CN113326156A - 基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，涉及物联网技术领域；为了解决现有方法服务器负荷较大的问题；该设备具体包括整合系统，所述整合系统包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源。本发明通过设置整合系统，包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源，辅助以人工智能进行研判，前端处理基于GPRS技术构建整体硬件结构系统，能够对数据来源，即物的本质进行判断，从而决定数据收集的源头通道，提高效率，通过专用通讯协议执行读写通信，执行原则基于针对两个以上标签同处于接收范围内，能够保证数据来源的有序性，避免相互干扰。

Description

基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法。
背景技术
物联网技术已成为国际备受关注的前沿热点研究领域，作为基于互联网技术的应用扩展，在针对物联网产生的海量数据面前需要一种整合所有功能的采集分析方法，才能满足海量数据的处理需求，基于人工智能优化物联网数据采集分析方式，能够快速进行数据处理。
经检索，中国专利申请号为202010290403.X的专利，公开了一种基于人工智能的物联网数据的采集分析系统，物联网数据采集模块通过采集监测区域内的各个监测点的数据信息，物联网数据采集模块通过物联网数据传输模块连接到物联网数据分析模块；物联网数据传输模块包括物联网无线数据传输模块和物联网有线数据传输模块；物联网数据分析模块采用抢占式优先级调度算法获取物联网数据传输模块传输过来的实时数据和物联网数据传输模块传输过来的差异数据；物联网数据分析模块包括数据预处理器、数据二次处理器和数据加密处理器。上述专利存在以下不足：监测区域即限定了数据收集范围，同时依靠各个监测点进行全面数据收集，工作量过大，服务器的负荷水平容易超限，需要基于此进行改进。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，包括整合系统，所述整合系统包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源，辅助以人工智能进行研判，前端处理基于GPRS技术构建整体硬件结构系统，硬件结构系统分为传感器模块、射频识别模块、网络传输GPRS模块和控制管理模块，传感器模块分为软件和硬件两部分，即模拟电路和数字电路，射频识别模块使用RFID模块型号为SRRIOO读写器，标签采用无缘SRT-Gen2标签，同时基于ARM LINUX上位机系统采用RS232通讯，并通过专用通讯协议执行读写通信，执行原则基于针对两个以上标签同处于接收范围内，读写器执行多路存取形式，同时基于互不干扰原则，单个通信通道容量基于最大数据率和规定时间片确定，且通信通道保留串联接口，串联接口亦遵循互不干扰原则，所述前端处理包括初步研判、对应通道、收集组件和数据生成。
优选的：所述初步研判包括如下步骤：
A1：感应分析；通过电磁识别装置对需要录入信息的物品进行整体扫描，确定其是否携带射频卡或电子标签；
A2：分类；不携带射频卡或电子标签的物品送入传感器模块扫描区域，进行系统性扫描，而携带射频卡或电子标签的物品则送入射频识别模块扫描区域，进行数据读取。
进一步的：所述对应通道，基于初步研判获得的数据，其本身根据不同扫描区域获得具备相应的特征性，并依据特征性传输进入各自独立通道，所述收集组件，独立通道传输数据需要进行标准化翻译，即不同类别的电信号转化为数字信号；所述数据生成，整理收集组件传输的数字信号，生成整合系统内部流动加密代码。
进一步优选的：所述数据缓存包括缓存服务器和延迟补偿机制，缓存服务器对前端处理中产生的加密代码进行暂存处理，同时附带额外暂存信息，包括接受时间节点、容量大小以及发送次序；延迟补偿机制基于传感器模块和射频识别模块扫描数据存在时间差，于数据缓存接受数据时间点之前添加定量时间段，定量时间段长度取决于传感器模块和射频识别模块配置装置的反应时间。
作为本发明一种优选的：所述传输模块，基于前端处理由GPRS构建的前提，传输模块亦采用基于GPRS的GSM分组数据承载业务，同时基于GSM大体量规模，构建单独业务服务渠道，并重新定义具有灵活分配方式的无线通道，同时CPRS中设置两个新的网络节点，其中一个网络节点实现安全功能和接入控制，另一个网络节点支持与外部分组交换网互通，且基于IP连通。
作为本发明进一步优选的：所述分析框架包括平台架构、模型构建、数据访问和功能模块，基于各类物联网应用提供了不同的API，平台机构包括WEB SERVICES接口和WEB界面，WEB SERVICES接口基于接口唯一性，支持所有前端处理的数据与之互通，同时许可客户端基于WEB SERVICES接口获取WEB服务，并提供可视化处理；WEB界面包括图表历史数据和ECA规则，授权范围包括用户依据需求的增加、删除和修改数据。
