[发明专利]基于边缘计算的物联网数据联动方法、装置、设备及介质

说明书

本发明实施例提供了一种基于边缘计算的物联网数据联动方法、装置、设备及介质，该方法包括：向物联网设备发送边缘计算节点设备的IP信息；接收物联网设备根据IP信息发送的监测对象的监测数据；根据用户需求信息对监测数据进行过滤，得到有效监测数据；向云平台发送有效监测数据，有效监测数据用于所述云平台生成预测数据；接收云平台发送的预测数据；根据预测数据更新监测数据。本发明能够对接收到的实时监测数据进行有效运用，减轻了云平台的数据处理压力，同时保证了数据的有效性。

技术领域

本发明涉及物联网控制技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的物联网数据联动方法、装置、设备及介质。

背景技术

物联网应用的信息交互方式主要通过射频识别技术、传感器技术、摄像头技术以及无线通信技术等技术构造成一种实时共享、实时更新的实物网络系统，利用传感器节点收集实时数据，之后将实时数据传输到云平台，并由云平台进行数据的处理。但随着物联网的快速发展，物联网设备的数量急剧增加，现有的云计算中心将越来越复杂，云平台将接入海量设备，进而面临带宽不够、功耗过高等难度挑战。

为解决上述带宽不够、功耗过高的问题，现有技术公开了将边缘计算应用到物联网上的技术方案。但是，目前的技术方案未能对物联网设备所收集到的数据进行有效地运用，并且所有的逻辑都置于云平台，给云平台带来了巨大压力的同时，也无法进行有效的数据联动。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于边缘计算的物联网数据联动方法、装置、设备和计算机可读存储介质，通过边缘计算节点设备的数据过滤以及数据更新，能够对接收到的实时监测数据进行有效运用，减轻了云平台的数据处理压力，同时保证了数据的有效性。

第一方面，提供了一种基于边缘计算的物联网数据联动方法，用于边缘计算节点设备，该方法包括：向物联网设备发送边缘计算节点设备的IP信息；接收物联网设备根据IP信息发送的监测对象的监测数据；根据用户需求信息对监测数据进行过滤，得到有效监测数据；向云平台发送有效监测数据，有效监测数据用于所述云平台生成预测数据；接收云平台发送的预测数据；根据预测数据更新监测数据。

在第一方面的一些可实现方式中，当监测数据超出预设阈值时，向用户发送告警信息，告警信息用于提示预设监测范围内监测对象出现异常。

在第一方面的一些可实现方式中，在根据用户需求对监测数据进行过滤，得到有效监测数据之前，包括：边缘计算节点设备包括多个边缘计算节点，边缘计算节点设备根据性能信息，确定出多个可通信的边缘计算节点；边缘计算节点设备对监测数据进行自适应数据分流，将分流后的监测数据分配到多个可通信的边缘计算节点。

第二方面，提供了一种基于边缘计算的物联网数据联动方法，用于物联网设备，该方法包括：收集预设监测范围内监测对象的实时数据，得到监测数据；接收边缘计算节点设备发送的IP信息；根据IP信息向边缘计算节点设备发送监测数据。

第三方面，提供了一种基于边缘计算的物联网数据联动方法，用于云平台，该方法包括：接收边缘计算节点设备发送的有效监测数据；根据有效监测数据的数据特征确定小波函数；根据小波函数和误差反向传播算法BP神经网络确定有效监测数据的预测数据；向边缘计算节点设备发送预测数据。

在第三方面的一些可实现方式中，根据小波函数和BP神经网络确定有效监测数据的预测数据，包括：根据均方误差MSE确定小波函数的最优分解尺度；根据马拉特算法和最优分解尺度分别对预设样本集和预测集进行分解，得到预设样本集的低频序列和高频序列，以及预测集的低频序列和高频序列，预测集用于存放有效监测数据；根据马拉特算法对每个低频序列和高频序列进行重构，得到若干个序列长度与原序列长度相等的子序列；对子序列进行归一化处理，得到零一区间数据；将零一区间数据作为BP神经网络的输入层并进行神经网络训练，当训练误差小于预设误差时，输出预测数据。