度,记为AnBm；两层遍历最终获得的结果集矩阵如下：
Figure FDA0003755758170000011
相似度匹配算法的传入参数为两个字符串，记为str1和str2，执行过程如下：
a.计算两个字符串的长度len1和len2；
b.建立二维数组dif，行长度为len1+1，列长度为len2+1；
c.将0到len1按顺序存入dif[index,0]，即dif[index,0]＝index，index为序号；
d.将0到len2按顺序存入dif[0,index],即dif[0,index]＝index，index为序号；
e.定义函数f1，传入参数为3个数值，计算并返回其中最小的数值；
f.通过两层循环遍历str1和str2得到str1[i-1]和str2[j-1]，定义temp，如果str1[i-1]等于str2[j-1]，则将0赋值给temp，如果str1[i-1]不等于str2[j-1]，则将1赋值给temp；向函数f1中传入dif[i-1,j-1]+temp，dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1，获得三个值中的最小值min，将min赋值给dif[i,j]；
g.相似度公式
similarity＝1-(float)dif[len1,len2]/Max(len1,len2)
其中Max(len1,len2)为返回len1和len2的最大值；
根据公式可算出字符串str1和字符串str2的相似度similarity，相似度similarity范围在[0,1]之间，数值越大，表示相似度越高；
3)对所述结果集矩阵每行采用排序算法对相似度集合按数值大小进行倒序排序，获得每行的最大值,记作AiBx,则命名为Ai的字段涵义最有可能为习惯命名Bx对应的字段涵义；
4)对匹配结果进行人工标识校准，将标识结果添加到所述搜索引擎库；
5)将标识结果添加到所述指纹库中对应的指纹记录里，并修改其所述字段涵义是否学习标志位的值为1；
S03.接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文；
S04.识别步骤S03中的第一IOT协议报文的指纹和字段涵义，对于能够识别的，自动跳转至步骤S05，对于不能识别的，则通过重复步骤S01、S02操作向所述指纹库中添加指纹和字段涵义；
S05.根据步骤S04中识别的字段涵义，对所述第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
2.根据权利要求1所述的一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法，其特征在于：所述步骤S01中构建指纹库的具体方法为：
1)使用递归算法，解析出第一IOT协议json格式数据的纯协议文本；所述纯协议文本为键和值类型字符串的文本,所述值类型包括数值型、字符串型和布尔型；
2)通过正则匹配替换纯协议文本中的空格、换行符和制表符，得到压缩后的纯协议文本；
3)对所述压缩后的纯协议文本使用SHA256算法进行签名，得到256位的字符串即为指纹；
4)将所述指纹存入指纹库，并增加字段涵义是否学习标志位，字段涵义是否学习标志位值范围为0或者1；0表示未学习第一IOT协议字段涵义；1表示已学习到第一IOT协议字段涵义。
3.根据权利要求1所述的一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法，其特征在于：所述步骤S05中重组的具体方法为：将第一IOT协议的值映射到第二IOT协议对应的字段的过程。
4.一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统，其特征在于：包括：
至少一个IOT设备，其能够执行基于至少一种第一IOT协议来通信的一种应用程序；
至少一个IOT平台，其能够以基于第二IOT协议通信的方式实现IOT设备状态监视和控制指令下发；
以及一种基于人工智能的虚拟协议转换装置；所述人工智能的虚拟协议转换装置支持第一IOT协议和第二IOT协议的转换；
所述虚拟协议转换装置的转换方法如下：
S01.构建指纹库，获取大量第一IOT协议的样本，并从中提取指纹构建指纹库；指纹库中的指纹添加字段涵义是否学习标志位；
S02.构建搜索引擎库，学习第一IOT协议的字段涵义，构建搜索引擎库，并根据学习结果修改指纹库中对应指纹的标志位；
所述步骤S02中的字段涵义包括消息ID、协议版本号、协议命名空间、报文收发时间、设备ID、设备属性名、设备属性值、设备扩展信息，构建搜索引擎库的具体方法为：
1)建立搜索引擎库，导入所述字段涵义的习惯命名；
2)遍历第一IOT协议报文的各字段得其命名An，遍历搜索引擎库中的各习惯命名得出命名Bm，采用相似度匹配算法计算命名An与命名Bm的相似度,记为AnBm；两层遍历最终获得的结果集矩阵如下：
Figure FDA0003755758170000031
相似度匹配算法的传入参数为两个字符串，记为str1和str2，执行过程如下：
a.计算两个字符串的长度len1和len2；
b.建立二维数组dif，行长度为len1+1，列长度为len2+1；
