物联网底层数据采集技术及标准化
物联网数据采集与处理的实用技术指南
物联网数据采集与处理的实用技术指南物联网（IoT）是指将各种物体通过互联网进行互相连接和通信的系统。
随着物联网的快速发展，大量的数据被不断采集和生成。
如何高效地采集和处理这些物联网数据成为了一项重要的技术挑战。
本文将介绍物联网数据采集和处理的基本概念，并提供一些实用的技术指南。
1. 数据采集数据采集是物联网系统的核心环节之一。
在物联网中，数据可以来自各种传感器、设备或用户，因此需要采用不同的方式进行数据采集。
（1）传感器数据采集：物联网系统中常用的传感器有温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
传感器将物理量转化为电信号，并通过无线或有线方式传输到数据中心或云平台。
常用的传输协议有MQTT、CoAP等。
（2）设备数据采集：设备数据采集通常通过设备接口实现。
例如，通过串口、USB接口或网络接口与设备进行通信，并获取数据。
在设备与物联网系统之间，常使用Modbus、OPC UA等协议进行数据交换。
（3）用户数据采集：物联网中的用户数据可以通过手机应用、网页等方式采集。
用户数据采集需要注意隐私保护，并遵守相关法律法规。
2. 数据处理采集到的物联网数据通常包含大量的信息，如何高效地处理这些数据成为了重要的技术挑战。
（1）数据预处理：通过数据预处理，可以去除异常值、噪声等干扰，提高数据的质量。
常用的数据预处理方法包括滤波、插值、去噪等。
此外，还可以进行数据标准化、归一化等处理，以适应不同的数据分析算法。
（2）数据存储：物联网数据量大，因此需要选择合适的存储方式。
传统的关系型数据库（如MySQL）可以用来存储结构化的数据，而NoSQL数据库（如MongoDB）适用于存储非结构化的数据。
此外，还可以使用云存储服务，如Amazon S3、Azure Blob Storage等。
（3）数据分析：数据分析是物联网应用中的核心环节，通过对采集的数据进行分析可以提取有价值的信息。
常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。
物联网中的数据采集技术与应用研究
物联网中的数据采集技术与应用研究随着信息技术的不断发展，物联网也逐渐成为人们生活中的一部分。
它能够将设备、传感器、网络和云计算等技术融合到一起，实现更智能化、更高效化的数据交互和共享。
在物联网中，数据采集是至关重要的一环。
本文将探讨物联网中的数据采集技术与应用研究。
一、物联网中的数据采集技术1. 传感器技术传感器是将物理量、化学量和生物量等信息转化成易于处理的电信号，并通过网络传输到数据处理中心。
传感器的种类繁多，比如温度传感器、湿度传感器、流量传感器等等。
传感器的主要作用是将环境变量转化成数字信号，方便后续的处理和分析。
2. 网络通信技术网络通信技术是物联网中不可或缺的一环。
随着物联网应用不断增多，为更好地支持数据传输和处理，越来越多的技术被应用在物联网中。
如同传感器一样，网络通信技术也有很多，比如Wi-Fi、ZigBee、蓝牙等等。
各种网络技术的优势不同，在选择网络通信技术时需要依据实际情况进行权衡。
3. 数据存储技术大量的数据需要被存储，这就需要对数据存储技术进行研究。
数据存储技术包含关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等等。
在物联网中，由于数据量较大，非关系型数据库往往被更多地应用。
二、物联网中的数据采集应用研究1. 智能家居领域智能家居是近年来物联网应用领域中发展最迅速的领域之一。
智能家居通过将各类智能设备连接在一起，实现自动化控制。
数据采集技术在智能家居领域中扮演着重要角色，例如温度传感器、湿度传感器、烟雾探测器等等。
这些设备通过网络通信将信息传送到中央控制中心，实现智能家居的各种功能。
2. 工业自动化领域工业自动化领域是物联网应用领域中的一个重要领域。
数据采集技术在工业自动化领域中的应用尤为重要。
通过轨道传感器、水位传感器、电量传感器等设备，将设备数据和工艺参数收集到数据存储中心，进行分析和处理，实现工厂自动化生产。
3. 农业领域农业领域也是物联网应用的一个重要领域。
物联网技术可以帮助农民提高生产效率，降低生产成本。
物联网平台数据的采集与分析方法
