CN116074225B - 一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、系统与介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、系统与介质，属于物联网技术领域，具体包括：通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，基于传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，得到一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于稳定要求评估值确定需要中继通信终端时，基于控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互，从而进一步提升了数据交互的可靠性和稳定性。

Description

一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、系统与介质
技术领域
本发明属于物联网技术领域，尤其涉及一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、系统与介质。
背景技术
在进行舞台灯光的搭建和实时控制，往往需要对不同的灯光控制设备以及传感器信号进行实时采集，并进行不同传感器数据的数据交互，因此为了实现对多维传感器信号的数据交互，在授权发明专利授权公告号CN112383642B《物联网设备数据交互方法及装置》中通过获取物联网中设备的设备参数，生成设备的交互令牌和目标设备列表，所述目标设备列表用于指示可与该设备进行数据交互的设备；将交互令牌分发给目标设备列表中的设备；接收任意一个设备发起的交互请求，所述交互请求包含该设备的设备参数和目标设备；确定目标设备是否与目标设备列表匹配，当与目标设备列表匹配时，建立发起交互请求的设备与目标设备之间的交互通信，但是却存在以下技术问题：
1、忽视了不同的物联网设备的通信协议的差异，在进行舞台的灯光控制时，不同的物联网设备的通信协议存在巨大的差异，因此若不能根据通信协议的差异进行差异性处理，则会导致数据交互的效率和准确性都会受到影响，同时也会导致无法及时的实现对物联网设备以及灯光的实时控制。
2、忽视了对于核心的物联网设备或者根据通信协议的区分，对于通信协议的可靠性较低或者容易受干扰的物联网设备，或者对于聚光灯、投景幻灯、造型灯、音响等核心设备，其可靠性要求明显要高于脚光灯、回光灯、散光灯、光柱灯，若不能进行差异性的通信处理，则会导致最终的运行可靠性仍旧无法满足需求。
针对上述技术问题，本发明提供了一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法、系统与介质。
发明内容
为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：
根据本发明的一个方面，提供了一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，具体包括：
S11通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，并基于所述一致物联网终端的数量确定是否需要中继通信终端，若是，则进入步骤S14，若否，则进入步骤S12；
S12基于所述一致物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率确定通信协议的可靠性评估值，并基于所述可靠性评估值确定是否需要中继通信终端，若是，则进入步骤S14，若否，则进入步骤S13；
S13基于所述传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于所述稳定要求评估值确定是否需要中继通信终端，若是，则进入步骤S14，若否，则基于所述控制终端与所述一致物联网终端进行实时数据交互；
S14基于控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互。
通过结合一致物联网终端的数量进行中继通信终端的确定，从而实现了从数量的角度对通信稳定性较高的通信协议和一致物联网终端的筛选，保证了采用物联网终端的传感器通信的可靠性和稳定性。
通过基于物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率，确定物联网终端的通信协议的可靠性评估值，从而实现了从多角度对通信协议的可靠性的评估，也为提升通信协议可靠性较差的物联网终端的通信可靠性奠定了基础，实现了可靠性的评估的全面性和准确性。
通过基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，实现对一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值的准确评估，保证了对一致物联网终端的通信稳定性要求的评估的准确性和全面性，也实现了从稳定性要求的角度对一致物联网终端以及所对应的传感器的数据交互的通信稳定性的提升。
另一方面，本申请实施例中提供一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能 够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时上述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
另一方面，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显；
图1是一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法的流程图；
图2是确定一致物联网终端的通信协议的可靠性评估值的具体步骤的流程图；
图3是一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值的评估的具体步骤的流程图；
图4是采用中继通信终端的数据交互的框架图；
图5是无须中继通信终端的数据交互的框架图；
图6是一种计算机存储介质的框架图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
