CN117492798B - 一种多芯片多通道远程升级方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及固件升级技术领域，具体为一种多芯片多通道远程升级方法及系统，包括以下步骤：基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求。本发明中，通过云计算资源调度算法和固件处理方法，实现固件包的高效云端处理和智能化任务分配，提升固件处理的速度和效率，加密通信协议和优化的数据传输算法确保了数据传输的安全性和可靠性，通过智能传输路径选择，优化数据传输效率，固件解码算法和目标识别方法的应用，确保固件数据的准确解码和分发，提高固件安装的准确性和兼容性，固件安装过程的实时监控、验证、升级结果报告，为用户提供了全面的升级反馈。
Description
技术领域
本发明涉及固件升级技术领域，尤其涉及一种多芯片多通道远程升级方法及系统。
背景技术
固件升级技术是一个专注于在具有多个处理单元或芯片的系统中实现高效、安全固件升级的技术领域。随着嵌入式系统和物联网设备的快速发展，这个技术领域变得尤为重要，特别是在多芯片架构的应用中。
其中，多芯片多通道远程升级方法是一种允许在多芯片系统中通过多个通道远程升级固件的技术，旨在解决传统单通道升级方法在多芯片系统中面临的挑战和限制。这种方法的主要目的是提高固件升级的灵活性和安全性，同时降低升级过程中的风险，可以独立地对系统中的芯片进行升级，而不是通过单一通道对芯片进行统一升级。多芯片多通道远程升级方法依赖于网络通信技术和高级软件管理策略。包括使用无线或有线网络连接来远程访问系统中的每个芯片，并通过专门设计的固件升级协议和算法来确保每个芯片的升级过程既独立又协调。这种方法允许系统管理员或维护人员针对每个芯片定制升级策略，根据各芯片的功能和需求独立调整升级过程，从而提高整个系统的性能和安全性。
传统芯片升级方法在固件处理和任务分配方面，缺少云计算资源调度算法，导致固件处理效率低下，任务分配不够智能化，传统方法在数据传输安全性方面不足，缺乏加密通信协议，使传输过程面临安全风险，固件解码和分发的准确性也未得到充分保障，增加了安装过程中的错误概率，传统方法在固件安装监控和结果反馈方面缺乏全面性，无法为用户提供实时的安装状态信息和详尽的升级结果报告。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多芯片多通道远程升级方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种多芯片多通道远程升级方法，包括以下步骤：
S1：基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求；
S2：基于所述用户选择数据和固件包上传请求，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，进行固件包云端处理和任务分配策略设定，并进行任务规划，生成固件分发任务；
S3：基于所述固件分发任务，采用加密通信协议和数据传输算法，进行固件包加密和优化传输，并通过传输路径选择，生成加密固件包传输请求；
S4：基于所述加密固件包传输请求，采用串行通信接口协议和数据接收算法，进行固件包传输，并进行数据校验和缓存处理，生成主控芯片接收数据；
S5：基于所述主控芯片接收数据，采用固件解码算法和目标识别方法，进行固件数据解码和芯片识别，并进行解码数据分发，生成目标芯片数据；
S6：基于所述目标芯片数据，采用固件安装算法和设备控制协议，进行固件安装和设备更新，并进行安装过程的监控和验证，生成固件安装确认信息；
S7：基于所述固件安装确认信息，采用数据汇总算法和报告生成方法，进行数据整合和分析，并进行数据识别和处理，生成升级结果报告；
所述Web端用户界面具体为芯片标识和通道号，所述固件包上传请求包括固件文件和版本信息，所述固件分发任务包括固件加工处理、加密封装、目标设备定位信息，所述加密固件包传输请求包括固件包加密、传输指令、设备接收信息，所述主控芯片接收数据具体为固件包接收和校验信息，所述目标芯片数据包括目标芯片的通道号和固件包分发指令，所述固件安装确认信息具体为目标芯片的安装状态和确认信号，所述升级结果报告包括芯片升级状态、性能评估、异常反馈。
作为本发明的进一步方案，基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求的步骤具体为：
S101：基于Web端用户界面，采用表达式验证算法，进行芯片型号和固件文件格式检验，并通过实时反馈机制提供输入指导，生成用户输入验证报告；
S102：基于所述用户输入验证报告，采用数据库查询算法，进行用户输入芯片型号匹配，并进行芯片选择，生成芯片匹配结果；
S103：基于所述芯片匹配结果，采用安全文件上传协议，进行固件文件上传，并通过文件检测算法进行固件验证 ，生成固件上传校验报告；
S104：基于所述固件上传校验报告，采用数据封装方法进行固件包整合，生成用户选择数据和固件包上传请求。
作为本发明的进一步方案，基于所述用户选择数据和固件包上传请求，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，进行固件包云端处理和任务分配策略设定，并进行任务规划，生成固件分发任务的步骤具体为：
S201：基于所述用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法，进行云端计算资源分配，并进行固件包初步处理，生成固件初步处理报告；
