一种基于物联网的信息化处理装置

技术领域

本发明涉及信息化处理技术领域，具体为一种基于物联网的信息化处理装置。

背景技术

目前，基于物联网的信息化处理装置是一种通过连接各种物理设备和传感器到互联网，以收集、传输、存储和分析数据来实现自动化和智能化的系统，这种装置在不同领域和应用中都有广泛的应用，如工业自动化、智能家居、智慧城市、农业、医疗保健等等。

目前基于物联网的信息化处理装置，至少还存在以下缺陷：

1、目前基于物联网的信息化处理装置需要将采集的数据通过通信模块传输给云端后再进行分析处理，因此无法实现数据本地化的分析处理，使得数据的处理速度较慢；

2、目前基于物联网的信息化处理装置，需要依赖云端实现数据的分析处理，其中云端负担较大、通信延迟较高，且数据传输成本更高；

3、目前基于物联网的信息化处理装置其数据都会上传至云端，其隐私数据无法被自动识别并选择不进行上传，因此数据的隐私性和安全性较差。

因此，我们提出一种基于物联网的信息化处理装置。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网的信息化处理装置，通过边缘计算和机器学习模型，实现实时数据分析和智能决策，降低通信延迟，提高数据隐私和系统效率，适用于多领域应用，具备更快响应和更低成本的优势，解决了背景技术中所提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的信息化处理装置，包括：

传感器模块，所述传感器模块包括多组传感器，用于采集环境和物体的数据；

数据采集单元模块，所述数据采集单元模块收集传感器和物理设备模块生成的数据；

中央处理单元模块，所述中央处理单元模块由计算机组成，所述中央处理单元模块接收、存储和处理传感器数据，执行数据分析、算法运算和决策支持，所述中央处理单元模块集成有边缘计算和人工智能技术；

通信模块，所述通信模块用于数据传输至远程设备以及云端服务器；

云端服务器模块，所述云端服务器模块用于数据存储、处理和分析；

应用界面模块，所述应用界面模块用于用户交互和远程控制；

能源供应模块，所述能源供应模块用于管理能源供应；

所述边缘计算技术允许设备实时分析传感器数据，以检测异常或变化，其中敏感数据可以在设备本地进行处理，不会传输到云端。

安全与隐私模块，所述安全与隐私模块用于数据加密、用户认证和访问控制。

作为本发明的一种优选实施方式，所述传感器模块包括温度传感器、湿度传感器、运动传感器、声音传感器和光照传感器。

作为本发明的一种优选实施方式，所述中央处理单元模块包括机器学习模型，且机器学习模型用于进行数据分析并生成智能决策。

作为本发明的一种优选实施方式，所述通信模块支持Wi-Fi、蓝牙和以太网通信协议。

作为本发明的一种优选实施方式，所述应用界面模块提供实时数据显示、报告生成和远程控制功能。

作为本发明的一种优选实施方式，所述能源供应模块包括太阳能电池板和电池。

作为本发明的一种优选实施方式，所述安全与隐私模块使用端到端加密技术，使其数据的安全性和隐私得到保证。

一种基于物联网的信息化处理方法，包括以下步骤：

S1、通过数据采集单元模块采集传感器模块所检测到的环境数据和物体数据；

S2、通过中央处理单元在本地进行数据处理，包括数据清洗、转换和聚合；

S3、通过中央处理单元使用机器学习模型进行数据分析，生成智能决策；

S4、通过通信模块将智能决策传输至远程设备以及云端服务器；

S5、通过应用界面模块可在用户界面上提供实时数据显示和远程控制；

S6、利用能源供应模块管理能源供应以确保装置的持续运行；

S7、通过安全与隐私模块实施数据加密、用户认证和访问控制以确保数据安全和隐私。

作为本发明的一种优选实施方式，所述S1中数据采集包括温度、湿度、运动、声音和光照数据的采集。

作为本发明的一种优选实施方式，所述S3中机器学习模型使用深度学习算法进行数据分析和智能决策生成。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1.本发明的基于物联网的信息化处理装置，通过结合了边缘计算和机器学习模型，允许在边缘设备上进行实时数据分析和智能决策，这提高了系统的响应速度，使其能够更快速地处理数据并做出实时决策，适用于需要快速反应的应用场景。

2.本发明的基于物联网的信息化处理装置，通过在边缘计算可进行边缘化的数据处理和决策，系统减少了对云端服务器的依赖，降低了云端负担和通信延迟，这降低了数据传输成本，提高了系统的效率。

3.本发明的基于物联网的信息化处理装置，由于大部分数据处理在边缘计算上完成，此时可提前对数据敏感度进行分析，敏感数据则可不需要传输到云端，提高了数据隐私和安全性，这对于涉及隐私敏感信息的应用非常重要，如医疗保健以及智能家居领域，可以有效保护患者或用户的隐私。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，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为本发明基于物联网的信息化处理装置的整体结构示意图；

图2为本发明基于物联网的信息化处理方法的流程结构示意图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于物联网的信息化处理装置，包括：

