CN114815707B - 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 - Google Patents
一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114815707B CN114815707B CN202210534384.XA CN202210534384A CN114815707B CN 114815707 B CN114815707 B CN 114815707B CN 202210534384 A CN202210534384 A CN 202210534384A CN 114815707 B CN114815707 B CN 114815707B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- intelligent
- message queue
- feedback information
- control
- control instruction
- 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
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
- G05B19/0423—Input/output
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
- G06F18/24323—Tree-organised classifiers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/46—Multiprogramming arrangements
- G06F9/54—Interprogram communication
- G06F9/546—Message passing systems or structures, e.g. queues
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/25—Pc structure of the system
- G05B2219/25257—Microcontroller
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
- G06F2209/54—Indexing scheme relating to G06F9/54
- G06F2209/547—Messaging middleware
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
- G06F2209/54—Indexing scheme relating to G06F9/54
- G06F2209/548—Queue
-
- 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)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统,涉及设备控制技术领域,解决了现有技术在进行智能设备控制过程中,无法根据重要程度来对消息顺序进行调整,导致智能设备控制效率不高的技术问题;本发明设置有消息队列服务端,通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排,再依次发送至消息队列中,实现重要信息优先发送,以提供智能设备的控制精度和控制效率;本发明通过程度标签来识别控制指令的重要程度,程度标签根据人工经验设定,或者与智能分析结合设定,扩宽了应用场景;通过智能识别模型来确定反馈信息的重要程度,能够提高识别准确性。
Description
技术领域
本发明属于设备控制领域,涉及基于Netty网络框架的智能设备控制技术,具体是一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统。
背景技术
智能设备控制网络为设备的组网以及远、近程控制提供技术基础;现有智能设备控制方案多是通过TCP网络进行连接,存在比较大的延迟和不稳定情况,智能设备的控制成功率较低。
现有技术(公开号为CN110225005A的发明专利)公开了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统,通过Netty网络框架搭建socket网络,通过监听器解释自定义队列,生成控制指令以完成智能设备的控制。现有技术在进行智能设备控制过程中,仅能根据RabbitMQ中消息的已有顺序来控制智能设备,无法根据重要程度来对消息顺序进行调整,导致智能设备的控制效率不高;因此,亟须一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一;为此,本发明提出了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统,用于解决现有技术在进行智能设备控制过程中,无法根据重要程度来对消息顺序进行调整,导致智能设备控制效率不高的技术问题。
本发明设置有消息队列服务端,通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排,再依次发送至消息队列中,实现重要信息优先发送,以提供智能设备的控制精度和控制效率。
为实现上述目的,本发明的第一方面提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,包括消息队列服务端、智能终端和智能设备,以及基于Netty网络框架生成的通信网络;