用语“一个”、“一”、“该”、“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等。
发明人发现，在在进行舞台灯光的搭建和实时控制，往往需要对不同的灯光控制设备以及传感器信号进行实时采集，并进行不同传感器数据的数据交互，但是却忽视了不同的物联网设备的通信协议的差异，若不能根据通信协议的差异进行差异性处理，则会导致数据交互的效率和准确性都会受到影响，同时也会导致无法及时的实现对物联网设备以及灯光的实时控制，同时也忽视了对于核心的物联网设备或者根据通信协议的区分，对于通信协议的可靠性较低或者容易受干扰的物联网设备，或者对于聚光灯、投景幻灯、造型灯、音响等核心设备，其可靠性要求明显要高于脚光灯、回光灯、散光灯、光柱灯，若不能进行差异性的通信处理，则会导致最终的运行可靠性仍旧无法满足需求。
实施例1
为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，具体包括：
S11通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，并基于所述一致物联网终端的数量确定是否需要中继通信终端，若是，则进入步骤S14，若否，则进入步骤S12；
具体的，在进行所述一致物联网终端的评估之前，还需要对所述物联网终端的数量进行确定，并基于所述物联网终端的数量确定是否需要中继通信终端。
具体的举个例子，当物联网终端的通信协议的种类为1到2种时，此时仅仅从通信协议控制的角度比较简单，但是同样当所需监测的传感器的数量大于10个或者传感器所对应的物联网终端的数量大于9个时，此时控制起来仍然存在一定的难度，因此仍需要对哪些互联网终端进行统一的中继通信终端进行实时数据交互进行判断。
具体的举个例子，中继通信终端负责对负责的物联网终端进行实时通信，并将数据进行统一化处理，采用固定的通信协议将数据传输至控制终端。
通过结合一致物联网终端的数量进行中继通信终端的确定，从而实现了从数量的角度对通信稳定性较高的通信协议和一致物联网终端的筛选，保证了采用物联网终端的传感器通信的可靠性和稳定性。
S12基于所述一致物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率确定通信协议的可靠性评估值，并基于所述可靠性评估值确定是否需要中继通信终端，若是，则进入步骤S14，若否，则进入步骤S13；
在另外一种可能的实施例中，可以通过查表的形式确定通信协议的可靠性评估值，具体的如表1所示，为不同的通信协议的可靠性评估值。
表1通信协议的可靠性评估值
通信方式 通信传输平均成功率 平均丢包率 可靠性评估值
有线 >98% <5% 1
有线 <=98% >=5% 0.7
无线 >97% <7% 0.8
无线 <=97% >=7% 0.6
需要说明的是，只有该通信方式的通信传输平均成功率和平均丢包率均满足要求时，其可靠性评估值为1或者0.8，当任一种不能满足要求时，其可靠性评估值为0.7或者0.6。
具体的，如图2所示，确定物联网终端的通信协议的可靠性评估值的具体步骤为：
S21根据所述物联网终端的通信协议的通信方式、通信连接方式，采用基于层次分析法的数学模型，确定所述物联网终端的通信协议的基础可靠性评估值；
具体的举个例子，所述通信方式包括单工通信、半双工通信及全双工通信，其中三种通信方式的取值分别为0.3、0.5、1。
具体的举个例子，所述通信连接方式包括无线连接方式、有线连接方式，并基于所述通信方式和所述通信连接方式的专家打分值，采用基于层次分析法的数学模型，确定所述物联网终端的通信协议的基础可靠性评估值。
具体的举个例子，通信连接方式包括无线连接方式、有线连接方式，其专家打分值分别为0.5，1。
S22通过所述基础可靠性评估值确定是否需要进一步的评估，若否，则将所述基础可靠性评估值作为所述物联网终端的可靠性评估值，若是，则进入步骤S23；
具体的举个例子，若基础可靠性评估值为0.9，第二可靠阈值为0.7，则将基础可靠性评估值作为所述物联网终端的可靠性评估值，说明此时的通信可靠性较高，无需进行下一步的评估。
S23将所述物联网终端的通信协议的通信传输平均成功率、平均丢包率、基础可靠性评估值作为输入集，采用基于SOA-ELM算法的可靠性评估模型，得到所述物联网终端的通信协议的修正可靠性评估值；
具体的举个例子，SOA为海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm，SOA），通过模拟海鸥群的觅食行为来进行迭代寻优，具有结构简单、参数少、易于实现、适应性强等特点。
具体的举个例子，所述基础SOA-ELM算法的可靠性评估模型构建的具体步骤为：
步骤1：对样本进行预处理，并设置SOA中的初始化参数，即海鸥群体规模、搜索空间常数、种群位置的上下界及最大迭代次数；
步骤2：以均方根误差函数为适应度函数，计算每个海鸥的初始适应度值并排序，其中适应度函数值最优者为当前最优位置，即海鸥领导者；
步骤3：进行迭代，当前迭代次数未达到最大迭代次数时，对海鸥群领导者与追随者进行位置更新，同时计算位置更新后每一个体的适应度函数值，并依据数值优劣进一步更新最优种群位置；
步骤4：判断是否满足终止条件时，若是，则输出最优的ωj和bj，若否，则返回步骤3继续进行迭代；
步骤5：将SOA寻优得到最优的ωj和bj赋予ELM模型，得出物联网终端的通信协议的修正可靠性评估值。
为了验证SOA-ELM模型的预测效果，取均方根误差(root mean square error ,RMSE)，平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE) 和决定系数R2这3个指标对模型性能进行评价，其计算公式如下:
Figure SMS_1
具体的举个例子，受吸引和排斥概念的启发，本发明针对海鸥算法提出一种新的位置更新公式，该位置更新方式不受全局最优个体的影响，而是引入了海鸥个体的历史最优解和全局最差解作为影响因子，在个体历史最优解的吸引和全局最差解的排斥作用下随机移动，从而实现位置的更新，其更新公式如下：
Figure SMS_2
其中，其中HSi(t+1)表示第t+1次迭代时的第i只海鸥更新后的位置，HSi(t)为更新前的第t次迭代时的位置，Pb,i为第i只海鸥的历史最优位置，HSw(t)为种群的全局最差位置，rd是[0,1]范围内服从均匀分布的随机数。
