CN114942842A - 一种物联网智能终端的控制系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物联网智能终端的控制系统及其控制方法，属于物联网技术领域，包括传输模块、处理模块和服务器；所述传输模块用于与数据传感器进行通信连接，并进行相应的归类，标记同类特征标签；所述处理模块用于对采集数据进行处理，具体方法包括：获取不同传输通道传输的采集数据，打上对应的传输通道标签，标记为采集传输数据，为采集传输数据分配对应的服务器算力资源；建立采集传输数据处理方法库，获取对应的灵活算力资源分配值，将分配值和对应的采集传输数据种类输入到采集传输数据处理方法库中进行匹配，获得对应的采集传输数据处理方案，根据匹配到的采集传输数据处理方案对对应的采集传输数据进行处理。

Description

一种物联网智能终端的控制系统及其控制方法

技术领域

本发明属于物联网技术领域，具体是一种物联网智能终端的控制系统及其控制方法。

背景技术

物联网(Internet of Things，简称IOT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

但是随着物联网技术发展，接入网络的终端越来越多，接入网络的终端类型也越来越广泛，造成采集数据的处理也越来越困难和复杂，因此本发明提供了一种物联网智能终端的控制系统及其控制方法。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种物联网智能终端的控制系统及其控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种物联网智能终端的控制系统，包括传输模块、处理模块和服务器；

所述传输模块用于与数据传感器进行通信连接，并进行相应的归类，标记同类特征标签；

所述处理模块用于对采集数据进行处理，具体方法包括：

获取不同传输通道传输的采集数据，打上对应的传输通道标签，标记为采集传输数据，为采集传输数据分配对应的服务器算力资源；建立采集传输数据处理方法库，获取对应的灵活算力资源分配值，将分配值和对应的采集传输数据种类输入到采集传输数据处理方法库中进行匹配，获得对应的采集传输数据处理方案，根据匹配到的采集传输数据处理方案对对应的采集传输数据进行处理。

进一步地，传输模块的工作方法包括：

获取数据传感器数据，根据获取的数据传感器数据绘制数据传感器分布图，根据数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类，识别具有同类特征标签的数据传感器，获取同类特征标签的种类数量，设置对应数量的数据汇总单元，将数据汇总单元与具有对应同类特征标签的数据传感器进行连接；设置数据接收单元，在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，通过对应的数据传输通道进行数据传输。

进一步地，根据数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类的方法包括：

在数据传感器分布图中建立坐标系，识别各个数据传感器的坐标，标记为传感器坐标；识别数据传感器的用途和数据采集格式，根据数据传感器的用途和数据采集格式将数据传感器分为若干个初始采集分类，并在数据传感器分布图中打上对应的初始分类标签；

获取样本集合D，计算两两特征矢量之间的欧氏距离，标记为OL；设置最大允许距离Pmax，将OL≤Pmax对应的特征矢量进行同类标记，获得同类特征集，更新间隔距离，输出同类特征集的代表矢量，再次计算同类特征集与其他待选点的欧式距离，依次类推，直到完成全部待选点和初始点的同类标记；获得若干个同类特征集，将属于同一同类特征集的数据传感器打上对应的同类特征标签。

进一步地，获取样本集合D的方法包括：

在每个初始采集分类中任意选择一个数据传感器作为初始点，将属于同初始采集分类的剩余的数据传感器标记待选点，将待选点标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；计算待选点到初始点之间的间隔距离，并标记为Pi；获取各个待选点的数据量值，并标记为LZi，根据Pi和LZi建立特征矢量Xi＝[LZi，Pi]，获得样本集合D＝{X1,X2，……，Xn}。

进一步地，获取各个待选点的数据量值的方法包括：

获取待选点的采集数据格式和采集数据量，根据采集数据格式设置量值修正系数，将量值修正系数标记为LX，将采集数据量标记为CL，根据量值公式LZ＝λ×LX×CL获得数据量值，其中λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1。

进一步地，为采集传输数据分配对应的服务器算力资源的方法包括：

获取当前服务器具有的算力资源，根据物联网终端的运行要求将服务器的算力资源划分为固定算力资源和灵活算力资源，将固定算力资源分配给对应的采集传输数据处理过程；进行灵活算力资源的再分配。