消息队列服务端:获取所述智能终端发送的控制指令,识别重排所述控制指令,将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中;以及
获取所述智能设备的反馈信息,识别重排所述反馈信息,将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中。
优选的,通过所述Netty网络框架建立Socket网络;通过所述Socket网络连接所述消息队列服务端和所述智能终端,或者连接所述消息队列服务端和所述智能设备;其中,所述智能终端包括智能手机和电脑。
优选的,所述消息队列服务端接收到所述控制指令时,识别所述控制指令,并根据识别结果对所述控制指令进行重排,包括:
获取设定周期内接收所述控制指令的指令数量;
当指令数量超过指令数阈值时,则分别识别所述控制指令对应的程度标签;其中,所述指令数阈值根据所述消息队列的处理能力设定;
结合所述程度标签将所述控制指令按照重要程度由大到小进行重新排序。
优选的,识别所述控制指令中的设备标签以及对应的设备操作,根据所述设备标签以及对应的所述设备操作依次确定所述程度标签;其中,所述程度标签通过人工分析设定和/或智能分析设定,并存储在所述消息队列服务端。
优选的,通过监听器对所述消息队列中的所述控制指令进行监听;
所述监听器识别解析所述控制指令的内容生成对应的命令参数,根据所述命令参数完成对所述智能设备的控制。
优选的,所述消息队列服务端接收到所述智能设备的反馈信息时,识别所述反馈信息,根据分析结果将所述反馈信息进行重排,包括:
获取设定周期内接收所述反馈信息的信息数量;
当信息数量超过信息数阈值时,则通过智能识别模型识别所述反馈信息的重要程度;其中,所述信息数阈值根据所述消息队列的处理能力设定;
将所述反馈信息按照重要程度由大到小进行重新排序。
优选的,所述智能识别模型基于人工智能模型建立,包括:
获取标准训练数据;其中,所述标准训练数据包括各种类型的反馈信息以及对应的信息标签,信息标签用于表示反馈信息的重要程度;
构建人工智能模型;其中,所述人工智能模型包括支持向量机模型或者随机森林模型;
通过所述标准训练数据训练所述人工智能模型,将训练完成的所述人工智能模型标记为智能识别模型,并存储在所述消息队列服务端中。
本发明的第一方面提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法,包括:
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端,所属消息队列服务端识别重排所述控制指令,将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中;
通过监听器对所述控制指令进行解析生成命令参数,根据命令参数对智能设备进行控制;
将所述智能设备的反馈信息发送至所述消息队列服务端,所述消息队列服务端识别重排所述反馈信息;
将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中,进而将反馈信息发送至所述智能终端。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明设置有消息队列服务端,通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排,再依次发送至消息队列中,实现重要信息优先发送,以提供智能设备的控制精度和控制效率。
2、本发明通过程度标签来识别控制指令的重要程度,程度标签根据人工经验设定,或者与智能分析结合设定,扩宽了应用场景;通过智能识别模型来确定反馈信息的重要程度,能够提高识别准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,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为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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它实施例,都属于本发明保护的范围。
现有技术(公开号为CN110225005A的发明专利)公开了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统,通过Netty网络框架搭建socket网络,通过监听器解释自定义队列,生成控制指令以完成智能设备的控制。现有技术在进行智能设备控制过程中,仅能根据RabbitMQ中消息的已有顺序来控制智能设备,无法根据重要程度来对消息顺序进行调整,导致智能设备的控制效率不高。
本发明设置有消息队列服务端,通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排,再依次发送至消息队列中,实现重要信息优先发送,以提供智能设备的控制精度和控制效率。
请参阅图1,本申请第一方面实施例提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,包括消息队列服务端、智能终端和智能设备,以及基于Netty网络框架生成的通信网络;
消息队列服务端:获取智能终端发送的控制指令,识别重排控制指令,将重排之后的控制指令发送至消息队列中;以及
获取智能设备的反馈信息,识别重排反馈信息,将重排之后的反馈信息发送至消息队列中。
Netty网络框架具有学习成本低、支持多种协议以及叠代周期端等优点,因此本申请中的通信网络基于Netty网络架构搭建,具体的通过Netty网络框架建立Socket网络;通过Socket网络连接消息队列服务端和智能终端,或者连接消息队列服务端和智能设备;智能终端包括智能手机和电脑。