物联网平台数据的采集与分析方法随着物联网技术的发展和智能设备的普及，越来越多的数据被采集并存储在物联网平台上。
对于这些大量的数据，如何高效地进行采集和分析，成为一个重要的问题。
本文将介绍物联网平台数据的采集与分析方法，帮助读者更好地理解和应用物联网技术。
一、物联网平台数据的采集方法1. 传感器数据采集物联网平台依靠各种类型的传感器进行数据采集，包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、压力传感器等。
传感器通过测量物理量将数据转化为电信号，并通过无线或有线通信方式传输到物联网平台。
传感器的选择和部署是关键，需要根据具体的应用场景来确定。
同时，需要考虑传感器的精度、采样频率以及数据的传输稳定性等因素。
2. 手动输入数据除传感器数据外，物联网平台还支持用户手动输入数据。
例如，某些设备需要人工干预或操作，相关数据可以通过应用程序或界面直接输入到物联网平台。
这种方式适用于一些特定场景或较小规模的数据采集需求。
3. 第三方数据接入物联网平台还支持接入第三方数据源，以丰富平台的数据内容。
通过与其他系统或设备进行对接，物联网平台可以融合多种数据来源，提供更全面的数据支持。
例如，天气数据、地理位置数据等可以与物联网平台集成，以便更好地理解和分析数据。
二、物联网平台数据的分析方法1. 实时数据分析物联网平台采集到的数据通常都是实时的，实时数据分析有助于及时发现异常和问题，实施相应的措施。
实时数据分析可以采用复杂事件处理（CEP）等技术，将数据在系统内进行处理和分析，并发现与预设规则不符的情况。
例如，对于工业物联网平台，可以实时监测设备运行状态，一旦发现异常，立即采取相应的维修措施，以减少生产停机时间。
2. 批量数据分析物联网平台积累的数据往往庞大而复杂，无法通过简单的实时分析得出有价值的结论。
批量数据分析可以通过使用大数据分析技术，对历史数据进行深入挖掘和分析。
这种技术可以识别出潜在的趋势、模式和关联性，在数据中发现更深层次的价值。
物联网中的数据采集与处理
物联网中的数据采集与处理随着新技术和新设备的不断涌现，快速发展的物联网正在成为今天最具前景和发展前途的行业。
生产线、家庭、医疗、交通和城市等各个领域中的设备相互连接，所产生的各种数据需要及时的采集和处理，才能真正发挥物联网的价值。
本文将讨论物联网中的数据采集与处理，探究其背后的知识和技术。
一、数据采集技术数据采集是指从物联网相关设备中获取数据的过程。
这些设备包括传感器、控制器、无线接收器以及其他数据源。
采集的数据涉及各种不同的参数，如温度、湿度、压力等物理量，也包括工厂的生产率、家庭的用电量、城市交通流量等抽象参数。
下面是几种常用的数据采集技术。
1. 传感器技术传感器是一种检测和测量物理量的设备。
通常包括感应元件和转换元件两个部分。
感应元件能够感知环境中的不同物理量并将其转换成电信号。
转换元件则将电信号转换成数字信号，使得计算机可以读取和处理这些信号。
传统上，传感器通常需要通过有线连接的方式来将数据传输给外部设备。
但是，随着技术的发展，无线传感器的应用越来越广泛。
无线传感器可以通过Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等无线通讯技术进行通讯，不需要进行布线，适用于大面积覆盖的环境。
2. RFID 技术RFID（Radio Frequency Identification）技术是一种通过无线电波进行数据传递的技术。
RFID系统通常包括读写器和标签两部分。
标签中存储数据，稍微低于红外线的频率为载体，通过存储在标签内的数据与读写器进行通讯。
RFID技术因其高度自动化、即时性和高准确性而受到许多领域的关注。
例如，RFID技术可以用于无人货架、智能仓库等场景。
3. 视觉识别技术视觉识别技术利用计算机视觉和摄像头等设备进行数据采集。
视觉识别技术可以区分不同颜色、形状或者图案。
例如，某些工厂需要检测他们生产的产品是否符合质量要求，就可以通过视觉识别技术来检测。
物联网中视觉识别技术的应用越来越广泛。
例如，自动驾驶汽车需要视觉识别技术来感知周围环境，智能家居需要视觉识别技术来感知室内环境。
物联网的标准化与规范化
物联网的标准化与规范化概述物联网（Internet of Things，简称IoT）是指将各种物理设备和对象通过互联网连接起来进行数据交换与通信的网络系统。