作为本发明再进一步的方案：所述模型构建基于平台架构构建通用物联网数据模型进行组合，包括两点原则：
B1：负责上传至平台的前端处理相关装置收集的数据；
B2：以通用物联网数据模型格式存储于数据库中；
B3：规避针对不同数据来源的存储设计模式，只需基于通用物联网数据模型设计即可。
在前述方案的基础上：所述数据访问包括传输机制和访问机制，传输机制基于通用物联网设置专门的访问机制，并基于XMPP构建，数据接入通过接口函数实现，接口函数的参数为一个对象，对象则是基于通用物联网数据模型的一个实例；访问机制基于RSS构建，访问机制设置聚合器，实现非网页调阅需求。
在前述方案的基础上优选的：所受功能模块对平台功能进行划分，包括用户管理模块、鉴权模块和服务模块，用户管理模块基于用户注册和密码机制，同时由平台管理对应权限，鉴权模块基于用户请求生成的前提进行信息认证，设置SESSID验证流程，服务模块由多个服务器和协议组成，并提供调用方式，且不同服务器格式不同，由对应客户端解析。
本发明的有益效果为：
1.基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，通过设置整合系统，包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源，辅助以人工智能进行研判，前端处理基于GPRS技术构建整体硬件结构系统，能够对数据来源，即物的本质进行判断，从而决定数据收集的源头通道，提高效率，通过专用通讯协议执行读写通信，执行原则基于针对两个以上标签同处于接收范围内，读写器执行多路存取形式，同时基于互不干扰原则，单个通信通道容量基于最大数据率和规定时间片确定，且通信通道保留串联接口，串联接口亦遵循互不干扰原则，能够保证数据来源的有序性，避免相互干扰。
附图说明
图1为本发明提出的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法的整体架构示意图；
图2为本发明提出的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法的前端处理架构示意图；
图3为本发明提出的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法的分析框架示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，如图1-3所示，包括整合系统，所述整合系统包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源，辅助以人工智能进行研判，前端处理基于GPRS技术构建整体硬件结构系统，硬件结构系统分为传感器模块、射频识别模块、网络传输GPRS模块和控制管理模块，传感器模块分为软件和硬件两部分，即模拟电路和数字电路，射频识别模块使用RFID模块型号为SRRIOO读写器，标签采用无缘SRT-Gen2标签，同时基于ARM LINUX上位机系统采用RS232通讯，并通过专用通讯协议执行读写通信，执行原则基于针对两个以上标签同处于接收范围内，读写器执行多路存取形式，同时基于互不干扰原则，单个通信通道容量基于最大数据率和规定时间片确定，且通信通道保留串联接口，串联接口亦遵循互不干扰原则，所述前端处理包括初步研判、对应通道、收集组件和数据生成。
所述初步研判包括如下步骤：
A1：感应分析；通过电磁识别装置对需要录入信息的物品进行整体扫描，确定其是否携带射频卡或电子标签；
A2：分类；不携带射频卡或电子标签的物品送入传感器模块扫描区域，进行系统性扫描，而携带射频卡或电子标签的物品则送入射频识别模块扫描区域，进行数据读取。
所述对应通道，基于初步研判获得的数据，其本身根据不同扫描区域获得具备相应的特征性，并依据特征性传输进入各自独立通道，所述收集组件，独立通道传输数据需要进行标准化翻译，即不同类别的电信号转化为数字信号；所述数据生成，整理收集组件传输的数字信号，生成整合系统内部流动加密代码。
所述数据缓存包括缓存服务器和延迟补偿机制，缓存服务器对前端处理中产生的加密代码进行暂存处理，同时附带额外暂存信息，包括接受时间节点、容量大小以及发送次序；延迟补偿机制基于传感器模块和射频识别模块扫描数据存在时间差，于数据缓存接受数据时间点之前添加定量时间段，定量时间段长度取决于传感器模块和射频识别模块配置装置的反应时间。
所述传输模块，基于前端处理由GPRS构建的前提，传输模块亦采用基于GPRS的GSM分组数据承载业务，同时基于GSM大体量规模，构建单独业务服务渠道，并重新定义具有灵活分配方式的无线通道，同时CPRS中设置两个新的网络节点，其中一个网络节点实现安全功能和接入控制，另一个网络节点支持与外部分组交换网互通，且基于IP连通。