S202：基于所述固件初步处理报告，采用代码优化和性能提升方法对固件进行深度优化，生成固件优化结果；
S203：基于所述固件优化结果，采用任务流程规划算法，进行固件分发策略制定，生成任务分配策略；
S204：基于所述任务分配策略，采用队列任务管理方案，进行固件分发安排和优化，生成固件分发任务。
作为本发明的进一步方案，基于所述固件分发任务，采用加密通信协议和数据传输算法，进行固件包加密和优化传输，并通过传输路径选择，生成加密固件包传输请求的步骤具体为：
S301：基于所述固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，并通过负载均衡算法进行传输路径优化，生成加密固件包处理数据；
S302：基于所述加密固件包处理数据，采用数据压缩算法进行数据量传输，并通过分布式哈希表方式进行数据分片，生成压缩并分片的固件数据；
S303：基于所述压缩并分片的固件数据，采用Dijkstra路径算法进行数据传输路径优化，生成固件包传输路径；
S304：基于所述固件包传输路径，采用TCP/IP协议进行数据传输，并通过AES加密算法进行数据加密处理，生成加密固件包传输请求。
作为本发明的进一步方案，基于所述加密固件包传输请求，采用串行通信接口协议和数据接收算法，进行固件包传输，并进行数据校验和缓存处理，生成主控芯片接收数据的步骤具体为：
S401：基于所述加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，并通过CRC32校验算法进行数据分析，生成校验后固件数据；
S402：基于所述校验后固件数据，采用缓存算法进行数据缓存管理，生成优化固件数据；
S403：基于所述优化固件数据，采用JSON/XML解析算法进行数据解包，并进行初步解析，生成解析后固件数据；
S404：基于所述解析后固件数据，采用数据匹配算法进行模式匹配，并进行数据校验和格式化处理，生成主控芯片接收数据。
作为本发明的进一步方案，基于所述主控芯片接收数据，采用固件解码算法和目标识别方法，进行固件数据解码和芯片识别，并进行解码数据分发，生成目标芯片数据的步骤具体为：
S501：基于所述主控芯片接收数据，采用AES解密算法和密钥管理方法，进行固件数据解密处理，生成解密后固件数据；
S502：基于所述解密后固件数据，采用神经网络模式识别和特征提取进行芯片识别，生成目标芯片识别结果；
S503：基于所述目标芯片识别结果，采用数据分发策略和负载均衡方案，进行数据分发任务规划，并进行数据平衡分发，生成数据分发任务规划决策数据；
S504：基于所述数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发操作，将解码后数据分发到目标芯片中，生成目标芯片数据。
作为本发明的进一步方案，基于所述目标芯片数据，采用固件安装算法和设备控制协议，进行固件安装和设备更新，并进行安装过程的监控和验证，生成固件安装确认信息的步骤具体为：
S601：基于所述目标芯片数据，采用数据压缩算法和二进制补丁算法对固件进行处理，并通过优化传输进行固件安装准备，生成处理固件数据；
S602：基于所述处理固件数据，采用差分更新和OTA升级协议进行无线固件安装，并通过减少数据传输进行远程更新，生成OTA固件安装任务；
S603：基于所述OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行安装过程监控，并进行数据传输验证，生成安装监控和验证数据；
S604：基于所述安装监控和验证数据，采用状态分析技术和反馈控制方案对固件安装状态进行确认，并进行设备响应分析和设备响应更新，生成固件安装确认信息。
作为本发明的进一步方案，基于所述固件安装确认信息，采用数据汇总算法和报告生成方法，进行数据整合和分析，并进行数据识别和处理，生成升级结果报告的步骤具体为：
S701：基于所述固件安装确认信息，采用数据聚合和统计方法进行安装结果初步整合，并进行固件安装效果分析，生成初步整合数据；
S702：基于所述初步整合数据，采用多变量分析和趋势预测模型进行深度数据分析，并进行固件安装评估，生成深度分析数据；
S703：基于所述深度分析数据，采用支持向量机和异常检测算法进行数据识别，生成问题识别报告；
S704：基于所述问题识别报告，采用数据可视化方法进行数据整合，并进行结果分析，生成升级结果报告。
一种多芯片多通道远程升级系统，所述多芯片多通道远程升级系统用于执行上述多芯片多通道远程升级方法，所述系统包括用户输入模块、云端处理模块、数据传输与安全模块、固件解码处理模块、芯片识别与数据分发模块、固件安装模块、安装状态确认模块、结果评估模块。
作为本发明的进一步方案，所述用户输入模块基于Web端用户界面，采用表达式验证算法和数据库查询算法进行芯片型号检验、用户输入匹配，并通过利用安全文件上传协议上传固件和数据封装方法整合固件包，生成用户选择数据和固件包上传请求；
所述云端处理模块基于用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法进行云端资源分配，并进行固件深度优化、固件分发策略制定，生成固件分发任务；
所述数据传输与安全模块基于固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，并通过Dijkstra路径算法优化传输路径和AES加密算法处理数据，生成加密固件包传输请求；