随着物联网技术的快速发展和广泛应用，为了确保物联网系统的互操作性和安全性，标准化与规范化成为了必要的举措。
通过制定统一的标准和规范，可以促进物联网的发展，推动不同供应商和设备之间的互联互通，降低系统集成和商业应用的复杂性，提升用户体验和信息安全。
标准化的重要性物联网的标准化对于促进物联网技术的发展和应用具有重要的意义。
首先，物联网的标准化可以实现设备之间的互操作性，即不同供应商的设备能够相互协同工作，共享和交换数据。
这样一来，用户可以根据自己的需要选择不同厂商的设备进行组网，不再受限于特定厂商的产品。
其次，标准化可以降低物联网系统集成的复杂性。
如果每个供应商都有自己的技术标准和通信协议，不同设备之间的兼容性就会变得非常困难。
而通过制定统一的标准，可以简化物联网系统的设计和部署过程，降低成本和风险。
最后，标准化还能推动物联网技术的应用和商业化进程。
在制定标准的过程中，不仅需要考虑技术方面的需求，还需要兼顾商业模式、隐私保护、数据安全等多个因素，这有助于激发市场需求，促进物联网技术的广泛应用。
物联网标准化的现状目前，物联网标准化工作已经在全球范围内展开。
国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）是物联网标准化的两个重要组织。
ISO/IEC JTC 1/SC 41是ISO和IEC联合设置的一个工作组，负责物联网标准化的相关工作。
该工作组制定了一系列的标准，涵盖了物联网的体系结构、数据和信息管理、安全和隐私、通信和网络等方面。
此外，许多国家和地区也在积极推动物联网标准化的工作。
例如，欧洲物联网协会（IoT-A）制定了一套物联网体系结构的参考模型，为物联网的设计和实施提供了指南。
中国物联网标准化的工作也在持续推进，中国物联网标准化技术委员会（SAC/TC 505）是负责物联网标准化的国家级组织，已经发布了一系列的标准和技术规范，涉及物联网的应用领域、通信协议、安全与隐私等方面。
物联网中的数据采集技术
物联网中的数据采集技术物联网（Internet of Things）是指将各种智能设备、传感器等通过互联网无缝连接起来，实现设备之间的互相通讯和信息共享，以达到更有效率的数据管理和使用。
在物联网中，数据采集技术是非常重要的一环，它负责从各个设备和传感器中收集、传输和存储有关数据，为后续的数据分析和应用提供支持和基础。
本文将具体介绍物联网中的数据采集技术。
1. 数据采集技术的分类数据采集技术可以分为两种类型：无线数据采集和有线数据采集。
无线数据采集是指通过无线网络（如Wi-Fi、蓝牙、GPRS等）将数据从传感器、设备等收集下来，再传输到云服务器等地方进行处理和存储；有线数据采集则是通过有线网络和传输介质（如网线、光纤、串口等）进行数据收集和传输。
两种采集方式各有优缺点，需要根据实际需求进行选择。
2. 无线数据采集技术2.1 Wi-Fi技术Wi-Fi技术是最为常用的无线数据采集技术之一。
在物联网中，每个设备都可以通过自带的Wi-Fi模块连接到无线路由器，在网络环境下实现数据的收集和传输。
Wi-Fi技术有着快速、高效、便捷等特点，但同时也有着距离受限、信号受阻等缺点。
2.2 蓝牙技术蓝牙技术是另一种常用的无线数据采集技术。
它与Wi-Fi相比，具有更低的功耗和更小的传输距离，因此适用于一些对功耗和数据传输距离有一定要求的场景。
例如在智能家居、健康监测等领域，蓝牙技术是一种不可或缺的数据采集技术。
2.3 GPRS技术GPRS技术是一种利用移动通信网络实现数据传输的无线数据采集技术。
它可以通过SIM卡等方式连接到移动端口，实现远程数据的采集和传输。
GPRS技术的优点在于无需额外建立网络，不受地域限制，但相对于Wi-Fi和蓝牙技术，它的速度较慢，且需要额外的流量费用。
3. 有线数据采集技术3.1 串口技术串口是比较常见的有线数据采集技术之一。
它利用了串口通信协议，通过串口线将设备和计算机连接起来，实现数据的传输和采集。
物联网中的数据采集与处理技术研究与优化
物联网中的数据采集与处理技术研究与优化随着物联网的快速发展，海量的数据不断涌现，对于如何高效地采集和处理这些数据提出了新的挑战。
本文将研究物联网中的数据采集与处理技术，并探讨如何优化这些技术以提高效率和准确性。
一、数据采集技术的研究与优化1. 传感器技术物联网中的传感器是数据采集的关键组成部分。
传感器可以采集各种类型的数据，如温度、湿度、压力、加速度等。