消息队列一般按照先进先出的原则来管理数据或者指令,因此本申请在将控制指令或者反馈信息发送至消息队列之前,按照重要程度对其进行数据重排,可以保证重要程度高的控制指令或者反馈信息可以优先被传达,当然优先传达是在一定时间范围内,即对一定时间范围内获取的控制指令或者反馈信息进行排序,避免导致智能设备的控制紊乱。
本申请中的消息队列服务端是连接智能终端和智能设备的中间件,以保证智能终端和智能设备之间数据交互的通畅;当然还需要一些端口、网关等部件来保证本申请正常工作。
在一个优选的实施例中,消息队列服务端接收到控制指令时,识别控制指令,并根据识别结果对控制指令进行重排,包括:
获取设定周期内接收控制指令的指令数量;
当指令数量超过指令数阈值时,则分别识别控制指令对应的程度标签;
结合程度标签将控制指令按照重要程度由大到小进行重新排序。
本实施例先对预设周期内控制指令的数量进行统计,如果指令数量较少,消息队列可以迅速处理完毕,则不需要进行重新排序,直接将所有控制指令按照接收的先后时刻发送至消息队列中进行处理;反之,如果指令数量较多,无法通过消息队列快速处理,则对控制指令进行分析实现部分控制指令的优先处理。
确定需要进行重新排序之后,则识别控制指令的程度标签,进而根据程度标签对控制指令进行排序。
本实施例中设定周期根据系统设置的控制指令的处理时间来确定,举例说明:
某系统中设置的控制指令的处理时间为CS;
通过YZ=α×CS可以获取预设周期;α根据系统设定的比例系数,用来表示消息队列在处理控制指令时所能占用的最大时间。
本实施例中的指令数阈值根据消息队列的处理能力设定,假设消息队列在效率最优的情况下支持5条控制指令排队,则指令数阈值则为5。
在另外一些优选的实施例中,也可以根据具体的操作流程,按照重要程度由小到大来进行排序,如对所有家用电器进行断电时,则先关闭电视、冰箱、空调,再关闭总电闸。
在一个可选的实施例中,识别控制指令中的设备标签以及对应的设备操作,根据设备标签以及对应的设备操作依次确定程度标签。
控制指令一般用来控制某设备进行某操作,因此在为控制指令设置程度标签时,根据智能设备以及具体操作来依次设定。
可以理解的是,程度标签通过人工分析设定和/或智能分析设定,并存储在消息队列服务端。
获取历史的控制指令,通过人工分析控制指令依次确定智能设备的优先级,以及各智能设备中具体操作的优先级;或者根据临时控制指令,结合机器学习算法进行智能分析,进而设定程度标签。
举例说明本实施例:
假设有2台智能设备,分别为智能空调和智能窗户;智能空调对应的控制指令为关闭空调(程度标签为12);智能窗户对应的控制指令为关闭窗户(程度标签为11);
则上述2条控制指令同处于一个预设周期内,且超过指令数阈值时,则重排之后的顺序为关闭窗户、关闭空调,进而依次输入到消息队列中。
值得注意的是,在同一预设周期内拥有针对同一智能设备的不同控制指令时,如既有关闭空调,也有打开空调,且关闭空调的优先级更高,则重排之后的顺序为关闭空调、开启空调,在关闭空调之后,应该取消开启空调指令的执行,或者直接删除开启空调指令而不发送至消息队列,避免重复的开关操作。
在一个优选的实施例中,通过监听器对消息队列中的控制指令进行监听;
监听器识别解析控制指令的内容生成对应的命令参数,根据命令参数完成对智能设备的控制。
通过监听器实时监听消息队列的控制指令,对其解析生成命令参数,再通过网关等设备实现对智能设备的控制。
在一个优选的实施例中,消息队列服务端接收到智能设备的反馈信息时,识别反馈信息,根据分析结果将反馈信息进行重排,包括:
获取设定周期内接收反馈信息的信息数量;
当信息数量超过信息数阈值时,则通过智能识别模型识别反馈信息的重要程度;
将反馈信息按照重要程度由大到小进行重新排序。
本实施例依然考虑消息队列的处理能力来确定预设周期和信息数阈值,将预设周期内接收到的反馈信息进行重新排序,再依次发送至消息队列。
消息队列服务端对反馈消息和控制指令的处理流程一致,区别在于控制指令会用于控制智能设备,反馈信息会发送至智能终端用于分析智能设备的状态。
在一个可选的实施例中,智能识别模型基于人工智能模型建立,包括:
获取标准训练数据;
构建人工智能模型,通过标准训练数据训练人工智能模型,将训练完成的人工智能模型标记为智能识别模型,并存储在消息队列服务端中。
本实施例是通过设置好标准训练数据来训练人工智能模型,通过人工智能来实现反馈信息的分类,进而完成排序。
标准训练数据中反馈信息以及对应的信息标签根据实际经验选择和设定;比如反馈信息分为三种:预警信息、维护信息和状态数据,则在设定信息标签时,预警信息的重要程度最高,维护信息的重要程度次之,状态数据的重要程度最低。
值得注意的是,上述无论是控制指令还是反馈信息,一旦存在两个重要程度相同的情况,则按照接收时刻或者采集时刻来进行排序。
本申请第一方面实施例提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法,包括:
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端,所属消息队列服务端识别重排控制指令,将重排之后的控制指令发送至消息队列中;
通过监听器对控制指令进行解析生成命令参数,根据命令参数对智能设备进行控制;
将智能设备的反馈信息发送至消息队列服务端,消息队列服务端识别重排反馈信息;
将重排之后的反馈信息发送至消息队列中,进而将反馈信息发送至智能终端。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式;公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