c.将0到len1按顺序存入dif[index,0]，即dif[index,0]＝index，index为序号；
d.将0到len2按顺序存入dif[0,index],即dif[0,index]＝index，index为序号；
e.定义函数f1，传入参数为3个数值，计算并返回其中最小的数值；
f.通过两层循环遍历str1和str2得到str1[i-1]和str2[j-1]，定义temp，如果str1[i-1]等于str2[j-1]，则将0赋值给temp，如果str1[i-1]不等于str2[j-1]，则将1赋值给temp；向函数f1中传入dif[i-1,j-1]+temp，dif[i,j-1]+1,dif[i-1,j]+1，获得三个值中的最小值min，将min赋值给dif[i,j]；
g.相似度公式
similarity＝1-(float)dif[len1,len2]/Max(len1,len2)
其中Max(len1,len2)为返回len1和len2的最大值；
根据公式可算出字符串str1和字符串str2的相似度similarity，相似度similarity范围在[0,1]之间，数值越大，表示相似度越高；
3)对所述结果集矩阵每行采用排序算法对相似度集合按数值大小进行倒序排序，获得每行的最大值,记作AiBx,则命名为Ai的字段涵义最有可能为习惯命名Bx对应的字段涵义；
4)对匹配结果进行人工标识校准，将标识结果添加到所述搜索引擎库；
5)将标识结果添加到所述指纹库中对应的指纹记录里，并修改其所述字段涵义是否学习标志位的值为1；
S03.接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文；
S04.识别步骤S03中的第一IOT协议报文的指纹和字段涵义，对于能够识别的，自动跳转至步骤S05，对于不能识别的，则通过重复步骤S01、S02操作向所述指纹库中添加指纹和字段涵义；
S05.根据步骤S04中识别的字段涵义，对所述第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
5.根据权利要求4所述的一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统，其特征在于：所述步骤S01中构建指纹库的具体方法为：
1)使用递归算法，解析出第一IOT协议json格式数据的纯协议文本；所述纯协议文本为键和值类型字符串的文本,所述值类型包括数值型、字符串型和布尔型；
2)通过正则匹配替换纯协议文本中的空格、换行符和制表符，得到压缩后的纯协议文本；
3)对所述压缩后的纯协议文本使用SHA256算法进行签名，得到256位的字符串即为指纹；
4)将所述指纹存入指纹库，并增加字段涵义是否学习标志位，字段涵义是否学习标志位值范围为0或者1；0表示未学习第一IOT协议字段涵义；1表示已学习到第一IOT协议字段涵义。
6.根据权利要求4所述的一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统，其特征在于：所述虚拟协议转换装置包括一个虚拟数据接收器、一个虚拟智能识别器和一个虚拟智能转换器；所述虚拟智能识别器用以从大量第一IOT协议的样本中提取特征，构建第一IOT协议的指纹库，以及学习字段涵义构建搜索引擎库；所述虚拟数据接收器用以接收IOT设备上报给IOT平台的第一IOT协议报文并发送给虚拟智能识别器；所述虚拟智能转换器用以接收虚拟智能识别器的识别结果，对第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文。
7.根据权利要求6所述的一种物联网设备和物联网平台之间对接的通信系统，其特征在于：所述虚拟智能转换器对第一IOT协议报文进行解析，并将相关字段值重组为第二IOT协议报文的具体过程为：将第一IOT协议的值映射到第二IOT协议对应的字段的过程。
8.一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计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至3任一所述的方法。
CN202110205300.3A 2021-02-24 2021-02-24 物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统 Active CN112995172B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110205300.3A CN112995172B (zh) 2021-02-24 2021-02-24 物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110205300.3A CN112995172B (zh) 2021-02-24 2021-02-24 物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112995172A CN112995172A (zh) 2021-06-18
CN112995172B true CN112995172B (zh) 2022-09-09