所述固件解码处理模块基于加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，并通过CRC32校验算法分析数据、缓存算法管理数据，生成解析后固件数据；
所述芯片识别与数据分发模块基于解析后固件数据，采用AES解密算法进行数据解密，并通过神经网络模式识别芯片、数据分发策略规划分发任务，生成数据分发任务规划决策数据；
所述固件安装模块基于数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发，并通过数据压缩算法和二进制补丁算法进行固件处理，生成OTA固件安装任务；
所述安装状态确认模块基于OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行固件安装过程监控，并通过反馈控制理论进行实时调整，生成安装状态反馈报告；
所述结果评估模块基于安装状态反馈报告，采用大数据分析算法进行安装结果分析，并通过机器学习算法进行固件性能评估，生成综合评估报告。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过云计算资源调度算法和固件处理方法，实现了固件包的高效云端处理和智能化任务分配，显著提升了固件处理的速度和效率。加密通信协议和优化的数据传输算法确保数据传输的安全性和可靠性，同时通过智能传输路径选择，优化了数据传输效率。固件解码算法和目标识别方法的应用，确保了固件数据的准确解码和有效分发，提高了固件安装的准确性和兼容性。固件安装过程的实时监控和验证，以及最终的升级结果报告，为用户提供了全面的升级反馈。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的S7细化流程图；
图9为本发明的系统示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种多芯片多通道远程升级方法，包括以下步骤：
S1：基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求；
S2：基于用户选择数据和固件包上传请求，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，进行固件包云端处理和任务分配策略设定，并进行任务规划，生成固件分发任务；
S3：基于固件分发任务，采用加密通信协议和数据传输算法，进行固件包加密和优化传输，并通过传输路径选择，生成加密固件包传输请求；
S4：基于加密固件包传输请求，采用串行通信接口协议和数据接收算法，进行固件包传输，并进行数据校验和缓存处理，生成主控芯片接收数据；
S5：基于主控芯片接收数据，采用固件解码算法和目标识别方法，进行固件数据解码和芯片识别，并进行解码数据分发，生成目标芯片数据；
S6：基于目标芯片数据，采用固件安装算法和设备控制协议，进行固件安装和设备更新，并进行安装过程的监控和验证，生成固件安装确认信息；
S7：基于固件安装确认信息，采用数据汇总算法和报告生成方法，进行数据整合和分析，并进行数据识别和处理，生成升级结果报告；
Web端用户界面具体为芯片标识和通道号，固件包上传请求包括固件文件和版本信息，固件分发任务包括固件加工处理、加密封装、目标设备定位信息，加密固件包传输请求包括固件包加密、传输指令、设备接收信息，主控芯片接收数据具体为固件包接收和校验信息，目标芯片数据包括目标芯片的通道号和固件包分发指令，固件安装确认信息具体为目标芯片的安装状态和确认信号，升级结果报告包括芯片升级状态、性能评估、异常反馈。
通过Web端用户界面实现芯片选择和固件上传，使芯片选择和固件上传过程更为直观和易操作，用户能够轻松完成选择并上传，而数据验证方法的引入则保障了所选数据和固件的准确性，防范了潜在错误，提升了用户体验。
其次，云计算资源的智能调度和任务规划使固件包的云端处理更为高效，采用云计算资源调度算法，能够灵活分配资源，提高固件处理和分发的效率，进而加速整个固件升级过程，有助于减少用户等待时间，提升了系统的整体性能。
在数据传输阶段，加密通信协议和数据传输算法的运用增强了数据的安全性和传输可靠性，固件包的加密和传输路径的优化有效防范了数据泄漏和传输错误，确保了主控芯片接收到的数据的完整性，这有助于提高系统的稳定性，保障了固件升级过程的可靠性。
在固件解码和安装阶段，采用固件解码算法和目标识别方法，以及固件安装算法和设备控制协议，实现更加精准地解析目标芯片和进行固件安装，提高了整个升级过程的准确性和成功率，为用户提供了更可靠的升级服务。
最后，通过数据汇总算法和报告生成方法，提供了详尽的升级结果报告，包括芯片升级状态、性能评估和异常反馈信息，用户能够全面了解升级效果，这种结果的可视化和易理解性，使用户更有信心并更主动地参与到升级过程中。该方法的设计在用户体验、数据安全性、传输可靠性以及结果可视化方面都带来了明显的有益效果，巩固了其在固件升级领域的领先地位。
请参阅图2，基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求的步骤具体为：
S101：基于Web端用户界面，采用表达式验证算法，进行芯片型号和固件文件格式检验，并通过实时反馈机制提供输入指导，生成用户输入验证报告；
S102：基于用户输入验证报告，采用数据库查询算法，进行用户输入芯片型号匹配，并进行芯片选择，生成芯片匹配结果；
S103：基于芯片匹配结果，采用安全文件上传协议，进行固件文件上传，并通过文件检测算法进行固件验证 ，生成固件上传校验报告；
