隨著物聯網設備數量的急劇增加,將數據處理推向數據源附近的邊緣計算變得愈發重要。邊緣計算可以在設備端或靠近設備的邊緣節點上進行數據的初步處理和分析,減少數據傳輸的延遲和帶寬占用,提高數據處理的實時性。例如,在智能工廠中,邊緣計算可以實時分析生產線上設備的運行數據,及時發現設備故障并進行預警,避免生產中斷。人工智能技術將越來越多地應用于 IOT 數據采集過程中。例如,利用機器學習算法對傳感器數據進行實時分析和預測,提前發現設備的潛在故障或異常情況,實現預測性維護;通過深度學習算法對圖像、視頻等多模態數據進行識別和分析,提高數據采集的準確性和效率。工廠設備遠程監控、預測性維護(振動傳感器 + 機器學習分析故障前兆)。上海網關IOT數據采集
物聯網的應用場景廣且多樣,涵蓋了智能家居、智慧城市、工業物聯網、智能農業、智能交通等多個領域。智能家居:通過IoT平臺將家中的燈光、空調、電視、安防系統等設備連接起來,實現遠程控制和智能化管理。智慧城市:IoT平臺在智能交通、環境監測、公共安全等方面發揮著重要作用,如智能交通系統通過收集和分析車輛、路況等數據,優化信號燈控制,緩解交通擁堵。工業物聯網:通過實時監控生產線上的設備和傳感器,收集并分析生產數據,優化生產流程,提高生產效率和產品質量。智能農業:通過部署在農田中的傳感器和自動化設備,實時監測土壤濕度、溫度、光照等環境參數,為農民提供精確的種植指導。智能交通:IoT平臺可以實現交通流量的實時監控和優化調度,提高道路安全性和通行效率。宿遷智互聯IOT數據庫IOT對物聯網設備采集和傳輸的數據進行加密處理,確保數據在傳輸過程中的保密性和完整性。
網絡層傳輸協議:用于將感知層采集的數據傳輸到平臺層,常見的協議有Wi-Fi、藍牙、Zigbee、LoRa、NB-IoT等。短距離傳輸可選擇Wi-Fi、藍牙或Zigbee,適用于家庭、辦公室等場景;長距離低功耗傳輸則可采用LoRa或NB-IoT,常用于智能城市、農業物聯網等領域。網關:作為感知層和網絡層的橋梁,負責將傳感器等設備連接到網絡,并進行協議轉換和數據預處理。例如,在一個工業物聯網場景中,網關可以將各種不同類型傳感器的數據進行匯總和格式轉換,然后通過有線或無線方式上傳到云端。
感知層:這是 IOT 系統的比較低層,主要由傳感器和執行器組成。傳感器負責收集物理環境中的數據,例如溫度傳感器采集環境溫度、加速度傳感器檢測物體的運動狀態等。執行器則根據系統的指令對外部環境進行操作,像智能灌溉系統中的電動閥門,可根據指令控制水流。感知層是整個系統的數據來源和執行終端,其性能直接影響到系統能夠獲取的數據質量和控制的精細程度。網絡層:主要負責數據的傳輸,將感知層收集到的數據發送到云端或其他數據處理中心。它使用多種通信協議和網絡技術,如 Wi - Fi、藍牙、ZigBee、蜂窩網絡(4G/5G)、LPWAN(低功耗廣域網)等。不同的通信協議適用于不同的場景,例如 Wi - Fi 適用于短距離、高帶寬的傳輸,如家庭內部智能設備的連接;而 LPWAN 則用于長距離、低功耗的數據傳輸,適合于大規模的物聯網設備部署,如智能電表在城市范圍內的遠程數據傳輸。智能工業:利用 IoT 實現生產設備的實時監控、預測性維護、質量檢測等。
平臺層數據處理與分析:對采集到的數據進行清洗、存儲、分析和挖掘,提取有價值的信息。例如,通過對智能電表數據的分析,電力公司可以了解用戶的用電習慣,進行負荷預測和電費優化。設備管理:實現對連接到物聯網平臺的設備進行遠程監控、管理和配置,包括設備的注冊、認證、升級、故障診斷等功能。如可以通過物聯網平臺遠程為智能攝像頭升級固件,提高其性能和功能。應用開發接口(API):為第三方開發者提供接口,以便開發各種基于物聯網數據的應用程序,實現更豐富的功能和應用場景。例如,共享單車公司通過API將車輛位置、使用狀態等數據提供給應用開發者,開發出更便捷的找車、用車應用。技術組合:LoRa(田間通信)+ 樹莓派(數據匯總)+ 騰訊云 IoT(大屏可視化)。徐州網關IOT物聯網
利用車載物聯網設備實現車輛遠程診斷、導航和自動駕駛輔助功能。上海網關IOT數據采集
IOT數據采集流程:數據感知:通過傳感器和設備對物理世界中的各種信息進行感知和測量,將物理信號轉換為電信號或數字信號。數據轉換:將采集到的電信號或數字信號進行轉換和處理,使其符合物聯網平臺或數據處理系統的輸入要求。例如,將模擬信號轉換為數字信號、進行數據濾波、放大等處理。數據傳輸:將轉換后的數字信號通過有線或無線通信方式傳輸到物聯網平臺或其他數據處理系統。常見的通信方式包括 Wi-Fi、藍牙、ZigBee、LoRa、NB-IoT 等。數據存儲:物聯網平臺或數據處理系統將接收到的數據進行存儲,以便后續的分析和處理。數據存儲可以采用關系型數據庫、非關系型數據庫、分布式文件系統等多種方式。上海網關IOT數據采集