Family

ID=76350022

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110205300.3A Active CN112995172B (zh) 2021-02-24 2021-02-24 物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112995172B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113783931B (zh) * 2021-08-02 2023-07-25 中企云链（北京）金融信息服务有限公司 一种物联网数据聚合、分析方法
CN114338600B (zh) * 2021-12-28 2023-09-05 深信服科技股份有限公司 一种设备指纹的推选方法、装置、电子设备和介质
CN115277882B (zh) * 2022-06-22 2023-08-29 东风汽车集团股份有限公司 Can报文数据库建立方法、装置、车载电子设备及存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1845066A (zh) * 2006-05-16 2006-10-11 北京启明星辰信息技术有限公司 一种自动协议识别方法及系统
CN111538814A (zh) * 2020-04-26 2020-08-14 云知声智能科技股份有限公司 一种语义理解中协议支持自定义标准化的方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7570661B2 (en) * 2005-06-14 2009-08-04 Microsoft Corporation Script-based parser
CN102195945A (zh) * 2010-03-11 2011-09-21 凹凸电子（武汉）有限公司 协议识别方法、装置及系统
CN102025636B (zh) * 2010-12-09 2012-09-05 北京星网锐捷网络技术有限公司 报文特征处理方法、装置及网络设备
EP3401918A1 (en) * 2017-05-12 2018-11-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Method of providing scan protocol information to medical devices and electronic devices
US11195066B2 (en) * 2018-09-11 2021-12-07 International Business Machines Corporation Automatic protocol discovery using text analytics
CN109525508B (zh) * 2018-12-15 2022-06-21 深圳先进技术研究院 基于流量相似性比对的加密流识别方法、装置及存储介质
CN110348526B (zh) * 2019-07-15 2021-05-07 武汉绿色网络信息服务有限责任公司 一种基于半监督聚类算法的设备类型识别方法和装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1845066A (zh) * 2006-05-16 2006-10-11 北京启明星辰信息技术有限公司 一种自动协议识别方法及系统
CN111538814A (zh) * 2020-04-26 2020-08-14 云知声智能科技股份有限公司 一种语义理解中协议支持自定义标准化的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
非标工业控制协议格式逆向方法研究;程必成等;《电子技术应用》;20180406(第04期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112995172A (zh) 2021-06-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112995172B (zh) 物联网设备和物联网平台之间对接的通信方法及通信系统
CN108769109B (zh) 一种物联网异构设备数据的统一处理方法及系统
CN110933146B (zh) 一种数据转换方法、装置和服务器
Ruta et al. Enabling the Semantic Web of Things: framework and architecture
CN111191767B (zh) 一种基于向量化的恶意流量攻击类型的判断方法
US10754869B2 (en) Managing data format of data received from devices in an internet of things network
CN111600859B (zh) 分布式拒绝服务攻击的检测方法、装置、设备及存储介质
JP2013543160A (ja) グラフデータストリーム内のオブジェクトをクラス化するための方法
CN112232524B (zh) 多标签信息的识别方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN109948650B (zh) 一种基于报文特征的智能家居设备类型判定方法
CN108418727A (zh) 一种探测网络设备的方法及系统
CN117278661B (zh) 一种工业物联网多协议解析方法及系统
JP2021077307A (ja) テストデータ作成システムおよびテストデータ作成方法
Zhang et al. Using virtual reality technology to visualize management of college assets in the internet of things environment
CN113037820B (zh) 一种物联网设备通讯模块
CN112567347A (zh) 数据处理装置、数据处理方法和数据处理程序
CN115981798B (zh) 文件解析方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN113037574B (zh) 基于软件定义的机载装备实时信号处理方法及系统
CN116669186A (zh) 一种基于马尔科夫决策过程的自适应功率分配方法
CN114900835A (zh) 恶意流量智能检测方法、装置及存储介质
CN116320053A (zh) 协议传输接口参数的适配方法、装置、设备和介质
CN114238012A (zh) 监测模型生成方法、装置、设备及存储介质
CN112688884B (zh) 加密流量自定义应用识别方法、系统、装置及存储介质
CN115099875A (zh) 基于决策树模型的数据分类方法及相关设备
CN106709060A (zh) 一种数据共享方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231027

Address after: 230088, 8th Floor, Building D9, Zhong'an Chuanggu Science and Technology Park, No. 900 Wangjiang West Road, Hefei High tech Zone, China (Anhui) Free Trade Pilot Zone, Hefei City, Anhui Province

Patentee after: HEFEI YOUO ELECTRONIC TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Patentee after: CONSTRUCTION BRANCH OF STATE GRID ANHUI ELECTRIC POWER Co.,Ltd.

Patentee after: Tu Qian

Patentee after: Chen Dongliang

Address before: 230088 room 1202, block C, phase II Innovation Industrial Park, 2800 innovation Avenue, high tech Zone, Hefei City, Anhui Province

Patentee before: HEFEI YOUO ELECTRONIC TECHNOLOGY Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right