CN103455611A - Rfid中间件的数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种RFID中间件的数据处理方法，包括：接收从电子标签读取的原始事件数据；将所述原始事件数据转换为标准格式；对所述原始事件数据进行过滤处理后获取简单事件数据；将所述简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，并根据匹配结果产生复杂事件数据。本发明能够兼容不同的读写设备、能够满足业务需求且具有较强的实时处理能力。

Description

RFID中间件的数据处理方法

技术领域

本发明涉及RFID技术，特别是涉及一种RFID中间件的数据处理方法。

背景技术

物品标识对于物流、监控等各个方面都有着深刻的影响。条码是实际使用中最多的也是最完善的技术，但是随着科技和人类的进步，条码也逐渐暴露出很多方面的缺点，在这种背景下，非接触、远距离、自动化的识别方式成为了物品标识领域的急需解决的问题。无线射频识别(RadioFrequency Identification,RFID)正是能够满足这一需求的技术。自上世纪90年代以来RFID不断发展已经成为物品标识领域的重要分支。

与传统的物品识别技术条码相比，RFID具有众多优点，包括：不同于条码的纸质包装，电子标签是将电路封装在其中，不易被损坏；由于存储介质的不同，RFID技术可在标签上搭载更多的信息；识别速度快；抗干扰能力强；可同时识别多个目标。因此被日趋增多的使用在交通、物流、城市管理等各种不同场合，而对于日趋发达的信息网络而言，将RFID、无线传感网络等多种信息收集和传递方式组合在一起，构成了物联网，实现物品的标识和信息共享。由于RFID的唯一标识性，将其运用防伪、追踪等方面，会给企业和政府带来很多便利。如物流行业可将其应用在物品配送的各个环节中，以实时的掌握商品流通的信息，并且能够有效的缩短作业时间、降低运转费用，实现量化的管理目标。酒类及奢侈品行业可将RFID用于防伪，不同于条码的易损坏、易伪造，电子标签具有远距离就可以扫描、存储信息经过加密处理、可附着于商品内部等特点，能够保证商品的真实性。对于零售商而言，RFID技术的使用，更是为他们带来了很多便利，使其能够节约大量的人力成本，降低存储、配送、销售等环节的工作量。

目前RFID技术在多个方面已经有了应用，但距离取代条码技术仍有一段距离，而制约RFID大规模应用的因素主要有两点：一是硬件设备较条码而言更为昂贵；二是没有合格的产业标准来实施RFID应用。后者主要表现在RFID应用***没有统一的接口与企业的业务***进行对接。因此，我们需要一种方案来兼容这两者。而需要完成这种“桥梁”作用的就是RFID中间件。这个“桥梁”的一端是不同厂家、不同型号的读写器，另一端是企业现有的业务***，RFID中间件的工作就是为这两端提供一个不需要它们直接处理的通信渠道。

在目前的RFID中间件产品中，存在着或多或少的问题，如：

1）当前的RFID中间件产品由于厂家的局限性，都是在厂商自家的产品平台上开发的，选择某一家的中间件，也就只能选择他的RFID读写器，这对于中间件要求的跨平台性来说是不合理的。这样的中间件严重影响RFID中间件在企业的推广使用。

2)事件处理能力弱

当前的RFID中间件产品对于RFID数据的处理更多的考虑在过滤、去重、冗余处理等方面，而后台***接收到的这些RFID数据不能直接应用。如果不附加任何信息，RFID数据仅仅是标识了某一时间某个标签被某一阅读器读取到，显然，业务***更希望接收到的是对于判断业务逻辑有意义的事件。单个的标签事件意义稀少，***并不能从这个基本事件中获取它所需要的与业务相关的信息，因此仅仅提供基本事件是无法满足业务***需求的。

3)实时处理能力欠缺

由于RFID***具有高速大量读取的特点，因此RFID中间件会在短时间内接收到海量数据，而这些数据都是要求被及时处理的，如果按照传统的先存储进数据库，再查询的方式来进行处理，不仅效率低下，对于***也是极大的负担。因此，引入实时处理的技术是当前RFID中间件中最需要考虑的部分。