S104：基于固件上传校验报告，采用数据封装方法进行固件包整合，生成用户选择数据和固件包上传请求。
在该固件上传流程中，首先，用户通过Web端界面输入芯片型号和上传固件文件，S101步骤采用表达式验证算法，对输入的芯片型号和固件文件格式进行检验，通过实时反馈机制，用户得到及时输入指导，确保输入符合规范。生成的用户输入验证报告包括验证的详细结果，为用户提供了清晰的反馈。
在S102步骤中基于用户输入验证报告，运用数据库查询算法进行芯片型号匹配，确保用户输入的芯片型号存在且有效，生成芯片匹配结果，确定了用户选择的芯片，为后续固件上传提供了准确的目标。
在S103步骤中使用安全文件上传协议，通过固件文件上传，采用文件检测算法对上传的固件文件进行验证，确保其完整性和合法性。生成的固件上传校验报告包含了上传过程的详细验证信息，为用户提供了上传的安全保障。
在S104步骤中基于固件上传校验报告，采用数据封装方法对用户选择的数据和固件包进行整合，生成的用户选择数据和固件包上传请求是经过验证和封装的，确保了数据的可靠性和完整性。
综合而言，该方案通过详细操作步骤，从用户输入验证、芯片匹配、固件上传验证到数据封装，保障了整个固件上传流程的准确性和安全性，用户通过Web端界面轻松完成上传操作，同时系统的实时反馈和验证报告提供了用户友好的交互体验，确保了整个流程的高效性和可靠性。
请参阅图3，基于用户选择数据和固件包上传请求，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，进行固件包云端处理和任务分配策略设定，并进行任务规划，生成固件分发任务的步骤具体为：
S201：基于用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法，进行云端计算资源分配，并进行固件包初步处理，生成固件初步处理报告；
S202：基于固件初步处理报告，采用代码优化和性能提升方法对固件进行深度优化，生成固件优化结果；
S203：基于固件优化结果，采用任务流程规划算法，进行固件分发策略制定，生成任务分配策略；
S204：基于任务分配策略，采用队列任务管理方案，进行固件分发安排和优化，生成固件分发任务。
在S201步骤中，首先根据用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法进行云端计算资源分配，在分配计算资源的同时，进行固件包的初步处理，生成固件初步处理报告，确保计算资源的有效利用和固件包的基础处理。
在S202步骤中，基于固件初步处理报告，采用代码优化和性能提升方法对固件进行深度优化，固件得到了进一步的优化，生成了固件优化结果，确保固件在后续任务执行中的高效性和性能提升。
在S203步骤中，基于固件优化结果，采用任务流程规划算法进行固件分发策略的制定，通过任务规划确保固件的有效分发，同时生成任务分配策略，为后续任务做好准备。
在S204步骤中，基于任务分配策略，采用队列任务管理方案进行固件分发安排和优化，通过队列任务管理，有效地调度固件分发任务，确保任务的有序执行，这一步骤综合考虑任务的优先级和资源的利用率，生成最终的固件分发任务，完成整个固件处理流程。
综合而言，在S201到S204的整个流程中，通过用户选择数据和固件包上传请求触发，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，依次进行资源分配、初步处理、深度优化、任务流程规划、固件分发安排和优化一系列操作，确保固件的高效处理和分发。整个流程的细致规划和步骤的有机衔接，使方案在实际操作中具备了可行性和实施性。
请参阅图4，基于固件分发任务，采用加密通信协议和数据传输算法，进行固件包加密和优化传输，并通过传输路径选择，生成加密固件包传输请求的步骤具体为：
S301：基于固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，并通过负载均衡算法进行传输路径优化，生成加密固件包处理数据；
S302：基于加密固件包处理数据，采用数据压缩算法进行数据量传输，并通过分布式哈希表方式进行数据分片，生成压缩并分片的固件数据；
S303：基于压缩并分片的固件数据，采用Dijkstra路径算法进行数据传输路径优化，生成固件包传输路径；
S304：基于固件包传输路径，采用TCP/IP协议进行数据传输，并通过AES加密算法进行数据加密处理，生成加密固件包传输请求。
在S301步骤中，基于固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，通过此协议，确保通信的安全性，通过负载均衡算法进行传输路径的优化，提高传输效率，生成了加密固件包处理数据，为后续步骤的数据传输奠定基础。
在S302步骤中，基于加密固件包处理数据，采用数据压缩算法进行数据量传输，降低了数据传输的成本和时间，采用分布式哈希表方式进行数据分片，生成了压缩并分片的固件数据，以便更灵活地处理大规模数据传输。
在S303步骤中，基于压缩并分片的固件数据，采用Dijkstra路径算法进行数据传输路径优化，这一步骤考虑了网络拓扑和距离，生成了固件包传输路径，以确保数据传输的高效性和可靠性。
在S304步骤中，基于固件包传输路径，采用TCP/IP协议进行数据传输，通过此协议，确保了数据的可靠传输，通过AES加密算法进行数据加密处理，保障了数据传输的安全性，生成了加密固件包传输请求，为整个固件传输流程的完成提供了保障。