进一步地，进行灵活算力资源的再分配的方法包括：

获取各个数据传输通道分配的数据块资源比例，匹配通道修正值，并标记为TDj，其中j为采集传输数据，j＝1、2、……、m，m为正整数；获取采集传输数据对应的代表矢量，识别代表矢量中的数据量值，标记为LZj，获取采集传输数据对应的数据传感器数量，标记为SLj，根据分配值公式获得分配值，建立灵活资源匹配表，根据获得的分配值和对应的采集传输数据种类从灵活资源匹配表中匹配对应的灵活算力资源份额，根据匹配到的灵活算力资源份额分配对应的灵活算力资源给对应的采集传输数据处理过程。

进一步地，分配值公式为

其中b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1。

一种物联网智能终端的控制系统的控制方法，具体步骤包括：

步骤一：绘制数据传感器分布图，数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类，标记同类特征标签；

步骤二：通过数据汇总单元连接数据传感器，汇总采集数据，在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，通过对应的数据传输通道进行数据传输；

步骤三：进行服务器算力资源分配，匹配对应的采集传输数据处理方案，进行采集传输数据处理。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

通过进行数据传感器的合并分类，实现针对不同的采集数据通过不同的数据传输通道进行传输，使得数据传输的更加快捷合理；通过进行服务器算力资源的合理分配，加快采集数据的处理效率；通过传输模块和处理模块之间的相互配合，实现对多种数据传感器采集数据的合理处理，解决因为接入网络的终端类型越来越广泛，造成采集数据的处理越来越困难和复杂的问题。

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的介绍，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为本发明原理框图。

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他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种物联网智能终端的控制系统，包括传输模块、处理模块和服务器；

所述传输模块用于与数据传感器进行通信连接，并进行相应的归类，具体方法包括：

获取数据传感器数据，数据传感器数据包括安装位置、用途、采集的数据种类等信息，数据传感器在物联网中用于进行数据采集；根据获取的数据传感器数据绘制数据传感器分布图，即为先根据位置数据确定数据传感器位置分布图，再将对应剩余的数据传感器数据在分布图中进行标记；根据数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类，识别具有同类特征标签的数据传感器，获取同类特征标签的种类数量，设置对应数量的数据汇总单元，数据汇总单元用于进行连接数据传感器的数据汇总中转，是设置在对应数据传感器周边的，将数据汇总单元与具有对应同类特征标签的数据传感器进行连接；设置数据接收单元，数据接收单元用于接收数据汇总单元传输的采集数据，根据需要一般设置在控制室、云端等位置，在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，通过对应的数据传输通道进行数据传输。

数据传感器分布图是以对应区域的地图为基础，根据数据传感器数据进行相应的标记和处理，具体的绘制方法为本领域常识；包括数据传感器位置、用途、采集的数据种类、间隔距离等信息。

根据数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类的方法包括：

在数据传感器分布图中建立坐标系，识别各个数据传感器的坐标，标记为传感器坐标；识别数据传感器的用途和数据采集格式，根据数据传感器的用途和数据采集格式将数据传感器分为若干个初始采集分类，即为属于同一用途和同一数据采集格式的数据传感器属于同一采集分类；并在数据传感器分布图中打上对应的初始分类标签；

在每个初始采集分类中任意选择一个数据传感器作为初始点，将属于同初始采集分类的剩余的数据传感器标记待选点，将待选点标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；计算待选点到初始点之间的间隔距离，并标记为Pi；获取各个待选点的数据量值，并标记为LZi，根据Pi和LZi建立特征矢量Xi＝[LZi，Pi]，获得样本集合D＝{X1,X2，……，Xn}；计算两两特征矢量之间的欧氏距离，标记为OL；设置最大允许距离Pmax，由专家组根据实际情况进行设置；OL>Pmax不进行操作；将OL≤Pmax对应的特征矢量进行同类标记，获得同类特征集，更新间隔距离，输出同类特征集的代表矢量，再次计算同类特征集与其他待选点的欧式距离，依次类推，直到完成全部待选点和初始点的同类标记；获得若干个同类特征集，将属于同一同类特征集的数据传感器打上对应的同类特征标签；完成数据传感器的合并分类。

获取各个待选点的数据量值的方法包括：

获取待选点的采集数据格式和采集数据量，根据采集数据格式设置量值修正系数，先由专家组建立对应数据格式的系数匹配表，再进行匹配获得的，具体是参照对应数据格式的处理效率等因素设置的量值修正系数；将量值修正系数标记为LX，将采集数据量标记为CL，根据量值公式LZ＝λ×LX×CL获得数据量值，其中λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1。

