第二章：物联网的概念和特征

2.1 物联网的概念
2.2 物联网的技术特征
- 2.2.1 全面感知
- 2.2.2 可靠传递
- 2.2.3 智能处理
2.3 物联网的体系架构
- 2.3.1 C3SD技术架构
- 2.3.2 EPC/UID系统
- 2.3.3 四层体系结构
2.4 七大关键技术
- 2.4.1 感知技术
- 2.4.2 通信技术
- 2.4.3 计算技术
- 2.4.4 数据技术
- 2.4.5 控制技术
- 2.4.6 安全技术
- 2.4.7 智能技术
2.5 物联网的应用

2.1 物联网的概念

顾名思义，物联网就是一个将所有物体连接起来所组成的物–物相连的互联网络。
物联网的定义：
物联网是通过使用射频识别（RFID）、传感器、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息采集设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网技术包括：
（1）多样化感知：即感知设备多样化，包括传统的温湿度压力、流量位置传感器，新型的智能传感器，以支持物理世界数字化和人员位置的标定。
（2）电子化身份：即利用电子标签、二维码、视觉和声音进行身份标识，方便信息化系统的构建和使用，以支持人员身份识别与跟踪。
（3）多模式通信：包括各种无线和有线通信手段。
（4）智能化管理：支持感知数据的深度分析和可视化，方便对物理世界和信息世界的实现有效监控和管理。

2.2 物联网的技术特征

物联网的技术特征：全面感知、可靠传递、智能处理。

2.2.1 全面感知

“感知” 是物联网的核心。

感知是指对客观事物的信息直接获取并进行认知和理解的过程。
人们对于信息获取的需求促使其不断研发新的技术来获取感知信息，如传感器、RFID、定位技术等。

2.2.2 可靠传递

数据传递的稳定性和可靠性是保证物-物相连的关键。为了实现物与物之间信息交互，就必须约定统一的通信协议。
由于物联网是一个异构网络，不同的实体间协议规范可能存在差异，需要通过相应的软、硬件进行转换，保证物品之间信息的实时、准确传递。

物联网的主要通信技术包括：近距离无线通信技术、移动通信技术、卫星通信技术和以太网通信技术等。

2.2.3 智能处理

物联网的目的是实现对各种物品（包括人）进行智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能。需要通过云计算、人工智能等智能计算技术，对海量数据进行存储、分析和处理，针对不同的应用需求，对物品实施智能化的控制。

物联网的目的：
实现对各种物品（包括人）进行智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能。需要通过云计算、人工智能等智能技术技术，对海量数据进行存储、分析和处理，针对不同的应用需求，对物品实施智能化的控制。

2.3 物联网的体系架构

物联网的体系架构：
（1）用来描述物联网部件组成和部件之间的相互关系的框架和方法。
（2）物联网需要一个开放的、分层的、可扩展的体系架构。

2.3.1 C3SD技术架构

C3SD是建立在

传感系统（sensor network）
通信（communication）、
计算（computation）、
控制（control）、
数据海（data ocean）

上集成的架构。

技术视角：

2.3.2 EPC/UID系统

基于EPC和RFID技术的EPC系统：
系统搭建：
系统构成：

2.3.3 四层体系结构

物联网四层体系结构，由感知控制层、数据传输层、数据处理层、应用决策层组成。

2.4 七大关键技术

物联网涉及七大关键技术包括：感知技术、智能技术、计算技术、通信技术、控制技术、数据技术和安全技术。

2.4.1 感知技术

感知技术的定义：完成物品标识和信息的智能采集工作。

传感技术：无线传感器技术、光纤传感器技术、成像传感器技术、现场总线控制技术（FCS）等。
标识技术：电子射频技术、条码技术等。
定位技术：室外定位技术（GNSS定位、蜂窝网基站定位）和室内定位技术（蓝牙定位、WSN定位、WiFi定位、UWB定位等）。