综合而言，在S301到S304的整个流程中，通过固件分发任务触发，采用加密通信协议、负载均衡算法、数据压缩算法、分布式哈希表、Dijkstra路径算法、TCP/IP协议和AES加密算法一系列操作，确保固件包的安全、高效、可靠传输，这一流程的细致规划和步骤的有机衔接，使方案在实际操作中具备了可行性和实施性。
请参阅图5，基于加密固件包传输请求，采用串行通信接口协议和数据接收算法，进行固件包传输，并进行数据校验和缓存处理，生成主控芯片接收数据的步骤具体为：
S401：基于加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，并通过CRC32校验算法进行数据分析，生成校验后固件数据；
S402：基于校验后固件数据，采用缓存算法进行数据缓存管理，生成优化固件数据；
S403：基于优化固件数据，采用JSON/XML解析算法进行数据解包，并进行初步解析，生成解析后固件数据；
S404：基于解析后固件数据，采用数据匹配算法进行模式匹配，并进行数据校验和格式化处理，生成主控芯片接收数据。
在S401步骤中，基于加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，通过UART协议，实现了串行通信的可靠传输，同步进行CRC32校验算法，对接收到的数据进行校验，确保数据的完整性和准确性，生成了经过校验的固件数据，为后续处理提供了可靠的数据基础。
在S402步骤中，基于校验后固件数据，采用缓存算法进行数据缓存管理，通过缓存管理，优化数据的存储和读取，提高了数据处理的效率，生成经过缓存算法优化的固件数据，为下一步的解析提供了更高效的数据结构。
在S403步骤中，基于优化固件数据，采用JSON/XML解析算法进行数据解包，通过解析算法，将固件数据进行解包，并进行初步解析，将数据按照JSON或XML格式进行组织，生成了解析后的固件数据，为后续的数据处理奠定了基础。
在S404步骤中，基于解析后固件数据，采用数据匹配算法进行模式匹配，通过模式匹配，对数据进行匹配和识别，并进行数据校验和格式化处理，确保数据的准确性和规范性，生成了主控芯片接收所需的数据，为整个数据接收流程的完成提供了关键步骤。
综合而言，在S401到S404的整个流程中，通过加密固件包传输请求触发，采用UART串行通信协议、CRC32校验算法、缓存算法、JSON/XML解析算法和数据匹配算法一系列操作，确保了主控芯片对固件数据的可靠接收和解析，这一流程的细致规划和步骤的有机衔接，使方案在实际操作中具备了可行性和实施性。
请参阅图6，基于主控芯片接收数据，采用固件解码算法和目标识别方法，进行固件数据解码和芯片识别，并进行解码数据分发，生成目标芯片数据的步骤具体为：
S501：基于主控芯片接收数据，采用AES解密算法和密钥管理方法，进行固件数据解密处理，生成解密后固件数据；
S502：基于解密后固件数据，采用神经网络模式识别和特征提取进行芯片识别，生成目标芯片识别结果；
S503：基于目标芯片识别结果，采用数据分发策略和负载均衡方案，进行数据分发任务规划，并进行数据平衡分发，生成数据分发任务规划决策数据；
S504：基于数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发操作，将解码后数据分发到目标芯片中，生成目标芯片数据。
在S501步骤中，基于主控芯片接收数据，采用AES解密算法和密钥管理方法进行固件数据解密处理，通过AES解密，对加密的固件数据进行解密，使用密钥管理方法确保解密过程的安全性，生成解密后的固件数据，为后续的芯片识别提供了可用的数据。
在S502步骤中，基于解密后固件数据，采用神经网络模式识别和特征提取进行芯片识别，通过神经网络的模式识别和特征提取，对固件数据进行芯片的识别，生成目标芯片的识别结果，确保对目标芯片的准确辨识。
在S503步骤中，基于目标芯片识别结果，采用数据分发策略和负载均衡方案进行数据分发任务规划，通过合理的数据分发策略和负载均衡，规划数据分发任务，确保任务的高效执行，生成了数据分发任务规划决策数据，为后续的数据分发操作提供了指导。
在S504步骤中，基于数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发操作，通过数据传输，将解码后的数据分发到目标芯片中，确保解码后的数据能够准确地传递到目标芯片，实现了固件数据的最终分发目标。
综合而言，在S501到S504的整个流程中，通过主控芯片接收数据触发，采用AES解密算法、神经网络模式识别、数据分发策略和负载均衡方案一系列操作，确保了解密后的固件数据的芯片识别和最终分发到目标芯片，这一流程的细致规划和步骤的有机衔接，使方案在实际操作中具备了可行性和实施性。
请参阅图7，基于目标芯片数据，采用固件安装算法和设备控制协议，进行固件安装和设备更新，并进行安装过程的监控和验证，生成固件安装确认信息的步骤具体为：
S601：基于目标芯片数据，采用数据压缩算法和二进制补丁算法对固件进行处理，并通过优化传输进行固件安装准备，生成处理固件数据；
S602：基于处理固件数据，采用差分更新和OTA升级协议进行无线固件安装，并通过减少数据传输进行远程更新，生成OTA固件安装任务；
S603：基于OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行安装过程监控，并进行数据传输验证，生成安装监控和验证数据；
S604：基于安装监控和验证数据，采用状态分析技术和反馈控制方案对固件安装状态进行确认，并进行设备响应分析和设备响应更新，生成固件安装确认信息。