本发明的工作原理:
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端,所属消息队列服务端识别重排控制指令,将重排之后的控制指令发送至消息队列中。
通过监听器对控制指令进行解析生成命令参数,根据命令参数对智能设备进行控制。
将智能设备的反馈信息发送至消息队列服务端,消息队列服务端识别重排反馈信息。
将重排之后的反馈信息发送至消息队列中,进而将反馈信息发送至智能终端。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (5)
1.一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,包括消息队列服务端、智能终端和智能设备,以及基于Netty网络框架生成的通信网络,其特征在于:
消息队列服务端:获取所述智能终端发送的控制指令,识别重排所述控制指令,将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中;以及
获取所述智能设备的反馈信息,识别重排所述反馈信息,将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中;
所述消息队列服务端接收到所述智能设备的反馈信息时,识别所述反馈信息,根据分析结果将所述反馈信息进行重排,包括:
获取设定周期内接收所述反馈信息的信息数量;
当信息数量超过信息数阈值时,则通过智能识别模型识别所述反馈信息的重要程度;其中,所述信息数阈值根据所述消息队列的处理能力设定;
将所述反馈信息按照重要程度由大到小进行重新排序;
所述智能识别模型基于人工智能模型建立,包括:
获取标准训练数据;其中,所述标准训练数据包括各种类型的反馈信息以及对应的信息标签,信息标签用于表示反馈信息的重要程度,且反馈信息包括预警信息、维护信息和状态数据;
构建人工智能模型;其中,所述人工智能模型包括支持向量机模型或者随机森林模型;通过所述标准训练数据训练所述人工智能模型,将训练完成的所述人工智能模型标记为智能识别模型,并存储在所述消息队列服务端中;
该系统的工作方法包括:
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端,所属消息队列服务端识别重排所述控制指令,将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中;
通过监听器对所述控制指令进行解析生成命令参数,根据命令参数对智能设备进行控制;
将所述智能设备的反馈信息发送至所述消息队列服务端,所述消息队列服务端识别重排所述反馈信息;将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中,进而将反馈信息发送至所述智能终端;
设置有消息队列服务端,通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排,再依次发送至消息队列中,实现重要信息优先发送,以提高智能设备的控制精度和控制效率;通过程度标签来识别控制指令的重要程度,程度标签根据人工经验设定,或者与智能分析结合设定,扩宽了应用场景;通过智能识别模型来确定反馈信息的重要程度,能够提高识别准确性;
当控制指令和反馈信息的重要程度相同时,则按照接收时刻或者采集时刻来进行排序;
将控制指令或者反馈信息发送至消息队列之前,按照重要程度对其进行数据重排,可以保证重要程度高的控制指令或者反馈信息可以优先被传达,优先传达是在一定时间范围内,即对一定时间范围内获取的控制指令或者反馈信息进行排序,避免导致智能设备的控制紊乱。
2.根据权利要求1所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,其特征在于,通过所述Netty网络框架建立Socket网络;通过所述Socket网络连接所述消息队列服务端和所述智能终端,或者连接所述消息队列服务端和所述智能设备;其中,所述智能终端包括智能手机和电脑。
3.根据权利要求1所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,其特征在于,所述消息队列服务端接收到所述控制指令时,识别所述控制指令,并根据识别结果对所述控制指令进行重排,包括:
获取设定周期内接收所述控制指令的指令数量;
当指令数量超过指令数阈值时,则分别识别所述控制指令对应的程度标签;其中,所述指令数阈值根据所述消息队列的处理能力设定;
结合所述程度标签将所述控制指令按照重要程度由大到小进行重新排序。
4.根据权利要求3所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,其特征在于,识别所述控制指令中的设备标签以及对应的设备操作,根据所述设备标签以及对应的所述设备操作依次确定所述程度标签;其中,所述程度标签通过人工分析设定和/或智能分析设定,并存储在所述消息队列服务端。
5.根据权利要求4所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制系统,其特征在于,通过监听器对所述消息队列中的所述控制指令进行监听;
所述监听器识别解析所述控制指令的内容生成对应的命令参数,根据所述命令参数完成对所述智能设备的控制。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210534384.XA CN114815707B (zh) | 2022-05-17 | 2022-05-17 | 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210534384.XA CN114815707B (zh) | 2022-05-17 | 2022-05-17 | 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114815707A CN114815707A (zh) | 2022-07-29 |