发明内容

在下文中给出关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

本发明提供一种RFID中间件的数据处理方法，能够兼容不同的读写设备、能够满足业务需求且具有较强的实时处理能力。

本发明的RFID中间件的数据处理方法包括：

接收从电子标签读取的原始事件数据；

将所述原始事件数据转换为标准格式；

对所述原始事件数据进行过滤处理后获取简单事件数据；

将所述简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，并根据匹配结果产生复杂事件数据。

本发明提供的技术方案中，通过将从电子标签读取的原始事件数据转换为标准格式，使得能够够兼容不同厂家、不同标准的读写设备，屏蔽硬件差异。并且，通过对原始事件数据进行过滤处理，能够筛选出符合一定条件的事件数据，能够提升事件数据的处理效率。另外，通过将简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，并根据匹配结果产生复杂事件数据，使得能够根据上层业务***的需要来设置合适的规则模型，产生上层业务***所需的复杂事件数据，可更好地满足业务需求，而且通过这种方式，可实现先查询事件数据再进行数据传送或存储，具有较强的实时处理能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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RFID中间件的数据处理方法一种实施例的流程图；

图2为本发明采用的RFID中间件与上层业务***以及电子标签及其读写器之间的连接示意图；

图3为本发明采用的一种RFID中间件的结构示意图；

图4为本发明对原始事件数据进行清洗处理时一种操作流程图；

图5为本发明对原始事件数据进行时间过滤处理时一种操作流程图；

图6为本发明对原始事件数据进行产品电子代码过滤处理时一种操作流程图；

图7为本发明对原始事件数据进行阅读器过滤处理时一种操作流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。应当注意，为了清楚的目的，附图和说明中省略了与本发明无关的、本领域普通技术人员已知的部件和处理的表示和描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明RFID中间件的数据处理方法一种实施例的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S11：接收从电子标签读取的原始事件数据；

步骤S13：将所述原始事件数据转换为标准格式；

步骤S15：对所述原始事件数据进行过滤处理后获取简单事件数据；

步骤S17将所述简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，并根据匹配结果产生复杂事件数据。

可选地，步骤S13和步骤S15之间还包括：

对原始事件数据进行缓存。缓存的目的是解决发现一些跨时间的事件，比如分析多次数据看是否符合规则，例如，一些复杂数据需要对实时数据和历史数据进行融合处理才能得出，则需要将事件流进行缓存以生成历史数据。

可选地，产生复杂事件数据之后还包括：

将复杂事件数据保存至数据库，或者将复杂事件数据上报给业务***。即，产生的复杂事件可有两个流向：一是流入事件数据库，为用户日后查询历史事件提供查询接口；二是流入消息队列，用户按照需求从队列中取出自己需要的事件信息。

图2为本发明采用的RFID中间件与上层业务***以及电子标签及其读写器之间的连接示意图。如图2所示，本发明的RFID中间件连接于上层业务***和读写器（或者其他识别电子标签的自动识别设备）之间，读写器用于从电子标签读取标签数据（原始事件数据），RFID中间件可按照队列接收该原始事件数据，并通过执行图1中的各步骤来产生上层业务***需要的复杂事件数据，并将产生的复杂事件数据存储到数据库或者发送到上层业务***中。

图3为本发明采用的一种RFID中间件的结构示意图。如图3所示，该中间件包括设备管理模块、应用服务模块和通信模块，

设备管理模块属于直接与硬件阅读器打交道的部分，它负责与不同厂家、规格的阅读器之间的通信，需要集成不同的硬件产品，因此该层提供统一的接口。同时，它也是接收RFID数据的第一层，不同电子标签的信息格式也可能不同，因此它需要对接收到的数据进行处理，融合成统一的数据格式，并做初步的数据处理（如清洗冗余数据）。

应用服务模块是中间件的核心，它集中了RFID中间件的复杂事件处理功能。经过简单处理的数据汇总到这一层，对标签事件进行清洗处理，包括过滤、聚集、融合等，再通过预先设定的规则模型生成上层业务***感兴趣的业务逻辑事件，并按照不同的需求进行打包上报。