更新间隔距离的方法包括：

获取同类特征集内各个待选点的坐标位置，计算中心点坐标，将计算的中心点坐标作为同类代表坐标，计算对应的间隔距离。

输出同类特征集的代表矢量的方法包括：

获取同类特征集内各个待选点的特征矢量Xi，识别具有的待选点数据，匹配调整系数，根据匹配到的调整系数进行调整，如

其中η为调整系数；匹配调整系数是先由专家组建立对应数量的调整系数匹配表，再进行相应的匹配。

在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，根据传输的数据种类、数据量和紧急程度给不同的数据传输通道分配不同的数据块资源，可以利用5G切片技术进行数据传输，具体的如何建立和分配为本领域常识。

所述处理模块用于对采集数据进行处理，具体方法包括：

获取不同传输通道传输的采集数据，打上对应的传输通道标签，标记为采集传输数据，为采集传输数据分配对应的服务器算力资源；建立采集传输数据处理方法库，获取对应的灵活算力资源分配值，将分配值和对应的采集传输数据种类输入到采集传输数据处理方法库中进行匹配，获得对应的采集传输数据处理方案，根据匹配到的采集传输数据处理方案对对应的采集传输数据进行处理。

为采集传输数据分配对应的服务器算力资源的方法包括：

获取当前服务器具有的算力资源，根据物联网终端的运行要求将服务器的算力资源划分为固定算力资源和灵活算力资源，将固定算力资源分配给对应的采集传输数据处理过程；

获取各个数据传输通道分配的数据块资源比例，匹配通道修正值，并标记为TDj，其中j为采集传输数据，j＝1、2、……、m，m为正整数；获取采集传输数据对应的代表矢量，识别代表矢量中的数据量值，标记为LZj，获取采集传输数据对应的数据传感器数量，标记为SLj，根据分配值公式

获得分配值，其中b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1；建立灵活资源匹配表，根据获得的分配值和对应的采集传输数据种类从灵活资源匹配表中匹配对应的灵活算力资源份额，根据匹配到的灵活算力资源份额分配对应的灵活算力资源给对应的采集传输数据处理过程。

根据物联网终端的运行要求将服务器的算力资源划分为固定算力资源和灵活算力资源，就是根据物联网终端的最低运行要求，获得对应的固定算力资源，进而再次划分出灵活算力资源。

将固定算力资源分配给对应的采集传输数据处理过程，具体的分配方法为本领域常识，因此不进行详细叙述。

匹配通道修正值的方法包括：由专家组设置各个匹配通道数据块资源分配比例对应的通道修正值，建立通道修正值匹配表，匹配对应的通道修正值。

建立灵活资源匹配表的方法包括：

获取各个采集传输数据种类具有的分配值区间，由专家组设置对应的灵活算力资源份额，建立灵活资源匹配表；具体的如何设置为本领域常识，因此不进行详细叙述。

建立采集传输数据处理方法库的方法包括：

根据采集传输数据种类获取对应的标准采集传输数据处理方案，获取对应采集传输数据种类具有的分配值，由专家组根据分配值对标准采集传输数据处理方案进行调整，获得对应的采集传输数据处理方案，并打上对应的分配值区间，因为一个采集传输数据处理方案是可以对应多个分配值的；建立第一数据库，将采集传输数据处理方案输入到第一数据库中，将当前的第一数据库标记为采集传输数据处理方法库。

一种物联网智能终端的控制系统的控制方法，应用于上述中的一种物联网智能终端的控制系统；具体控制步骤包括：

步骤一：绘制数据传感器分布图，数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类，标记同类特征标签；

步骤二：通过数据汇总单元连接数据传感器，汇总采集数据，在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，通过对应的数据传输通道进行数据传输；

步骤三：进行服务器算力资源分配，匹配对应的采集传输数据处理方案，进行采集传输数据处理。

上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行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大量数据模拟获得。

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 (9)