2.4.2 通信技术

通信技术的定义：完成数据传输，包括各类无线通信技术、互联网技术、传感网技术等。

无线通信技术：中远距离窄带无线通信技术、近距离宽带无线通信技术、近距离射频与微波通信技术等能满足各种物品接入与数据传输的技术。
互联网技术：骨干网技术、无线网络组网技术、泛在接入技术。
传感网技术：传感器组网技术、能效技术、节点容错技术、感知数据汇聚技术、QoS技术、光纤传感网技术等。
通信和接口的标准化：网络协议与接口标准化。

2.4.3 计算技术

计算技术：实现数据的快速处理。

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。

2.4.4 数据技术

数据技术：实现数据存储、处理、分析、决策与高效利用。

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

2.4.5 控制技术

控制技术：实现对客观世界的控制。

物联网的控制技术主要为计算机控制技术。

2.4.6 安全技术

安全技术：实现安全与隐私保护。

保证信息安全的主要技术如下：

1、防火墙技术

防火墙是建立在内外网络边界上的过滤机制,内部网络被认为是安全和可信赖的而外部网络被认为是不安全和不可信赖的。防火墙可以监控进出网络的流量,仅让安全、核准的信息进入,同时抵制对企业构成威胁的数据。防火墙的主要实现技术有:数据包过滤、应用网关和代理服务等。

2、信息加密技术

信息加密的目的是保护网内的数据、文件、口令和控制信息,保护网上传输的数据。数据加密技术主要分为数据存储加密和数据传输加密,数据传输加密主要是对传输中的数据流进行加密。加密是一种主动安全防御策略,用很小的代价即可为信息提供相当大的安全保护,是一种限制网络上传输数据访问权的技术。

3、身份认证技术

身份认证是系统核查用户身份证明的过程,其实质是查明用户是否具有它所请求资源的使用权。身份识别是指用户向系统出示自己身份证明的过程。身份认证至少应包括验证协议和授权协议。当前身份认证技术,除传统的静态密码认证技术以外,还有动态密码认证技术、IC卡技术、数字证书、指纹识别认证技术等。

4、安全协议

安全协议的建立和完善是安全保密系统走上规范化、标准化道路的基本因素。

一个较为完善的内部网和安全保密系统,至少要实现加密机制、验证机制和保护机制。目前使用的安全协议有加密协议、密钥管理协议、数据验证协议和安全审计协议等。

5、入侵检测系统

入侵检测系统是一种对网络活动进行实时监测的专用系统。该系统处于防火墙之后,可以和防火墙及路由器配合工作,用来检查一个LAN网段上的所有通信,记录和禁止网络活动,可以通过重新配置来禁止从防火墙外部进入的恶意活动。入侵检测系统能够对网络上的信息进行快速分析或在主机上对用户进行审计分析,并通过集中控制台来管理、检测。

2.4.7 智能技术

人工智能包括五大核心技术：计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术。

1、计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。

2.5 物联网的应用

1、智能物流

引入物联网技术，结合全球定位系统（GPS），能够改变传统的信息采集和管理的方式，实现从生产、运输、仓储到销售各环节的物品流动监控，提高物流管理的效率。

2、智能交通
通过在基础设施和交通工具当中广泛应用信息、通讯技术来提高交通运输系统的安全性、可管理性、运输效能同时降低能源消耗和对地球环境的负面影响。

3、智能电网
以物联网为基础，其核心是构建具备智能判断和自适应调节能力的多种能源统一入网和分布式管理的智能化网络系统。

4、智能家居
智能家居（smart home, home automation）是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。

5、环境监测
通过利用不同类型的传感器，可以感知大气和土壤、水库、河流、森林绿化带、湿地等自然生态环境中的各项技术指标，为大气保护、土壤治理、河流污染监测和森林水资源保护等提供数据依据，形成对河流污染源的监测、灾害预警以及智能决策的闭环管理。

7、智慧医疗
通过在人身上放置不同的医疗传感器，可以对人体的健康参数进行实时监测，及时获知用户生理特征，提前进行疾病的诊断和预防。
智慧医院是把互联网技术、智能技术，包括现在人工智能的一些技术都用在医疗服务的领域。

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