在S601步骤中，基于目标芯片数据，首先采用数据压缩算法和二进制补丁算法对固件进行处理，通过数据压缩算法降低固件数据的传输大小，同时利用二进制补丁算法对已有固件版本进行差异化处理，减少需要传输的数据量，通过优化传输方式，生成了经过处理的固件数据，为后续安装过程提供了高效的准备。
在S602步骤中，基于处理固件数据，采用差分更新和OTA升级协议进行无线固件安装，通过差分更新技术，只传输目标芯片中已更改的部分，从而减小数据传输量，采用OTA升级协议实现远程更新，允许通过无线方式进行固件安装。生成OTA固件安装任务，实现了高效、远程固件更新。
在S603步骤中，基于OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行安装过程监控，通过监控数据流量，确保固件安装过程中的数据传输正常，采用差错检测算法对传输的数据进行检查，确保数据的完整性，生成安装监控和验证数据，为后续的确认提供了可靠的基础。
在S604步骤中，基于安装监控和验证数据，采用状态分析技术和反馈控制方案对固件安装状态进行确认，通过状态分析技术监测安装过程，同时采用反馈控制方案对任何异常情况进行及时纠正，进行设备响应分析，确保目标设备对安装过程的响应正常，通过设备响应更新生成固件安装确认信息，确认固件安装过程的成功完成。
请参阅图8，基于固件安装确认信息，采用数据汇总算法和报告生成方法，进行数据整合和分析，并进行数据识别和处理，生成升级结果报告的步骤具体为：
S701：基于固件安装确认信息，采用数据聚合和统计方法进行安装结果初步整合，并进行固件安装效果分析，生成初步整合数据；
S702：基于初步整合数据，采用多变量分析和趋势预测模型进行深度数据分析，并进行固件安装评估，生成深度分析数据；
S703：基于深度分析数据，采用支持向量机和异常检测算法进行数据识别，生成问题识别报告；
S704：基于问题识别报告，采用数据可视化方法进行数据整合，并进行结果分析，生成升级结果报告。
在S701步骤中，基于固件安装确认信息，首先采用数据聚合和统计方法进行安装结果的初步整合，通过对确认信息进行聚合和统计，获取关键安装指标的概要信息，并进行固件安装效果分析，形成初步整合数据，为后续的深度分析提供了基础。
在S702步骤中，基于初步整合数据，采用多变量分析和趋势预测模型进行深度数据分析，通过多变量分析，探索指标之间的关系，识别潜在的影响因素。利用趋势预测模型，预测固件安装的未来趋势，并进行综合评估，生成深度分析数据，有助于更全面地了解固件安装的整体情况。
在S703步骤中，基于深度分析数据，采用支持向量机和异常检测算法进行数据识别，通过支持向量机识别潜在的非线性关系，同时利用异常检测算法检测异常数据点，从而识别存在的问题，生成问题识别报告，明确固件安装过程中的异常情况，为进一步处理问题提供依据。
在S704步骤中，基于问题识别报告，采用数据可视化方法进行数据整合，并进行结果分析，通过数据可视化，将复杂的分析结果以图形化方式呈现，提高可理解性，进行结果分析，深入挖掘问题的根本原因，并形成升级结果报告，为决策提供可靠依据，使整体分析结果更易于沟通和理解。
综合而言，S701到S704的流程通过数据整合、深度分析、问题识别和可视化一系列步骤，实现了对固件安装结果的全面评估和报告生成，这一流程的详细实施确保对升级过程的全面监控和问题处理，为系统的稳定性和性能提升提供了有力支持。
请参阅图9，一种多芯片多通道远程升级系统，多芯片多通道远程升级系统用于执行上述多芯片多通道远程升级方法，系统包括用户输入模块、云端处理模块、数据传输与安全模块、固件解码处理模块、芯片识别与数据分发模块、固件安装模块、安装状态确认模块、结果评估模块。
用户输入模块基于Web端用户界面，采用表达式验证算法和数据库查询算法进行芯片型号检验、用户输入匹配，并通过利用安全文件上传协议上传固件和数据封装方法整合固件包，生成用户选择数据和固件包上传请求；
云端处理模块基于用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法进行云端资源分配，并进行固件深度优化、固件分发策略制定，生成固件分发任务；
数据传输与安全模块基于固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，并通过Dijkstra路径算法优化传输路径和AES加密算法处理数据，生成加密固件包传输请求；
固件解码处理模块基于加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，并通过CRC32校验算法分析数据、缓存算法管理数据，生成解析后固件数据；
芯片识别与数据分发模块基于解析后固件数据，采用AES解密算法进行数据解密，并通过神经网络模式识别芯片、数据分发策略规划分发任务，生成数据分发任务规划决策数据；
固件安装模块基于数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发，并通过数据压缩算法和二进制补丁算法进行固件处理，生成OTA固件安装任务；
安装状态确认模块基于OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行固件安装过程监控，并通过反馈控制理论进行实时调整，生成安装状态反馈报告；
结果评估模块基于安装状态反馈报告，采用大数据分析算法进行安装结果分析，并通过机器学习算法进行固件性能评估，生成综合评估报告。
首先，用户输入模块采用了表达式验证算法和数据库查询算法，通过Web端用户界面进行芯片型号检验和用户输入匹配，从而确保用户提供的信息的准确性和合法性，有助于避免升级过程中因芯片型号错误或用户输入不当导致的问题，提高了系统的稳定性和可靠性。