所述分析框架包括平台架构、模型构建、数据访问和功能模块，基于各类物联网应用提供了不同的API，平台机构包括WEB SERVICES接口和WEB界面，WEB SERVICES接口基于接口唯一性，支持所有前端处理的数据与之互通，同时许可客户端基于WEB SERVICES接口获取WEB服务，并提供可视化处理；WEB界面包括图表历史数据和ECA规则，授权范围包括用户依据需求的增加、删除和修改数据。
所述模型构建基于平台架构构建通用物联网数据模型进行组合，包括两点原则：
B1：负责上传至平台的前端处理相关装置收集的数据；
B2：以通用物联网数据模型格式存储于数据库中；
B3：规避针对不同数据来源的存储设计模式，只需基于通用物联网数据模型设计即可。
所述数据访问包括传输机制和访问机制，传输机制基于通用物联网设置专门的访问机制，并基于XMPP构建，数据接入通过接口函数实现，接口函数的参数为一个对象，对象则是基于通用物联网数据模型的一个实例；访问机制基于RSS构建，访问机制设置聚合器，实现非网页调阅需求。
所受功能模块对平台功能进行划分，包括用户管理模块、鉴权模块和服务模块，用户管理模块基于用户注册和密码机制，同时由平台管理对应权限，鉴权模块基于用户请求生成的前提进行信息认证，设置SESSID验证流程，服务模块由多个服务器和协议组成，并提供调用方式，且不同服务器格式不同，由对应客户端解析。
本实施例中，通过设置整合系统，包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源，辅助以人工智能进行研判，前端处理基于GPRS技术构建整体硬件结构系统，能够对数据来源，即物的本质进行判断，从而决定数据收集的源头通道，提高效率，通过专用通讯协议执行读写通信，执行原则基于针对两个以上标签同处于接收范围内，读写器执行多路存取形式，同时基于互不干扰原则，单个通信通道容量基于最大数据率和规定时间片确定，且通信通道保留串联接口，串联接口亦遵循互不干扰原则，能够保证数据来源的有序性，避免相互干扰。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，包括整合系统，其特征在于，所述整合系统包括前端处理、数据缓存、传输模块和分析框架，前端处理作为整合系统的数据来源，辅助以人工智能进行研判，前端处理基于GPRS技术构建整体硬件结构系统，硬件结构系统分为传感器模块、射频识别模块、网络传输GPRS模块和控制管理模块，传感器模块分为软件和硬件两部分，即模拟电路和数字电路，射频识别模块使用RFID模块型号为SRRIOO读写器，标签采用无缘SRT-Gen2标签，同时基于ARM LINUX上位机系统采用RS232通讯，并通过专用通讯协议执行读写通信，执行原则基于针对两个以上标签同处于接收范围内，读写器执行多路存取形式，同时基于互不干扰原则，单个通信通道容量基于最大数据率和规定时间片确定，且通信通道保留串联接口，串联接口亦遵循互不干扰原则，所述前端处理包括初步研判、对应通道、收集组件和数据生成。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述初步研判包括如下步骤：
A1：感应分析；通过电磁识别装置对需要录入信息的物品进行整体扫描，确定其是否携带射频卡或电子标签；
A2：分类；不携带射频卡或电子标签的物品送入传感器模块扫描区域，进行系统性扫描，而携带射频卡或电子标签的物品则送入射频识别模块扫描区域，进行数据读取。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述对应通道，基于初步研判获得的数据，其本身根据不同扫描区域获得具备相应的特征性，并依据特征性传输进入各自独立通道，所述收集组件，独立通道传输数据需要进行标准化翻译，即不同类别的电信号转化为数字信号；所述数据生成，整理收集组件传输的数字信号，生成整合系统内部流动加密代码。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述数据缓存包括缓存服务器和延迟补偿机制，缓存服务器对前端处理中产生的加密代码进行暂存处理，同时附带额外暂存信息，包括接受时间节点、容量大小以及发送次序；延迟补偿机制基于传感器模块和射频识别模块扫描数据存在时间差，于数据缓存接受数据时间点之前添加定量时间段，定量时间段长度取决于传感器模块和射频识别模块配置装置的反应时间。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述传输模块，基于前端处理由GPRS构建的前提，传输模块亦采用基于GPRS的GSM分组数据承载业务，同时基于GSM大体量规模，构建单独业务服务渠道，并重新定义具有灵活分配方式的无线通道，同时CPRS中设置两个新的网络节点，其中一个网络节点实现安全功能和接入控制，另一个网络节点支持与外部分组交换网互通，且基于IP连通。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述分析框架包括平台架构、模型构建、数据访问和功能模块，基于各类物联网应用提供了不同的API，平台机构包括WEB SERVICES接口和WEB界面，WEB SERVICES接口基于接口唯一性，支持所有前端处理的数据与之互通，同时许可客户端基于WEB SERVICES接口获取WEB服务，并提供可视化处理；WEB界面包括图表历史数据和ECA规则，授权范围包括用户依据需求的增加、删除和修改数据。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述模型构建基于平台架构构建通用物联网数据模型进行组合，包括两点原则：
