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物联网信息的智能采集方法研究赵彬

发表时间：2020/8/24 来源：《基层建设》2020年第12期作者：赵彬

[导读] 摘要：在当前全新的技术背景之下，物联网已经成为非常重要的一项技术平台。

        江苏方天电力技术有限公司江苏南京 211102
        摘要：在当前全新的技术背景之下，物联网已经成为非常重要的一项技术平台。物联网和互联网之间具有一定的连续性。简单来讲，物联网就是物和物之间在同一个网络内部进行关系，能够将所有的物品与互联网进行有效地连接，然后通过物联网内部结构的设计可以进行信息的共享、传递。运用于不同的设备，能够更好地实现物品的智能化管理，并通过整个后台所具备的终端对物联网进行有效的控制管理。更重要的是，通过终端连接互联网能够真正实现快速的终端上网，并且不在乎地理因素以及外界条件因素。这种模式能够有效地通过互联网对终端内部所存储的信息进行有效地处理，大大提高了当前人们的办公效率。本文对物联网信息的智能采集方法进行研究。
        关键词：大数据；物联网；信息采集
        1物联网基本概念
        物联网(InternetofThings)是指通过各种信息传感设备，如传感器、红外感应器、全球定位系统、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或者过程，采集其声音、光强、温度、电压、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成一个巨大的网络。实现物与物，物与人，所有的物品与网络的连接，以达到方便识别、管理和控制的目的。物联网的技术架构可以分为三层：感知层、网络层和应用层：①感知层由各种传感器节点和传感器网关节点组成。传感器节点是感知层的核心，由传感器模块、处理器模块和无线通信模块组成，从而拥有感知、存储、处理数据以及无线通信的能力。所以传感器节点可以提供对数据进行转换、融合、消除冗余等处理功能。提高了数据的采集效率，并且降低了无线通信的传输损耗。②网络层由各种网络和网络管理系统和云计算平台组成，扩展人们与环境进行远程交互的能力，是连接感知层和应用层之间的桥梁。感知层将采集数据传递给网络层，网络层对数据进行处理和存储，就像人的神经中枢跟大脑一样，具有分析处理功能。③应用层是物联网中的用户包括人和计算机系统的接口，它与行业需求紧密结合，实现物联网具体的应用。
        2物联网体系架构设计
        在当前的大数据技术的背景之下，我国现有的物联网整体体系在进行整个数据处理过程当中都需要通过数据中心，从而将用户所具备的数据通过不同的系统以及应用程序进行传输。传统物联网体系架构，一般会运用两种方法进行整个体系的内容设计：第一种方式运用的是分布式组网；第二种方式运用的则是结构散分设计。在进行物联网体系系统内部结构设计过程当中，首先要运用大数据技术作为整个系统内部技术体系的基础。其次运用大数据技术本身所具备的技术特点和技术功能，对数据进行全面的筛选、清除，选取有用的数据，保证物联网系统结构的数据体系更为完善，再对整个系统内部的环境进行全面的维护设计以及优化。在进行技术应用过程当中要依据海量分布式数据特性，进行相应安全数据的采集，最后将采集到的安全数据上传到系统内部所具备的云计算网络，以此来实现整个系统的基础云系统构架，从而实现大数据环境下的人和物之间的互动操作。而在进行整个系统的设计过程中，重点的研究工作应该是放在系统的模块化设计上。系统的模糊化设计非常重要，它能够保证系统拥有多个独立层次，进行多个独立资源的共享，实现大数据环境下数据的及时处理。多个层次以及多个结构实际上能够更好地提高对数据的处理效率。所以在进行整体设计过程中，物联网体系结构实际上是由三个层次共同组成的：第一个层次为基础资源云平台；第二个层次为开发云平台；第三个层次为应用云平台。这三个平台自身对于资源的利用以及处理的功能不同，但是实际上最终都能够实现资源的共享。
        3物联网信息智能采集方法
        要在大数据环境中进行不同类型的数据库或者是资源库的建设，那么首先就一定要将数据采集作为数据库建设的基础。利用全面感知数据功能作为数据结构设计的基础，接着运用防火墙技术进行采集数据与办公系统之间连接的安全接口设计，保证在进行数据全面采集过程当中能够有效地实现信息的交互与共享。所以在进行整体构建过程当中，所构建的数据库必须具有非常清晰的层次。