S24利用所述物联网终端的通信协议的最长通信距离对所述修正可靠性评估值进行修正，得到所述物联网终端的通信协议的可靠性评估值。
具体的，所述可靠性评估值的取值范围在0到1之间，其中所述可靠性评估值的取值越大，所述物联网终端的通信协议的可靠性就越高，其中所述可靠性评估值的计算公式为：
Figure SMS_3
其中L为物联网终端的通信协议的最长通信距离，Llimit为通信距离阈值，P1为修正可靠性评估值，min为取最小值函数。
在本实施例中，通过基于物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率，确定物联网终端的通信协议的可靠性评估值，从而实现了从多角度对通信协议的可靠性的评估，也为提升通信协议可靠性较差的物联网终端的通信可靠性奠定了基础，实现了可靠性的评估的全面性和准确性。
S13基于所述传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于所述稳定要求评估值确定是否需要中继通信终端，若是，则进入步骤S14，若否，则基于所述控制终端与所述一致物联网终端进行实时数据交互；
具体的，所述传感器的种类包括聚光灯的传感器、投景幻灯的传感器、造型灯的传感器、音响的传感器、脚光灯的传感器、回光灯的传感器、散光灯的传感器、光柱灯的传感器，所述核心传感器包括聚光灯的传感器、投景幻灯的传感器、造型灯的传感器、音响的传感器。
具体的，如图3所示，一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值的评估的具体步骤为：
S31基于所述一致物联网终端所对应的核心传感器的数量确定是否需要稳定传输，若是，则将所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1，若否，则进入步骤S32；
具体的举个例子，若一致物联网终端所对应的核心传感器的数量大于3个以上，则说明该一致物联网终端的重要性明显较高，因此无须评估，可以直接将其所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1。
S32基于所述一致物联网终端所对应的核心传感器的数量确定是否需要可靠传输，若否，则进入S34，若是，则进入S33；
具体的举个例子，当一致物联网终端所对应的核心传感器的数量不大于3个以上，但是也有2到3个时，此时确定需要可靠传输，具体的举个例子，当一致物联网终端所对应的核心传感器的数量不大于3个以上，但是也有2到3个时，此时还需要对一致物联网终端的数量进行确定，当一致物联网终端的数量大于8个以上时，说明其重要性较高，可以直接将其所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1。
S33基于所述一致物联网终端的数量确定是否需要稳定传输，若是，则将所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1，若否，则进入步骤S33；
S33基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，采用基于机器学习算法的稳定性评估模型，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值。
具体的举个例子，稳定评估模型的输入集为Xw={T1、T2、Wa}，其中T1、T2、Wa分别为一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值。
具体的举个例子，稳定性评估模型采用基于SOA-ELM算法的稳定性评估模型，具体的构建过程此处不再一一赘述。
具体的举个例子，所述稳定要求评估值的取值范围在0到1之间，一般稳定要求评估值的取值越大，则说明一致物联网终端所采用的通信协议的稳定性要求越高。
S14如图基于控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互。
在本实施例中，通过基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，实现对一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值的准确评估，保证了对一致物联网终端的通信稳定性要求的评估的准确性和全面性，也实现了从稳定性要求的角度对一致物联网终端以及所对应的传感器的数据交互的通信稳定性的提升。
为了方便理解，下面给出一个最佳的实施例:
通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，并基于所述一致物联网终端的数量大于五种以上时，确定需要中继通信终端，并采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互；
当一致物联网终端的数量不大于五种以上时，基于所述一致物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率确定通信协议的可靠性评估值，具体的评估方式如图2所示，并基于所述可靠性评估值确定需要中继通信终端时，采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互；
基于所述传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，具体的评估方式如图3所示，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于所述稳定要求评估值确定需要中继通信终端时，如图4所示，采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互，若否，如图5所示，基于所述控制终端与所述一致物联网终端进行实时数据交互。
另外一方面，本申请实施例中提供一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能 够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时上述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