1.一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，包括传输模块、处理模块和服务器；

所述传输模块用于与数据传感器进行通信连接，并进行相应的归类，标记同类特征标签；

所述处理模块用于对采集数据进行处理，具体方法包括：

获取不同传输通道传输的采集数据，打上对应的传输通道标签，标记为采集传输数据，为采集传输数据分配对应的服务器算力资源；建立采集传输数据处理方法库，获取对应的灵活算力资源分配值，将分配值和对应的采集传输数据种类输入到采集传输数据处理方法库中进行匹配，获得对应的采集传输数据处理方案，根据匹配到的采集传输数据处理方案对对应的采集传输数据进行处理。

2.根据权利要求1所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，传输模块的工作方法包括：

获取数据传感器数据，根据获取的数据传感器数据中绘制数据传感器分布图，根据数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类，识别具有同类特征标签的数据传感器，获取同类特征标签的种类数量，设置对应数量的数据汇总单元，将数据汇总单元与具有对应同类特征标签的数据传感器进行连接；设置数据接收单元，在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，通过对应的数据传输通道进行数据传输。

3.根据权利要求2所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，根据数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类的方法包括：

在数据传感器分布图中建立坐标系，识别各个数据传感器的坐标，标记为传感器坐标；识别数据传感器的用途和数据采集格式，根据数据传感器的用途和数据采集格式将数据传感器分为若干个初始采集分类，并在数据传感器分布图中打上对应的初始分类标签；

获取样本集合D，计算两两特征矢量之间的欧氏距离，标记为OL；设置最大允许距离Pmax，将OL≤Pmax对应的特征矢量进行同类标记，获得同类特征集，更新间隔距离，输出同类特征集的代表矢量，再次计算同类特征集与其他待选点的欧式距离，依次类推，直到完成全部待选点和初始点的同类标记；获得若干个同类特征集，将属于同一同类特征集的数据传感器打上对应的同类特征标签。

4.根据权利要求3所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，获取样本集合D的方法包括：

在每个初始采集分类中任意选择一个数据传感器作为初始点，将属于同初始采集分类的剩余的数据传感器标记待选点，将待选点标记为i，其中i＝1、2、……、n，n为正整数；计算待选点到初始点之间的间隔距离，并标记为Pi；获取各个待选点的数据量值，并标记为LZi，根据Pi和LZi建立特征矢量Xi＝[LZi，Pi]，获得样本集合D＝{X1,X2，……，Xn}。

5.根据权利要求4所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，获取各个待选点的数据量值的方法包括：

获取待选点的采集数据格式和采集数据量，根据采集数据格式设置量值修正系数，将量值修正系数标记为LX，将采集数据量标记为CL，根据量值公式LZ＝λ×LX×CL获得数据量值，其中λ为修正因子，取值范围为0<λ≤1。

6.根据权利要求1所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，为采集传输数据分配对应的服务器算力资源的方法包括：

获取当前服务器具有的算力资源，根据物联网终端的运行要求将服务器的算力资源划分为固定算力资源和灵活算力资源，将固定算力资源分配给对应的采集传输数据处理过程；进行灵活算力资源的再分配。

7.根据权利要求6所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，进行灵活算力资源的再分配的方法包括：

获取各个数据传输通道分配的数据块资源比例，匹配通道修正值，并标记为TDj，其中j为采集传输数据，j＝1、2、……、m，m为正整数；获取采集传输数据对应的代表矢量，识别代表矢量中的数据量值，标记为LZj，获取采集传输数据对应的数据传感器数量，标记为SLj，根据分配值公式获得分配值，建立灵活资源匹配表，根据获得的分配值和对应的采集传输数据种类从灵活资源匹配表中匹配对应的灵活算力资源份额，根据匹配到的灵活算力资源份额分配对应的灵活算力资源给对应的采集传输数据处理过程。

8.根据权利要求7所述的一种物联网智能终端的控制系统，其特征在于，分配值公式为

其中b1、b2、b3均为比例系数，取值范围为0<b1≤1，0<b2≤1，0<b3≤1。

9.根据权利要求1-8任一项所述的一种物联网智能终端的控制系统的控制方法，其特征在于，具体步骤包括：

步骤一：绘制数据传感器分布图，数据传感器分布图进行数据传感器的合并分类，标记同类特征标签；

步骤二：通过数据汇总单元连接数据传感器，汇总采集数据，在数据接收单元与各个数据汇总单元之间建立不同的数据传输通道，通过对应的数据传输通道进行数据传输；

步骤三：进行服务器算力资源分配，匹配对应的采集传输数据处理方案，进行采集传输数据处理。

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