目前，常用的传感器技术包括光学传感器、温度传感器、压力传感器等。
传感器应具有高精度、低功耗、容易集成等特点。
为了提高数据采集的效率和准确性，可以研究和优化传感器的设计和制造技术，以提高其性能和可靠性。
2. 通信技术物联网中的设备和传感器通常通过无线网络进行数据传输。
传统的网络技术如Wi-Fi、蓝牙和ZigBee等已被广泛应用于物联网中的数据采集。
然而，由于物联网中设备数量庞大、网络容量有限，需要研究和优化通信协议和网络结构，以提高数据的传输速度和可靠性。
例如，可以采用新型的无线通信技术，如5G和NB-IoT，来满足物联网中大规模设备的通信需求。
3. 数据质量控制技术在数据采集过程中，设备和传感器可能会受到噪声、干扰和故障的影响，导致采集到的数据质量较低。
为了提高数据质量，可以采用数据质量控制技术。
这些技术包括数据滤波、故障检测和数据修复等。
通过对采集到的数据进行处理和分析，可以识别和剔除噪声数据，并修复故障设备的数据，以提高数据的准确性和可用性。
二、数据处理技术的研究与优化1. 数据存储和管理技术物联网中产生的大量数据需要进行有效的存储和管理，以便后续的分析和应用。
传统的数据库技术已经难以满足物联网中大数据的处理需求，需要研究和优化数据存储和管理技术。
例如，可以采用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，以提高存储容量和数据的可用性；可以采用无结构化的数据存储技术，如NoSQL数据库，以处理非结构化和半结构化数据。
2. 数据分析和挖掘技术物联网中的数据具有复杂的结构和关联性，需要采用数据分析和挖掘技术来提取有用的信息。
物联网中的数据采集与处理技术
物联网中的数据采集与处理技术物联网（Internet of Things, IoT）已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
随着物联网设备的普及和应用，数据采集与处理技术变得愈发重要。
本文将详细介绍物联网中的数据采集与处理技术，并分点列出各个步骤。
1. 概述物联网中的数据采集与处理技术- 物联网中的数据采集与处理技术通过传感器、无线通信和云计算等技术手段，实现了对物联网设备中的数据进行采集、传输和处理。
- 数据采集与处理技术的目标是提取有用的信息并进行合理的处理，以实现物联网设备和系统的智能化和自动化。
2. 数据采集技术- 传感器技术：传感器是物联网中最基本的数据采集设备，能够感知和测量物理量，并将其转化为电信号输出。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光线传感器等。
- 通信技术：物联网设备通过无线通信技术实现与云平台的数据传输。
常见的通信技术包括Wi-Fi、蓝牙、NFC等，其中，LoRa和NB-IoT等低功耗广域网技术广泛应用于物联网领域。
- 数据存储技术：为了方便后续的处理和分析，物联网中的数据需要进行存储。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式存储系统等。
3. 数据采集与处理的步骤- 数据采集：物联网设备通过传感器感知环境中的数据，并将其转化为数字信号进行采集。
采集过程需要考虑传感器的选择、位置布置，以及数据的采集频率等因素。
- 数据传输：采集到的数据通过无线通信技术发送给云平台或本地服务器。
在传输过程中需要考虑通信协议的选择、数据安全性等问题。
- 数据存储：接收到的数据需要进行存储，以备后续的处理和分析。
存储可以采用云存储、本地数据库等方式，根据实际需求选择适当的存储方案。
- 数据清洗与预处理：由于数据采集过程中可能出现误差和噪声，需要对数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声，使得数据更加准确和可靠。
- 数据分析与处理：通过数据分析和处理算法，从原始数据中提取有价值的信息。
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钱恒 研究员/副院长 ISO/IEC JTC1/SC31中国委员
二○一○年六月
提 纲
• 一.物联网之物品编码标准化 • 二.物联网之物品信息采集技术标准化 • 三.展望
提 纲
• 一.物联网之物品编码标准化 • 二.物联网之物品信息采集技术标准化 • 三.展望
物联网底层技术解析