其中所述一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法，具体包括：
通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，并基于所述一致物联网终端的数量大于五种以上时，确定需要中继通信终端，并采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互；
当一致物联网终端的数量不大于五种以上时，基于所述一致物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率确定通信协议的可靠性评估值，具体的评估方式如图2所示，并基于所述可靠性评估值确定需要中继通信终端时，采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互；
基于所述传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，具体的评估方式如图3所示，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于所述稳定要求评估值确定需要中继通信终端时，如图4所示，采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互，若否，如图5所示，基于所述控制终端与所述一致物联网终端进行实时数据交互。
其中如图3所示，在进行稳定要求评估值的评估的具体步骤为：
S31基于所述一致物联网终端所对应的核心传感器的数量确定是否需要稳定传输，若是，则将所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1，若否，则进入步骤S32；
具体的举个例子，若一致物联网终端所对应的核心传感器的数量大于3个以上，则说明该一致物联网终端的重要性明显较高，因此无须评估，可以直接将其所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1。
S32基于所述一致物联网终端所对应的核心传感器的数量确定是否需要可靠传输，若否，则进入S34，若是，则进入S33；
具体的举个例子，当一致物联网终端所对应的核心传感器的数量不大于3个以上，但是也有2到3个时，此时确定需要可靠传输，具体的举个例子，当一致物联网终端所对应的核心传感器的数量不大于3个以上，但是也有2到3个时，此时还需要对一致物联网终端的数量进行确定，当一致物联网终端的数量大于8个以上时，说明其重要性较高，可以直接将其所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1。
S33基于所述一致物联网终端的数量确定是否需要稳定传输，若是，则将所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1，若否，则进入步骤S33；
S33基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，采用基于机器学习算法的稳定性评估模型，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值。
具体的举个例子，稳定评估模型的输入集为Xw={T1、T2、Wa}，其中T1、T2、Wa分别为一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值。
具体的举个例子，稳定性评估模型采用基于SOA-ELM算法的稳定性评估模型，具体的构建过程此处不再一一赘述。
具体的举个例子，所述稳定要求评估值的取值范围在0到1之间，一般稳定要求评估值的取值越大，则说明一致物联网终端所采用的通信协议的稳定性要求越高。
具体的，本实施例还提供了一种计算机系统，该计算机系统包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库；其中，该计算机系统的处理器用于提供计算和控制能力；该计算机系统的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
另一方面，如图6所示，本发明提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
其中所述一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法具体包括：
通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，并基于所述一致物联网终端的数量大于五种以上时，确定需要中继通信终端，并采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互；
当一致物联网终端的数量不大于五种以上时，基于所述一致物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率确定通信协议的可靠性评估值，具体的评估方式如图2所示，并基于所述可靠性评估值确定需要中继通信终端时，采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互；
基于所述传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，具体的评估方式如图3所示，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于所述稳定要求评估值确定需要中继通信终端时，如图4所示，采用控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互，若否，如图5所示，基于所述控制终端与所述一致物联网终端进行实时数据交互。