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它能够有效地对信息资源进行分层规划，也能够有效地实现信息共享，为终端的客户以及用户提供更为准确且真实的有效数据信息。在进行信息采集过程当中，物联网的信息数据采集过程实际上和云算法有着直接关系。在云算法的计算体系内部，针对不同的目标数据会运用不同的计算方法。简单来讲，数据的种类以及数据自身所运行的特点，都依据系统内部所应用的数据类型和计算方法对数据进行分类和统计。在进行不同数据库或资源目标数据采集设计时运用了防火墙技术，所以需要在防火墙技术应用完成之后对数据采集过程进行详细设计。这样可以有效规避很多的攻击，同时还能够确保所涉及信息化体系架构的安全性。
        4实验探究
        4.1数据采集的实时性
        在物联网信息智能采集系统设计完成后，首先需要考虑到的就是物联网信息智能采集方法本身所具备的实时性。因为只有在信息采集过程中保证了信息的实时性，才能够真正体现物联网信息智能采集方法的有效性。在进行整个信息采集过程中所开展的实验，首先开展的实验就是在相同的数据环境背景之下，对某个生产领域内部所蕴含的某些生产数据进行数据统计与分析。简单来讲，就是运用大数据环境下的物联网信息智能采集系统。其次运用当前现有的其他方法进行质检数据的测量。通过质检数据的测量，与通过数据采集所需的时间之间的对比，就能够进行数据采集实时性对比。
        4.2数据采集的准确性
        在进行数据采集准确性对比过程中，首先需要明确物联网信息数据采集系统的内部核心因素。在进行信息全面采集过程当中，不仅运用了大数据技术，更重要的是在互联网内部的信息采集系统设计过程当中融入了全新的信息采集数据标本。所以在进行接下来的信息数据对比工作时，就要着重考察数据采集的准确性。要进行信息采集系统内部的信息采集准确性考究，就需要进行多种方法的实验来进行验证。比较每种方法的准确率，来判断哪种方法更准确。
        4.3数据采集的安全性
        在开展数据采集工作的过程中，除了以上所提到的两种特性以外，最重要的就是考验数据采集系统所具备的安全性。在进行数据采集安全性验证工作时，可以运用外部现有的条件，对系统是否具备良好的安全性进行全面的检测；也可以运用当前比较流行的网络数据类型的攻击手段进行测试，即针对系统开展信息窃取、信息截获以及中间认证信息伪造等不同的攻击方式，然后对整个系统进行安全验证。
        4.4加强对相关数据的后期跟踪
        大数据在运行的过程当中常常都是依靠智能系统自动化对数据进行收集，在这些数据当中虽然被人为的已经进行过筛选和归类，但是为了避免出现纰漏，复查也是十分重要的，当然对于已经收集到的有用数据，还应当加强对数据的后期跟踪，要拿不时期内的数据进行对比，深度挖掘相关的有用信息，并做好相关的总结和分析，以备不时之需。后期的数据跟踪要强调分析的重要性，分析要能够深入到数据的更深层次，利用数据来对公司的决策进行在判断，除是否满足可行性之外，是否还能够在数据深入分析的基础上发现新的闪光点，对相关的计划进行调整。
        结束语
        本文就大数据环境下物联网信息智能采集方法进行研究。针对物联网信息智能采集方法的整体设计进行介绍，然后对物联网信息智能采集系统开展多样化数据信息检测工作，以此来证明大数据环境下物联网信息智能采集方法具有一定的可行性和应用价值。
        参考文献
        [1]李汐.大数据环境下物联网信息智能采集方法研究.科技经济导刊,2019(27):697,35
        [2]徐华伟.大数据环境下物联网信息智能采集方法研究.机械设计与制造工程,2019(48):425,68-71