B1：负责上传至平台的前端处理相关装置收集的数据；
B2：以通用物联网数据模型格式存储于数据库中；
B3：规避针对不同数据来源的存储设计模式，只需基于通用物联网数据模型设计即可。
8.根据权利要求6所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所述数据访问包括传输机制和访问机制，传输机制基于通用物联网设置专门的访问机制，并基于XMPP构建，数据接入通过接口函数实现，接口函数的参数为一个对象，对象则是基于通用物联网数据模型的一个实例；访问机制基于RSS构建，访问机制设置聚合器，实现非网页调阅需求。
9.根据权利要求6所述的基于人工智能的物联网数据资源的采集分析方法，其特征在于，所受功能模块对平台功能进行划分，包括用户管理模块、鉴权模块和服务模块，用户管理模块基于用户注册和密码机制，同时由平台管理对应权限，鉴权模块基于用户请求生成的前提进行信息认证，设置SESSID验证流程，服务模块由多个服务器和协议组成，并提供调用方式，且不同服务器格式不同，由对应客户端解析。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115982501A (zh) * 2023-01-06 2023-04-18 广州佰瑞医药有限公司 一种轻量级高性能的PHPWeb系统框架及工作方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102591423A (zh) * 2012-02-14 2012-07-18 邱小林 一种物联网云终端计算机
CN107200248A (zh) * 2017-05-22 2017-09-26 安徽奥里奥克科技股份有限公司 一种基于云平台的电梯物联网运行实时监测系统
US20200162503A1 (en) * 2018-11-19 2020-05-21 Cisco Technology, Inc. Systems and methods for remediating internet of things devices
CN111510489A (zh) * 2020-04-14 2020-08-07 西安财经大学 一种基于人工智能的物联网数据的采集分析系统
CN112379653A (zh) * 2020-12-01 2021-02-19 国能信控互联技术有限公司 一种基于微服务架构的智慧电厂管控系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102591423A (zh) * 2012-02-14 2012-07-18 邱小林 一种物联网云终端计算机
CN107200248A (zh) * 2017-05-22 2017-09-26 安徽奥里奥克科技股份有限公司 一种基于云平台的电梯物联网运行实时监测系统
US20200162503A1 (en) * 2018-11-19 2020-05-21 Cisco Technology, Inc. Systems and methods for remediating internet of things devices
CN111510489A (zh) * 2020-04-14 2020-08-07 西安财经大学 一种基于人工智能的物联网数据的采集分析系统
CN112379653A (zh) * 2020-12-01 2021-02-19 国能信控互联技术有限公司 一种基于微服务架构的智慧电厂管控系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
胡小明: ""基于EPC的物联网射频识别技术研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115982501A (zh) * 2023-01-06 2023-04-18 广州佰瑞医药有限公司 一种轻量级高性能的PHPWeb系统框架及工作方法
CN115982501B (zh) * 2023-01-06 2023-09-08 广州佰瑞医药有限公司 一种轻量级高性能的PHPWeb系统框架及工作方法

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