具体的，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以 通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可 包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM （PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括 随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得， 诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强 型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM （RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (11)

1.一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，具体包括：
通过所需监测的传感器确定所述传感器所对应的物联网终端的通信协议，将采用相同通信协议的物联网终端作为一致物联网终端，并基于所述一致物联网终端的数量确定是否需要中继通信终端，若是，则进入最后一步，若否，则进入下一步骤；
基于所述一致物联网终端的通信协议的通信方式、通信传输平均成功率、平均丢包率确定通信协议的可靠性评估值，并基于所述可靠性评估值确定是否需要中继通信终端，若是，则进入最后一步，若否，则进入下一步骤；
基于所述传感器的种类确定核心传感器，并基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值，并基于所述稳定要求评估值确定是否需要中继通信终端，若是，则进入最后一步，若否，则基于控制终端与所述一致物联网终端进行实时数据交互；
基于控制终端通过中继通信终端与采用该通信协议的一致物联网终端进行实时数据交互。
2.如权利要求1所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，在进行所述一致物联网终端的评估之前，还需要对所述物联网终端的数量进行确定，并基于所述物联网终端的数量确定是否需要中继通信终端。
3.如权利要求1所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，确定物联网终端的通信协议的可靠性评估值的具体步骤为：
根据所述物联网终端的通信协议的通信方式、通信连接方式，采用基于层次分析法的数学模型，确定所述物联网终端的通信协议的基础可靠性评估值；
通过所述基础可靠性评估值确定是否需要进一步的评估，若否，则将所述基础可靠性评估值作为所述物联网终端的可靠性评估值，若是，则进入下一步骤；
将所述物联网终端的通信协议的通信传输平均成功率、平均丢包率、基础可靠性评估值作为输入集，采用基于海鸥优化算法与极限学习机相结合的SOA-ELM算法的可靠性评估模型，得到所述物联网终端的通信协议的修正可靠性评估值；
利用所述物联网终端的通信协议的最长通信距离对所述修正可靠性评估值进行修正，得到所述物联网终端的通信协议的可靠性评估值。
4.如权利要求3所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，所述通信方式包括单工通信、半双工通信及全双工通信。
5.如权利要求3所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，所述通信连接方式包括无线连接方式、有线连接方式，并基于所述通信方式和所述通信连接方式的专家打分值，采用基于层次分析法的数学模型，确定所述物联网终端的通信协议的基础可靠性评估值。
6.如权利要求3所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，所述可靠性评估值的取值范围在0到1之间，其中所述可靠性评估值的取值越大，所述物联网终端的通信协议的可靠性就越高。
7.如权利要求6所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，所述可靠性评估值的计算公式为：
Figure QLYQS_1
其中L为物联网终端的通信协议的最长通信距离，Llimit为通信距离阈值，P1为修正可靠性评估值，min为取最小值函数。
8.如权利要求1所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，所述传感器的种类包括聚光灯的传感器、投景幻灯的传感器、造型灯的传感器、音响的传感器、脚光灯的传感器、回光灯的传感器、散光灯的传感器、光柱灯的传感器，所述核心传感器包括聚光灯的传感器、投景幻灯的传感器、造型灯的传感器、音响的传感器。
9.如权利要求1所述的跨媒体多维传感器信号数据交互方法，其特征在于，一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值的评估的具体步骤为：
基于所述一致物联网终端所对应的核心传感器的数量确定是否需要稳定传输，若是，则将所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1，若否，则进入下一步骤；
基于所述一致物联网终端所对应的核心传感器的数量确定是否需要可靠传输，若否，则进入最后一步，若是，则进入下一步骤；
基于所述一致物联网终端的数量确定是否需要稳定传输，若是，则将所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值设置为1，若否，则进入下一步骤；
基于一致物联网终端的数量、一致物联网终端所对应的核心传感器的数量、通信协议的可靠性评估值，采用基于机器学习算法的稳定性评估模型，得到所述一致物联网终端所采用的通信协议的稳定要求评估值。
10.一种计算机系统，包括：通信连接的存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并能 够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1-9任一项所述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
11.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-9任一项所述的一种跨媒体多维传感器信号数据交互方法。
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