云端处理模块通过动态资源分配算法进行云端资源分配，进行固件深度优化和分发策略制定，有助于最大程度地利用云端资源，提高系统的效率和性能，固件深度优化和分发策略的制定可以减少升级过程中的数据传输量，降低网络负载，加快固件分发速度。
数据传输与安全模块采用SSL/TLS加密通信协议、Dijkstra路径算法和AES加密算法，确保数据传输的安全性，有助于防止固件在传输过程中被非法篡改或窃取，增强了整个升级过程的安全性。
固件解码处理模块通过UART串行通信协议、CRC32校验算法和缓存算法管理数据，确保解析后的固件数据的完整性和准确性，有助于避免因数据传输错误导致的固件解析问题，提高了升级的成功率和稳定性。
芯片识别与数据分发模块采用AES解密算法和神经网络模式识别技术，能够高效地识别芯片并规划数据分发任务，有助于确保固件针对特定芯片的正确性，提高了升级的精准性和适用性。
固件安装模块利用数据传输方法、数据压缩算法和二进制补丁算法进行固件处理，从而减小了固件安装任务的数据量和执行时间，降低了用户等待时间，提高了用户体验。
安装状态确认模块通过数据流量监控和差错检测算法实时监控固件安装过程，并通过反馈控制理论进行实时调整，有助于及时发现并纠正安装问题，提高了升级的成功率和系统的鲁棒性。
结果评估模块利用大数据分析算法和机器学习算法进行安装结果分析和固件性能评估，有助于系统对升级效果进行全面评估，为用户提供更加精准的反馈和改进建议。
该多芯片多通道远程升级系统通过采用先进的算法和技术，实现了对升级过程的全面控制和优化，具有高度的安全性、精准性和效率。这将显著提升固件远程升级的成功率，降低升级过程中的问题和风险，为用户提供更加可靠、便捷的升级体验。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (8)
1.一种多芯片多通道远程升级方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求；
基于所述用户选择数据和固件包上传请求，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，进行固件包云端处理和任务分配策略设定，并进行任务规划，生成固件分发任务；
基于所述固件分发任务，采用加密通信协议和数据传输算法，进行固件包加密和优化传输，并通过传输路径选择，生成加密固件包传输请求；
基于所述加密固件包传输请求，采用串行通信接口协议和数据接收算法，进行固件包传输，并进行数据校验和缓存处理，生成主控芯片接收数据；
基于所述主控芯片接收数据，采用固件解码算法和目标识别方法，进行固件数据解码和芯片识别，并进行解码数据分发，生成目标芯片数据；
基于所述目标芯片数据，采用固件安装算法和设备控制协议，进行固件安装和设备更新，并进行安装过程的监控和验证，生成固件安装确认信息；
基于所述固件安装确认信息，采用数据汇总算法和报告生成方法，进行数据整合和分析，并进行数据识别和处理，生成升级结果报告；
所述Web端用户界面包括芯片标识和通道号，所述固件包上传请求包括固件文件和版本信息，所述固件分发任务包括固件加工处理、加密封装、目标设备定位信息，所述加密固件包传输请求包括固件包加密、传输指令、设备接收信息，所述主控芯片接收数据具体为固件包接收和校验信息，所述目标芯片数据包括目标芯片的通道号和固件包分发指令，所述固件安装确认信息具体为目标芯片的安装状态和确认信号，所述升级结果报告包括芯片升级状态、性能评估、异常反馈；
基于Web端用户界面，采用数据验证方法，进行芯片选择和固件上传，并进行数据验证和固件处理，生成用户选择数据和固件包上传请求的步骤具体为：
基于Web端用户界面，采用表达式验证算法，进行芯片型号和固件文件格式检验，并通过实时反馈机制提供输入指导，生成用户输入验证报告；
基于所述用户输入验证报告，采用数据库查询算法，进行用户输入芯片型号匹配，并进行芯片选择，生成芯片匹配结果；
基于所述芯片匹配结果，采用安全文件上传协议，进行固件文件上传，并通过文件检测算法进行固件验证 ，生成固件上传校验报告；
基于所述固件上传校验报告，采用数据封装方法进行固件包整合，生成用户选择数据和固件包上传请求；
基于所述目标芯片数据，采用固件安装算法和设备控制协议，进行固件安装和设备更新，并进行安装过程的监控和验证，生成固件安装确认信息的步骤具体为：
基于所述目标芯片数据，采用数据压缩算法和二进制补丁算法对固件进行处理，并通过优化传输进行固件安装准备，生成处理固件数据；
基于所述处理固件数据，采用差分更新和OTA升级协议进行无线固件安装，并通过减少数据传输进行远程更新，生成OTA固件安装任务；
基于所述OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行安装过程监控，并进行数据传输验证，生成安装监控和验证数据；
基于所述安装监控和验证数据，采用状态分析技术和反馈控制方案对固件安装状态进行确认，并进行设备响应分析和设备响应更新，生成固件安装确认信息。
2.根据权利要求1所述的多芯片多通道远程升级方法，其特征在于，基于所述用户选择数据和固件包上传请求，采用云计算资源调度算法和固件处理方法，进行固件包云端处理和任务分配策略设定，并进行任务规划，生成固件分发任务的步骤具体为：
基于所述用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法，进行云端计算资源分配，并进行固件包初步处理，生成固件初步处理报告；