Layer 3 (860-960 MHz) (ISO 18000-6C)
ISO 17364 (可回收货运单元标识)
托盘
托盘
Layer 2 (860-960 MHz) (ISO18000-6C)
ISO 17365 (货运单元标识)
货运箱
货运箱
货运箱
货运箱
Layer 1 (860-960 MHz ISO18000-6) (13.56 MHz ISO18000-3)
反向散射耦合 电磁传播原理
RFID系统组成
• RFID电子标签 • RFID 读写器 • RFID天线
• RFID 中间件 • RFID应用系统
RFID系统工作流程
数据主机、应用主机
RFID读写器
Radio Frequency
IC-Chip
External antenna Carrying article
主要ISO/IEC RFID技术标准
标准类别 标准号
19762-3 18000
标准名称
信息技术——自动识别和数据捕获(AIDC)技术.校准词汇.第 3部分:射频识别(RFID) 信息技术——单品管理射频识别
Antenna
RFID Chip
Substrate RFID Inlay 13.56MHz RFID Inlay 915MHz
RFID电子标签——分类
Inlay Assembly
Wafer of processed silicon chips
Pick; flip; place Apply heat and pressure Web of antennas
ISO 17366 (产品包装标识)
包装
包装
包装
包装
包装
包装
包装
包装
Layer 0 (860-960 MHz ISO18000-6) (13.56 MHz ISO18000-3)
ISO 17367 (单品标识)
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
单品
Concept Source: Akira Shibata, DENSO-Wave Corporation
Regional
Comit Europ Normalisation é éen (CEN) ODETTE ECMA
National
Standards Australia British Standards Institution (BSI) (SAA) AFNOR ANSI Deutches Institut fur Normung (DIN) JISC SAC
读写距离：几厘米 应用领域：宠物管理、 门禁控制、汽车防盗、 酒店门锁
读写距离：小于1m 应用领域：电子票证、 气瓶管理、图收管理
电子标签的设计与应用
• 电子标签的结构
芯片, 内含物 品的UID及存储 器
天线，铜或铝线 圈（绕制/蚀刻/印 刷）
• 表现形式：RFID Inlay、各种封装形式
• RFID Inlay
ISO/IEC Joint Technical Committee 1 (JTC 1) TC 122 Packaging TC 104 Freight Containers TC 8 Ships & Marine Tech SC 31 Automatic Data Capture SC 17 IC Cards WG 1 Symbology
RFID系统——工作频率
100 kHz 1 MHz 10 MHz 100 MHz 1 GHz 10GHz
125-134 kHz 低频LF
13.56 MHz 高频HF
915 MHz 超高频 UHF 读写距离：几米至 几十米 应用领域：物流、 生产线、航空包裹
2.45GHz
5.8GHz 微波 MWF 读写距离：几米至几 十米 应用领域：不停车收 费、集装箱管理
MHI Industry
CompTIA ATA EIA AIA
AIM
GS1
EIA
IEEE
INCITS T6 B10
Other
HIBCC
AIAG
UCC
Other
VDA
物流单元的RFID标识层级
Layer 5
交通工具 (汽车, 飞机, 轮船, 火车)
集装箱
Layer 4 (433 MHz)
ISO 17363 (货运集装箱)
• 二维条码标准
我国主要条码标准