通信模块与上层业务***关联，给业务***提供产生的复杂数据。主要功能包括事件查询和信息服务。

本发明上述产生复杂事件数据的过程类似于一个反转的数据库，传统数据库是基于存储-查询的，即首先存储数据，再按照规则查询数据，本发明对事件的处理是首先存储查询规则，对事件流进行不间断的监控，从中找出符合规则的有效事件，再对事件进行分发处理，并且，根据匹配结果还可进一步得出上层业务***需要的复杂事件。

本发明中提出的原始事件数据是指，事件分层结构中的最小一级单位，不能被再次分割更小的组成。它一般只包含少量的信息，并且在一个确定的时刻时，原始事件是可以确定其是否发生，具有确定性。在RFID中间件中，原始事件指读写器对标签的一次读写操作,可以使用三元组来描述：<ID,tagID,timeStamp>，其中ID代表读写器，tagID代表标签数据，timeStamp代表时间戳。

复杂事件：是一群事件聚合在一起组成的更高层次的新事件，这些进行聚合操作的事件可以是原始事件，也可以是复杂事件。生成的新事件在信息量上具有明显的优势，而且具有明确的语意，可以被***采纳为有效的业务逻辑事件。复合事件可以用下面的二元组来表示：<element，operator>，其中element是复杂事件的组成元素，可以是原始事件，也可以是复合事件，operator为运算规则。

本发明通过将从电子标签读取的原始事件数据转换为标准格式，使得能够够兼容不同厂家、不同标准的读写设备，屏蔽硬件差异。并且，通过对原始事件数据进行过滤处理，能够筛选出符合一定条件的事件数据，能够提升事件数据的处理效率。另外，通过将简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，并根据匹配结果产生复杂事件数据，使得能够根据上层业务***的需要来设置合适的规则模型，产生上层业务***所需的复杂事件数据，可更好地满足业务需求，能够适应不断变化的业务需求，而对现有的***影响极低，不需要反复的二次开发，符合敏捷开发的特性。而且通过这种方式，可实现先查询事件数据再进行数据传送或存储，具有较强的实时处理能力，使***对于实时变化更为敏感，状态更为精准。

可选地，在步骤S11之前还包括：设置与阅读器的通信状态。

通过在中间件中设置提供统一的接口管理不同厂家生产的阅读器，例如增加新的阅读器（建立与该新的阅读器的通信）、删除已有阅读器（断开与当前连接的阅读器的通信）等。由于RFID阅读器硬件厂商众多，每家都有自己的开发环境和语言，因此，可以增强对不同阅读器的兼容性。

可选地，步骤S13和步骤S15之间还包括对原始事件数据的清洗处理，具体包括：

设定计时周期，清零计数器；

每接收到一次原始事件数据，都将计数器做加1操作，直至到达一个计时周期；

将计数器数值与事先设定的数量阈值进行比较，当计数器数值大于或等于数量阈值时，将接收的原始事件数据作为有效数据；若计数器数值小于数量阈值，清空接收的原始事件数据并产生报警操作。

设定计时周期，清零计数器；

每接收到一次原始事件数据，都将计数器做加1操作，直至到达一个计时周期；

将计数器数值与事先设定的数量阈值进行比较，当计数器数值大于或等于数量阈值时，将接收的原始事件数据作为有效数据；若计数器数值小于数量阈值，清空接收的原始事件数据并产生报警操作。

下面对清洗处理的步骤进行详细说明：

由于RFID读写器的特性，不可避免的会出现以下错误：

漏读：指电子标签经过阅读器却没有被阅读器读取其中信息的情况。一般情况下，单个标签经过时被漏读的可能性较小，多数情况下是在多个标签同时经过阅读器时，会由于读取性能、环境等因素造成标签被漏读的情况。这种错误也被称为拒真；