1.传感器模块；

1.1温度传感器；

1.2湿度传感器；

1.3运动传感器；

1.4声音传感器；

1.5光照传感器。

本实施方式中，使用温度传感器采集环境温度数据：T(t)，使用湿度传感器采集环境湿度数据：H(t)，使用运动传感器用于检测物体的运动或振动：M(t)，使用使用声音传感器监测环境中的声音级别：S(t)，使用光照传感器用于测量环境的光照强度：L(t)。

2.数据处理模块

2.1数据采集单元模块，数据采集单元模块接收来自传感器模块的数据。

2.2中央处理单元模块，中央处理单元模块接收数据采集单元的数据。

本技术方案中，该模块包括边缘计算技术以及机器学习模型，用于数据分析和智能决策生成。

边缘计算技术：

边缘计算是一种计算架构，它将计算能力从传统的中心化数据中心向数据生成源头靠近，即物联网设备、传感器、终端设备等，以减少数据传输的延迟，提高实时性，减轻网络负担，并增加数据隐私和安全性，边缘计算包括以下具体要素和概念：

边缘设备：边缘计算的核心是边缘设备，这些设备通常是物联网设备、传感器、终端设备、路由器等，位于数据生成源头附近。它们负责数据采集、处理和传输。

边缘服务器：边缘服务器位于边缘设备和云数据中心之间，可以是物理服务器、虚拟机或者容器化的应用程序。边缘服务器执行一部分数据处理和存储任务，以减少数据传输到中心化云数据中心的需求。

本地数据处理：边缘计算强调在本地进行数据处理，例如数据过滤、数据聚合、数据分析、实时决策等。这有助于提高响应时间，并降低网络带宽的要求。

实时性：边缘计算强调实时性，对于需要快速响应的应用非常重要，如工业自动化、智能交通、医疗保健等领域。

数据隐私和安全性：边缘计算有助于保护数据隐私，因为数据在离数据源更近的地方处理，减少了数据在网络传输中的风险。此外，边缘设备和服务器通常具备更好的物理安全性。

云边协同：边缘计算并不排斥云计算，而是与之协同工作。云边协同允许将一部分计算任务在边缘设备上执行，而将更复杂的计算任务和大规模数据存储放在云数据中心中。

适用于多个行业：边缘计算适用于各种行业，包括工业、智能城市、医疗保健、农业、零售、物流等，以满足不同行业对实时性和数据处理需求的要求。

边缘计算技术采用AWSIoTGreengrass平台，其模型为：E＝D+P+A+S。

其中，E(Edge)代表边缘计算，表示计算资源位于数据生成源头附近。

其中，D(Data)代表数据，表示数据的生成、采集和传输。

其中，P(Processing)代表数据处理，包括数据过滤、数据聚合、数据分析、实时决策等。

其中，A(Analytics)代表数据分析，表示在边缘上执行的高级数据分析，如机器学习模型的应用。

其中，S(Security)代表安全性，表示数据隐私和安全性的保护。

除此之外，边缘计算的数据结构特征为：

数据结构：原始数据通常以多种形式存在，其中包括时间序列数据、图像、文本、传感器读数等。这些数据可以存储在各种数据结构中，如数组、列表、哈希表等，以便后续处理。

本地数据存储：在边缘计算技术中，数据可能需要存储在本地以供后续处理和历史记录。本地数据存储可以采用文件系统、数据库或者专门的数据存储结构。

数据预处理：在数据处理阶段，可能需要使用数据结构来进行数据清洗、数据归一化、特征工程等预处理步骤。这可能包括数据帧(DataFrame)、张量(Tensor)或其他数据结构，具体取决于数据类型和任务。