CN114815707B true CN114815707B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=82514665
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210534384.XA Active CN114815707B (zh) | 2022-05-17 | 2022-05-17 | 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114815707B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103077246A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-05-01 | 国网电力科学研究院 | 一种基于Netty的大屏可视化平台数据推送系统 |
CN108234614A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-06-29 | 华南理工大学 | 一种基于自定义协议及Netty框架的交互方法 |
CN109730019A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-05-10 | 南昌大学 | 一种基于物联网的自定义协议多功能金鱼饲养系统 |
CN112731850A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-30 | 湖南嘿哈猫网络科技有限公司 | 一种基于物联网的智能家居盒子 |
CN113031452A (zh) * | 2019-12-24 | 2021-06-25 | 杭州行至云起科技有限公司 | 一种批量处理智能家居设备控制指令的方法和系统 |
CN114131922A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 南京工程学院 | 一种基于分体固化打印的共享打印机系统 |
CN114338481A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-04-12 | 重庆伏特猫科技有限公司 | 一种基于Netty框架的终端设备数据采集系统 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103795647A (zh) * | 2012-11-01 | 2014-05-14 | 鼎点视讯科技有限公司 | 数据采集方法、数据采集器和系统 |
CN103955846B (zh) * | 2014-05-08 | 2017-06-06 | 上海亿动信息技术有限公司 | 信息处理系统中控制多个终端智能反馈的控制方法及装置 |
CN104181886B (zh) * | 2014-08-13 | 2017-08-08 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种智能家居系统及控制方法 |
CN105159102A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-12-16 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 智能家电、智能家电系统及其方法 |
CN110225005A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-10 | 广东华卓科技有限公司 | 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 |
CN111143061B (zh) * | 2019-12-18 | 2024-02-23 | 海尔优家智能科技(北京)有限公司 | 多设备的联动控制方法、装置及存储介质 |
CN111614716B (zh) * | 2020-04-10 | 2022-12-16 | 厦门网宿有限公司 | 一种采集远程设备数据的方法及系统 |
CN113468351A (zh) * | 2020-04-27 | 2021-10-01 | 海信集团有限公司 | 一种智能设备及图像处理方法 |
CN111522278A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-08-11 | 江苏中岚智能科技有限公司 | 一种集成数据采集控制传输功能的实时性系统 |
CN111421556A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-07-17 | 商玉婷 | 一种机器人智能控制系统 |
CN112422419A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-26 | 杭州明物智能科技有限公司 | 一种具备工业数据采集的5g网关路由器及其应用方法 |
CN113900383A (zh) * | 2021-10-08 | 2022-01-07 | 中移(杭州)信息技术有限公司 | 智能家居设备控制方法、路由器、智能家居系统及介质 |
