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物联网技术在智慧城市的应用 [复制链接]

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前篇探讨了人工智能技术在新型智慧城市建设领域发挥的作用,这次看一下物联网技术应用。

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含义物联网是一个动态的全球网络基础设施,其英文名称是“InternetofThings”,简称IOT。顾名思义,“物联网就是物物相连的网际网络”。物联网的核心和基础仍然是我们熟知的网络,主要实现物品与物品之间信息交换与通信。在应用上,主要是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、雷达等技术设备,实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理。用途遍及智慧城市、公共事业与安全、智能交通、农业与生态环境、智能硬件、消费与医疗、智能建筑、智慧家庭、工业应用等各个领域。

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核心内容物联网技术应用主要包含物联网软件平台和物联感知设备两个核心部分。从关联上看,由设备提供对状态的监测,通过通信协议,实现设备与平台的互通,由平台提供对设备和状态的管理,在业务应用上,由物联网平台给业务应用提供数据支撑。一、物联网软件平台物联网软件平台是一个集成了设备接入、设备管理、数据通信和数据开放等能力的基础能力平台。向下支持连接海量设备,采集设备数据;向上提供开放API,供业务应用调用数据;服务端可通过调用API将指令下发至设备端,实现对设备的远程控制。

软件平台分类太多,有运营商平台、互联网平台、设备厂商平台、安全厂商平台、企业自用平台、工业互联网平台等,在此不针对行业进行全量的分类,我主要从从当前接触到的应用来看,常见的软件平台可以简单分为两类:

一类是物联网能力平台,定位为基础平台,支持大范围、多类型的设备接入,提供便捷的开放能力,很少涉及具体的业务操作,主要为业务应用提供数据支撑。典型的有中国移动的OneNET物联网数字感知能力中台、中国电信的天翼物联、中国联通的联通物联、百度天工、阿里云物联网、腾讯IoTExplorer等

另一类是物联网应用平台,定位为物联设备应用管理,支持自有设备接入,对自有设备进行管理,应用平台上往往具备强的业务属性,围绕某一个业务场景定制开发。如消防物联网平台、水务物联网、用电监测物联网等应用。

二、物联感知设备

设备主要指能对物体或者环境进行信息采集或执行操作,并且能联网进行通信的装置。可以利用物联设备进行各种状态监测、隐患发现、主动报警等工作。

物联感知设备类型也是种类繁多,包括但不限于智能灯杆、智能垃圾桶、智能井盖、消防水压监测、电器火灾监测、智能水表、智能气表、给排水系统监测、智能电网监测、重点运行车辆监测、车联网、货柜跟踪、牧渔监控、空气质量、噪声监测、河流管网水质监测、危险边坡监测、可穿戴设备、无线火灾报警监测器、工业设备状态监测、工业控制系统监测等各类型前端感知设备。

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技术概念一、通信协议设备与平台的数据对接,主要依托于通信协议,行业中主要采用TCP、HTTP、MQTT、T-link、LWM2M、NB网关、JT/、Modbus、CoAP、UDP等主流标准协议,具体的协议及接入方式可以参照以下表格:

二、安全认证

类似于互联网平台中客户端和服务器端连接,需要考虑安全认证机制,物联网即使也是一样。

设备采集数据量大,种类繁多,安全问题相当重要。物联网开放平台已经支持的安全身份认证方式有特征串认证、证书认证、SM9认证等方式。开发者在开放平台门户上进行产品注册时,可以为产品下的终端选定一种安全认证方式。同时,平台会自动为每一个终端分配相应的特征串、证书和SM9私钥。开发者从平台上导出认证串、证书和SM9私钥,导入到终端/模组内。可实现设备与平台之间的安全认证。

三、物模型

物模型是目前能力类物联感知平台用得比较多的方式,阿里、移动、电信的平台都采用了物模型的接入方式。有利于将不同品牌、不同类型的产品进行最大归类和接入。

物模型从属性和服务两个维度分别描述了终端是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。

属性一般用于描述设备运行时的状态,如环境监测设备所读取的当前环境温度等,应用系统可发起对属性的读取和设置请求。

服务则定义了设备可被外部调用的能力或方法,可设置输入参数和输出参数。相比于属性,服务可通过一条指令实现更复杂的业务逻辑,如执行某项特定的任务。定义了属性和服务,即完成了产品功能的定义。

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应用领域

具体应用层面,此处梳理的主要针对智慧城市应用场景,可以简单的概括到城市管理、公共安全、公共服务、生态环境、交通实施等主要领域,各类设备的应用主要针对于发现以及监测城市运行管理的问题,在问题发生时第一时间发出告警,为城市管理提供第一手信息,提升整个城市的治理能力。

以下是几个我们在具体项目中应用到已经实施的类型和应用,可以看到每种设备采集的数据信息不算很多,一般都是监测几种数据信息,应用场景主要在于即时预警以及分析预警。

即时预警为第一时间发现问题即上报,分析预警为通过分析大量的数据,发现规律发现问题。

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落地中遇到的问题物联网类项目建设过程中往往
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