多读：指多个阅读器反复读取同一个标签的情况。在实际运用中，RFID阅读器的读取速度是非常快的，在这么短的读取间隔里电子标签的运动路径是有限的，因此有可能出现同一标签被一个阅读器多次读取。还有一种情况也很常见，实际运用中的阅读器在一个区域部署多个，那么标签被多个阅读器读取，而这些数据对于其余的阅读器而言是多于的。这种错误被称为纳伪；

脏数据：指阅读器读取到了标签数据，但是这个数据与真实数据之间误差。

在实际应用中，通过部署多个阅读器可以尽量的减少漏读现象，但这样同时增加了多读错误，如果不加处理的将全部数据上报，那么***会因此耗费大量的时间来处理冗余的事件，因此在进入事件处理之前需要首先对RFID应用中的数据进行过滤操作。

多读错误多出现在以下情况：标签进入读写去密集区域，在按照正常路线行驶时，被某一较远的阅读器读取到，该阅读器对该标签的读取可能仅发生一两次，不满足阅读器的读取速度设定，因此认为该标签不属于这个阅读器的读取范围，这次操作属于多读操作。为了避免出现这种情况，使用一种同时考虑时间和数量的清洗方法。设定时间阈值和标签数量阈值，若在时间阈值内读取到的标签次数等于或超过了标签数量阈值，则认为在这个事件周期内读取到的标签是有效事件，可以上报给上层***，反之则认为是无效事件，删除标签数据并进行报警操作。

图4为本发明对原始事件数据进行清洗处理时一种具体的操作流程图。如图4所示，对原始事件进行清洗处理时，可执行以下操作：根据时间阈值设定计时器周期，清零计数器，等待标签事件的到来；

接收到第一个标签事件后，开启计时器，同时计数器数量加1，将标签数据缓存到队列中；

在计时器还没有到达一个周期的时候，每接收到一次标签事件，都将计数器做加1操作；

在计时器到达一个周期的时候，将计数器数值与事先设定的数量阈值进行比较，当计数器数值大于或等于数量阈值时，认为这次读取标签事件是有效事件，上报给上层***；若计数器数值小于数量阈值，认为致辞读取标签事件为无效事件，清空队列，产生报警操作；

清空缓存队列，进行下一次的去重过滤操作。

经过去重操作后，实际得到的数据量依然很大，由于事件处理机制的效率问题，无法在短时间内处理这些大量的数据，因此需要一个用于缓存数据的模块，它为处于数据清理和事件处理之间的数据提供了一个缓存的地方，将经过去重处理的数据放入缓存模块中，再按照先进先出的原则交由事件处理模块进行处理，解决了二者处理速度上的差异问题。

可选地，步骤S15中，对原始事件进行过滤处理包括时间过滤处理，包括：

将接收的原始事件数据拷贝到输入列表；

判断原始事件数据中时间戳是否在设定的时间段内，如果是，将原始事件数据移动到输出列表，如果否，将原始事件数据从输入列表删除。

时间过滤器主要是用于采集在用户指定的时间内读取到的标签事件，而不在指定时间内的标签事件则被***过滤掉。时间过滤器为用户提供了关心时间段的数据结果集，使得冗余数据能被大量过滤。时间过滤器需要一个输入列表、一个输出列表，还有一个指定的时间变量，用于保存用户指定的时间。

图5为本发明对原始事件数据进行时间过滤处理时一种具体的操作流程图。如图5所示，对原始事件进行时间过滤处理时，可执行以下操作：

第一步，将接收到的原始事件数据拷贝到输入列表中，并设定指定的的时间变量，这个变量由于设定时间过滤的范围；

第二步，取输入列表的第一项，并将它的时间戳属性与第一步设定的时间变量进行比较，如果时间戳在时间变量中，说明该数据对象符合过滤要求，将它拷贝到输出队列中，并在输入队列中删除第一项。若时间戳不在时间变量中，说明该数据对象不符合过滤要求，在输入队列中将第一项删除；

第三步，判断输入队列是否为空，若不为空，重复继续第二步；若为空，说明说输入队列已经完成时间过滤，所有符合要求的数据对象都输入到输出队列中，过滤结束，可以将输出队列中的数据对象发送给下一个处理模块。