• • • • • • • • • • • • • • • GB 12904-2008 商品条码 零售商品编码与条码表示 GB/T 12907-2008 库德巴条码 GB/T 12908-2002 信息技术 自动识别和数据采集技术 条码符号规范三九条码 GB/T 15425-2002 EAN.ICC 系统128条码 GB/T 16827-1997 中国标准刊号（ISSN部分）条码 GB/T 16828-2007 商品条码 参与方位置编码与条码表示 GB/T 16829-2003 信息技术 自动识别与数据采集技术 条码码制规范 交插二 五条码 GB/T 16830-2008 商品条码 储运包装商品编码与条码表示 GB/T 17172-1997 四一七条码 GB/T 18127-2009 商品条码 物流单元编码与条码表示 GB/T 18283-2008 商品条码 店内条码 GB/T 18347-2001 128 条码 GB/T 19946-2005 包装 用于发货、运输和收货标签的一维条码和二维条码 GB/T 21049-2007 汉信码 GB/T 21335-2008 RSS条码
(680亿)
96字节 10000万亿个物品
EPC编码结构
版本号 EPC－64 І Π Ш EPC－96 І І EPC－256 Π Ш 2 2 2 8 8 8 8 EPC管理者 21 15 26 28 32 64 128 对象分类 17 13 13 24 56 56 56 系列号 24 34 23 36 160 128 64
Apply adhesive
Base material (“label stock”) manufacturing process
Laminate Face Stock
Laminate liner
Web of finished inlays
标签制造
电子标签实例
International
International Organization for Standardization (ISO) InternationalElectrotechnical Commission (IEC) International Telecommunications Universal Postal Union Union (ITU) (United Nations) (UPU) (United Nations)
WG 2 Data Content WG 3 Conformance WG 4RFID WG 5RTLS
ITU (fka CCITT) -T Telecommunications
ITUR (fka CCIR & IFBR) radio - frequency Issues ITUD (fka BDT) Telecommunications Development Comit Europ Normalisation Comit Europ é éen é éen Postal & Electrotechnique (CENELEC) Telegraph (CEPT)
• 编码层
–物品编码是物品的数字化表 示，是物品与网络连接的关 键。
• 数据采集层
–信息采集技术和传感技术是 物品信息联入网络的重要手 段。
常用物品编码
• 常用物联网物品编码
–GS1编码：针对贸易项目、物流单元、位置、 资产、服务关系等的编码 –EPC编码：对每一个物品的编码 –OID：object identifier，对信息对象的标识
GS1编码
GS1编码
• GTIN编码示例
EPC编码
编码是针对单品的，在EAN.UCC基础上进行扩充。
EPC 贯穿供应链的始终
供应链起始 应链结束
2212345678907
2212345678907
制造 商.
单品 包装箱
托盘
托盘 运输 包装箱 车 在供应链的每一环节均使用统一标识 运输车 分销中心
条码技术标准化
• 一维条码标准
– ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC – ISO/IEC 15416 15417 15420 16388 16390 15438 15415 16022 16023 18004 24724 24728 24778 Linear bar code print quality Code 128 EAN/UPC Code 39 Interleaved 2 of 5 PDF417 2D bar code print quality Data Matrix MaxiCode QR Code 2005 GS1 DataBar (was RSS) MicroPDF417 Aztec Code