基于所述固件初步处理报告，采用代码优化和性能提升方法对固件进行深度优化，生成固件优化结果；
基于所述固件优化结果，采用任务流程规划算法，进行固件分发策略制定，生成任务分配策略；
基于所述任务分配策略，采用队列任务管理方案，进行固件分发安排和优化，生成固件分发任务。
3.根据权利要求1所述的多芯片多通道远程升级方法，其特征在于，基于所述固件分发任务，采用加密通信协议和数据传输算法，进行固件包加密和优化传输，并通过传输路径选择，生成加密固件包传输请求的步骤具体为：
基于所述固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，并通过负载均衡算法进行传输路径优化，生成加密固件包处理数据；
基于所述加密固件包处理数据，采用数据压缩算法进行数据量传输，并通过分布式哈希表方式进行数据分片，生成压缩并分片的固件数据；
基于所述压缩并分片的固件数据，采用Dijkstra路径算法进行数据传输路径优化，生成固件包传输路径；
基于所述固件包传输路径，采用TCP/IP协议进行数据传输，并通过AES加密算法进行数据加密处理，生成加密固件包传输请求。
4.根据权利要求1所述的多芯片多通道远程升级方法，其特征在于，基于所述加密固件包传输请求，采用串行通信接口协议和数据接收算法，进行固件包传输，并进行数据校验和缓存处理，生成主控芯片接收数据的步骤具体为：
基于所述加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，并通过CRC32校验算法进行数据分析，生成校验后固件数据；
基于所述校验后固件数据，采用缓存算法进行数据缓存管理，生成优化固件数据；
基于所述优化固件数据，采用JSON/XML解析算法进行数据解包，并进行初步解析，生成解析后固件数据；
基于所述解析后固件数据，采用数据匹配算法进行模式匹配，并进行数据校验和格式化处理，生成主控芯片接收数据。
5.根据权利要求1所述的多芯片多通道远程升级方法，其特征在于，基于所述主控芯片接收数据，采用固件解码算法和目标识别方法，进行固件数据解码和芯片识别，并进行解码数据分发，生成目标芯片数据的步骤具体为：
基于所述主控芯片接收数据，采用AES解密算法和密钥管理方法，进行固件数据解密处理，生成解密后固件数据；
基于所述解密后固件数据，采用神经网络模式识别和特征提取进行芯片识别，生成目标芯片识别结果；
基于所述目标芯片识别结果，采用数据分发策略和负载均衡方案，进行数据分发任务规划，并进行数据平衡分发，生成数据分发任务规划决策数据；
基于所述数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发操作，将解码后数据分发到目标芯片中，生成目标芯片数据。
6.根据权利要求1所述的多芯片多通道远程升级方法，其特征在于，基于所述固件安装确认信息，采用数据汇总算法和报告生成方法，进行数据整合和分析，并进行数据识别和处理，生成升级结果报告的步骤具体为：
基于所述固件安装确认信息，采用数据聚合和统计方法进行安装结果初步整合，并进行固件安装效果分析，生成初步整合数据；
基于所述初步整合数据，采用多变量分析和趋势预测模型进行深度数据分析，并进行固件安装评估，生成深度分析数据；
基于所述深度分析数据，采用支持向量机和异常检测算法进行数据识别，生成问题识别报告；
基于所述问题识别报告，采用数据可视化方法进行数据整合，并进行结果分析，生成升级结果报告。
7.一种多芯片多通道远程升级系统，其特征在于，根据权利要求1-6任一项所述的多芯片多通道远程升级方法，所述系统包括用户输入模块、云端处理模块、数据传输与安全模块、固件解码处理模块、芯片识别与数据分发模块、固件安装模块、安装状态确认模块、结果评估模块。
8.根据权利要求7所述的多芯片多通道远程升级系统，其特征在于，所述用户输入模块基于Web端用户界面，采用表达式验证算法和数据库查询算法进行芯片型号检验、用户输入匹配，并通过利用安全文件上传协议上传固件和数据封装方法整合固件包，生成用户选择数据和固件包上传请求；
所述云端处理模块基于用户选择数据和固件包上传请求，采用动态资源分配算法进行云端资源分配，并进行固件深度优化、固件分发策略制定，生成固件分发任务；
所述数据传输与安全模块基于固件分发任务，采用SSL/TLS加密通信协议进行数据传输，并通过Dijkstra路径算法优化传输路径和AES加密算法处理数据，生成加密固件包传输请求；
所述固件解码处理模块基于加密固件包传输请求，采用UART串行通信协议进行数据传输，并通过CRC32校验算法分析数据、缓存算法管理数据，生成解析后固件数据；
所述芯片识别与数据分发模块基于解析后固件数据，采用AES解密算法进行数据解密，并通过神经网络模式识别芯片、数据分发策略规划分发任务，生成数据分发任务规划决策数据；
所述固件安装模块基于数据分发任务规划决策数据，采用数据传输方法进行数据分发，并通过数据压缩算法和二进制补丁算法进行固件处理，生成OTA固件安装任务；
所述安装状态确认模块基于OTA固件安装任务，采用数据流量监控和差错检测算法进行固件安装过程监控，并通过反馈控制理论进行实时调整，生成安装状态反馈报告；
所述结果评估模块基于安装状态反馈报告，采用大数据分析算法进行安装结果分析，并通过机器学习算法进行固件性能评估，生成综合评估报告。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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