-
2022
- 2022-05-17 CN CN202210534384.XA patent/CN114815707B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103077246A (zh) * | 2013-01-18 | 2013-05-01 | 国网电力科学研究院 | 一种基于Netty的大屏可视化平台数据推送系统 |
CN108234614A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-06-29 | 华南理工大学 | 一种基于自定义协议及Netty框架的交互方法 |
CN109730019A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-05-10 | 南昌大学 | 一种基于物联网的自定义协议多功能金鱼饲养系统 |
CN113031452A (zh) * | 2019-12-24 | 2021-06-25 | 杭州行至云起科技有限公司 | 一种批量处理智能家居设备控制指令的方法和系统 |
CN112731850A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-30 | 湖南嘿哈猫网络科技有限公司 | 一种基于物联网的智能家居盒子 |
CN114131922A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 南京工程学院 | 一种基于分体固化打印的共享打印机系统 |
CN114338481A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-04-12 | 重庆伏特猫科技有限公司 | 一种基于Netty框架的终端设备数据采集系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Jing Ming.GSIS: A 3D geological multi-body modeling system from netty cross-sections with topology.《Computers & Geosciences》.2010,第756-763页. * |
李坤.车联网远程监控系统设计与实现.《科技视界》.2020,第125-126页. * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114815707A (zh) | 2022-07-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108093030B (zh) | 一种基于云服务器的人工智能模型部署方法 | |
CN105281981A (zh) | 网络服务的数据流量监控方法和装置 | |
CN102299833A (zh) | 一种智能家居远程控制系统及其控制方法 | |
CN107040608A (zh) | 一种数据处理方法及系统 | |
CN114567519B (zh) | 一种多线程并行管理多个智能设备指令消息的方法及装置 | |
CN110887173A (zh) | 一种对中央空调系统进行远程控制的方法和装置 | |
CN109101326A (zh) | 一种后台进程管理方法和装置 | |
CN109615086B (zh) | 一种运维辅助标签的生成方法及系统 | |
CN114815707B (zh) | 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及系统 | |
CN110884537A (zh) | 联动功能实现系统及方法 | |
CN113986349A (zh) | 数据处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 | |
CN116471381A (zh) | 一种基于ai的变配电室人员器具状态监测方法 | |
CN112003753B (zh) | 基于可配置网关的期望值判断采集传输监控系统及方法 | |
CN113742174A (zh) | 云手机应用监控方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN109297143A (zh) | 集中式空调控制的系统、方法、装置及计算机存储介质 | |
CN112579053A (zh) | 超轻量嵌入式物联网规则引擎的设计架构 | |
CN107806692A (zh) | 一种基于无线信道状态信息的智能空调及其控制方法 | |
CN109756503B (zh) | 一种消防机器人的通讯协议设计方法 | |
CN114817671A (zh) | 一种空调物联网的日志分析方法及系统 | |
CN115865975A (zh) | 日志获取的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN114760215A (zh) | 一种计算机网络数据传输性能监测方法及系统 | |
CN115033253A (zh) | 一种深度学习模型的云边协同训练和部署系统及方法 | |
CN109410085B (zh) | 一种养殖场设备的绑定系统和方法 | |
CN116029646B (zh) | 一种基于物联网的物流设备控制系统及方法 | |
CN109798640A (zh) | 基站空调监控装置和方法 |
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 |