可选地，步骤S15中，对原始事件进行过滤处理包括产品电子代码过滤处理，包括：

将接收到的原始事件数据拷贝到输入列表中；

判断输入列表中的原始事件数据中的产品电子代码是否符合预设的掩码标准，如果是，将原始事件数据移动到输出列表，如果否，将原始事件数据从输入列表删除。

产品电子代码（EPC）过滤器主要是用于采集在用户指定范围的标签对象。EPC码过滤器主要用于指定物品的监控，通过该过滤器，用户可以直接得到指定监控商品的事件信息。EPC编码有多种表现形式，最基本的即为96位或64位的二进制数，但这种形式难以被***处理，因此AUTO-ID中心定义另一种表示方式：统一资源标识符（Uniform ResourceIdentifier，URI。根据ALE命名规范，URI可以被表示为如下形式：urn.epc.tag.sgtin-96:x.x.x.x。其中urn表示命名规则；epc表示符合EPC编码标准；tag表示这是一个电子标签的URI；sgtin-96表示这是sgtin（全球贸易货物码）的96位编码体系；后四位则为标签号，是全球唯一的编码。

为了使用EPC过滤器，首先需要设定一个掩码，掩码的形式为：urn.epc.pat.sgtin-96:x.x.[x-y].x。可以看到掩码的编码格式与EPC码基本类似，区别的地方在于：pat表示这是一个掩码；后四位中第一位为版本号；第二位为长整型常数；第三位为一个长整型范围；第四位可以为常数，也可以为*。掩码是为了过滤EPC码而使用的，主要通过后四位来过滤，即符合掩码版本号、符合第二位的值、在第三位的范围内、符合第四位的值（若为*，则表示任何值都符合），这样的EPC码是可以通过过滤的。从这里可以看出，用户设置的掩码可以为一个具体值（过滤特定的某一个RFID数据），也可以是一个范围（过滤一定范围的RFID数据），取决于实际需要。举例如下：掩码为urn.epc.pat.sgtin-96:30.318.[2089-28765].*，若EPC码为urn.epc.pat.sgtin-96:30.318.3786.3122即可通过过滤，但编码为urn.epc.pat.sgtin-96:30.276.1276.2435则不符合掩码规则，不能通过过滤。

EPC过滤器需要一个输入队列、一个输出队列、一个用户设置的掩码列表。

图6为本发明对原始事件数据进行产品电子代码过滤处理时一种具体的操作流程图。如图6所示，对原始事件进行产品电子代码过滤处理时，可执行以下操作：

第一步，将接收到的RFID事件对象拷贝到输入列表中。

第二步，取输入列表的第一项，得出它所代表的标签的EPC编码，并将它与掩码列表的每一项进行比较，直到找到第一个它符合过滤规则的掩码，说明该数据对象符合过滤要求，将它拷贝到输出队列中，并在输入队列中删除第一项。若找不到这样的掩码，说明该数据对象不符合过滤要求，在输入队列中将其删除；

第三步，判断输入队列是否为空，若不为空，重复继续第二步；若为空，说明说输入队列已经完成EPC码过滤，所有符合要求的数据对象都输入到输出队列中，过滤结束，可以将输出队列中的数据对象发送给下一个处理模块。

可选地，步骤S15中，对原始事件进行过滤处理包括阅读器过滤处理，包括：

将接收到的原始事件数据拷贝到输入列表中；

判断输入列表中的原始事件数据中的阅读器编码是否符合预设的掩码标准，如果是，将原始事件数据移动到输出列表，如果否，将原始事件数据从输入列表删除。

阅读器过滤器提供收集指定阅读器的能力，使得用户能够监控自己需要的特定阅读器的读取信息，例如在仓库的出入口、人员的出入监控等。与EPC码过滤器采用相同的思路，将阅读器按照一定规范进行编码，并赋予唯一的URI：urn.epc.reader.Invengo:x.x.x.x。编码含义与EPC码相同，其中reader代表这是一个阅读器编码，Invengo代表不同类型的阅读器。采取同样的过滤措施，设置掩码，具体规则可以参考EPC码过滤器，不再赘述。