决策结果：智能决策阶段可能产生的结果可以存储在数据结构中，如变量、数据集、数据帧或数据报告，以供后续使用或传输。

机器学习模型采用监督学习方法，具体为线性回归模型：

模型公式：Y(t)＝β0+β1*T(t)+β2*H(t)+β3*M(t)+β4*S(t)+β5*L(t)+ε(t)。

其中，Y(t)是预测结果，β0到β5是模型的系数，ε(t)是误差项。

机器学习模型的数据结构：

训练数据：训练机器学习模型时，输入数据和目标标签以数据集的形式存在，例如特征矩阵和标签向量。这些将存储在数据集对象、张量、数据帧等数据结构中。

模型参数：机器学习模型通常由一组参数表示，这些参数经过训练学习。这些参数可以存储在权重矩阵、模型对象、张量等数据结构中。

输入数据：在模型推理阶段，输入数据以适当的数据结构传递给模型。这将是特征向量、特征矩阵、图像张量等，具体取决于模型的输入要求。

输出结果：模型的输出结果也可使用适当的数据结构来表示，如分类概率、标签、回归值等。

3.通信模块

通信模块支持多种通信协议，包括Wi-Fi、蓝牙和以太网。

本实施方式中，模块负责将智能决策和数据传输到远程设备或云端服务器。

4.云端服务器模块

云端服务器模块负责接收、存储和分析来自装置的数据。

本实施方式中，数据存储采用关系型数据库，如SQL，以及非关系型数据库，如NoSQL，以确保数据的可扩展性和持久性。

数据分析模块使用机器学习模型进行进一步的分析，例如异常检测、趋势预测等。

5.应用界面模块

应用界面模块提供用户界面，包括实时数据显示、报告生成和远程控制功能。

本实施方式中，用户可以通过应用程序或Web界面查看实时数据和执行远程操作。

6.能源供应模块

能源供应模块包括太阳能电池板和电池。

本实施方式中，太阳能电池板用于收集太阳能并为装置供电。

电池用于存储能量，以确保在光照不足或夜间继续供电。

7.安全与隐私模块

安全与隐私模块使用数据加密算法AES来保护数据的安全性和隐私。

本实施方式中，用户需要进行身份认证才能访问数据，访问权限由访问控制模块管理，其身份认证工作首先通过个人手机号注册账号，且在每次登录时输入相关验证码用于验证，而不同用户的访问权限均不相同，确保用户无法访问他们数据。

基于物联网的信息化处理方法，包括以下步骤：

S1、通过数据采集单元模块采集传感器模块所检测到的环境数据和物体数据；

本实施方式中，数据采集单元可采集各种传感器或者物理设备的数据，其中传感器种类和物理设备均可根据实际使用场景进行选择安装。

S2、通过中央处理单元在本地进行数据处理，包括数据清洗、转换和聚合；

本实施方式中，中央处理单元具备边缘计算能力，因此可对数据进行智能的边缘计算处理工作。

S3、通过中央处理单元使用机器学习模型进行数据分析，生成智能决策；

本实施方式中，通过机器学习模型可对数据进行智能自动化的分析，并可根据分析的结果自动生成决策指令。

S4、通过通信模块将智能决策传输至远程设备或云端服务器；

本实施方式中，通过通信模块可将生成的决策指令发送给远程设备或者云端服务器，从而实现远程设备的远程控制。

S5、通过应用界面模块可在用户界面上提供实时数据显示和远程控制；

本实施方式中，用户可通过应用界面模块实时的查看数据以及进行远程控制操作。

S6、利用能源供应模块管理能源供应以确保装置的持续运行；

本实施方式中，可以采用太阳能、风能等供电方式实现能源的供应，确保设备能够节能高效的运行。

S7、通过安全与隐私模块实施数据加密、用户认证和访问控制以确保数据安全和隐私；

本实施方式中，通过实施数据加密、用户认证和访问控制可使无访问权限的用户无法访问相关数据，从而避免数据泄露。

运行时，首先通过传感器模块负责采集环境数据，包括温度、湿度、运动、声音、光照等，这些传感器不断地生成数据，并将其传输给中央处理单元进行边缘计算，此时可对本地数据进行预处理，这包括数据清洗、去噪、归一化和特征提取，数据预处理有助于准备数据以供机器学习模型使用，处理结束后的数据可通过机器学习模型进行实时数据分析，根据输入数据，模型执行相应的分析任务，如模式识别、异常检测、分类或回归分析，基于机器学习模型的分析结果，自动生成智能决策，这些决策可能涉及控制操作，如自动调整温度、触发警报、启动设备等，智能决策可通过设备进行本地执行，这可以提高响应速度，减少与云端的通信延迟，并确保系统的可用性，并且根据应用需求，智能决策和相关数据可以传输到云端服务器或其他设备，以进行进一步的分析、存储或监控，这可以用于长期数据存储、跨设备协同或远程监控，在日常使用过程中，机器学习模型可定期或根据新的数据进行更新和重新训练，以确保模型的精度和适应性，而设备上的数据和决策需要适当的安全性和隐私保护机制，包括数据加密、身份认证和访问控制，以确保数据的保密性和完整性。

实施例一

智能家居温度控制系统

在智能家居中，传感器模块可使用温度传感器和湿度传感器采集室内环境数据，再通过边缘计算进行数据的本地预处理工作，并使用机器学习模型，此时可使用线性回归来预测最佳的室内温度和湿度，系统会根据预测结果实时控制暖气、空调和加湿器，以提供舒适的室内环境。

从而实现了实时温度和湿度调节，减少了对云端的依赖，提高了用户舒适度和能源效率。

实施例二

工业设备故障预测

在工业生产环境中，使用多个传感器监测设备的状态，如温度、振动、电流等，通过边缘计算，本地对传感器数据进行实时分析，使用机器学习模型，此时可使用支持向量机，检测异常模式，预测设备故障，并触发维护警报。

从而可提前预测设备故障，减少了停机时间，提高了生产效率和设备可靠性。

实施例三

智能城市交通管理

在城市交通管理系统中，使用传感器和摄像头监控道路交通情况，采集车辆流量、速度和车流密度等数据，通过边缘计算，本地分析交通数据，使用机器学习模型，此时可使用神经网络来预测交通拥堵和事故风险，系统可自动调整交通信号灯、路况信息发布，以优化交通流动性。

从而提高了城市交通管理的智能性，减少了交通拥堵，改善了交通流动性，提高了城市居民的生活质量。

需要说明的是，本发明为一种基于物联网的信息化处理装置，其部件均为通用标准件或本领域技术人员知晓的部件，其结构和原理都为本领域技术人员可通过技术手册得知或通过常规实验方法获知。