阅读器编码过滤器需要一个输入队列、一个输出队列、一个用户设置的掩码列表。

图7为本发明对原始事件数据进行阅读器过滤处理时一种具体的操作流程图。如图7所示，对原始事件进行阅读器过滤处理时，可执行以下操作：

第一步，将接收到的RFID数据对象拷贝到输入列表中。

第二步，取输入列表的第一项，可以得出它所代表的阅读器的ID，这个ID是按照EPC标准进行编码的，将它与掩码列表的每一项进行比较，直到找到第一个它符合过滤规则的掩码，说明该数据对象符合过滤要求，将它拷贝到输出队列中，并在输入队列中删除第一项。若找不到这样的掩码，说明该数据对象不符合过滤要求，在输入队列中将其删除；

第三步，判断输入队列是否为空，若不为空，重复继续第二步；若为空，说明说输入队列已经完成阅读器过滤，所有符合要求的数据对象都输入到输出队列中，过滤结束，可以将输出队列中的数据对象发送给下一个处理模块。

可选地，步骤S17中，将简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，包括：

根据预设的时间窗口或长度窗口限制进行事件匹配的简单事件数据。例如，定义3秒的时间窗口，并统计3秒内的事件对象的价格属性的平均值，或者，定义长度为10的长度窗口，统计最近10个事件对象的价格属性的平均值。所获得的价格的平均值即作为复杂数据上报给上层业务***或者存储至数据库。

可选地，步骤S17中，根据匹配结果产生复杂事件数据，包括：

通过预设的状态自动机检测流入的简单数据事件的队列，状态自动机中的不同状态之间用约束状态迁移的规则进行表示，当队列中的某一事件与规则模型匹配，则将状态自动机设为初始状态S_i；

当队列中有满足两个状态之间迁移条件的简单事件数据时，则状态自动机状态由初始状态S_i迁移至状态S_i+1，直至队列中有事件触发状态自动机迁移至可接受状态或状态自动机状态变为无效；

丢弃不满足迁移条件的简单事件数据，并输出满足迁移条件的简单事件数据的队列。

在RFID***中，大量的事件是基于严格的时序逻辑对来描述的，大量事件规则的匹配都必须等到规则中事件序列的最后一个事件的发生。我们以一个RFID的仓储物流监控***为例，在某一个区域范围，某一时间间隔内，如果监测到的RFID标签数据超过某个预定值，则认为出入库操作出错事件发生，向***发出警告。对此，使用一种基于状态自动机的事件检测算法来进行事件的检测。

对于事件检测状态自动机(State Automata,SA)的数学描述而言，可以使用一个六元组描述SA＝＜IE,OE,S,Tr,S_s,S_a＞来表示，其中IE表示状态自动机收到的事件的流组合；OE表示符合检测规则的事件组合；S表示状态自动机所有可能的状态集合；Tr表示S的笛卡尔集S×S，即为该状态自动机中所有状态之间可能的迁移关系，Tr需要满足事件的约束条件；S_s表示初始状态；S_a表示可接受状态，即检测到一个与规则匹配的事件发生的状态。

状态自动机的实现原理：用户可以首先定义事件模式，之后通过该模式构造相应的状态自动机，并且得到自动机需要的条件，即上文描述的IE,OE,S,Tr。当事件流IE进入自动进开始进行规则匹配，该事件状态在匹配过程中不断向外迁移，当到达一个不可外迁的且可以接受的状态S_a时，表示检测符合规则的复杂事件，匹配完成。

在使用状态自动机时，需要规则适配器将规则转化为事件模式，该模式中包含了事件的各种约束关系，并且是状态自动机能够识别的。状态自动机检测流入的事件队列，当队列中的某一事件满足初始状态条件S_s，则创建状态自动机实例，并设置为状态S₁；之后当自动机检测到事件队列中的有满足两个状态之间迁移条件的事件时，则状态自动机状态发生迁移，由S_i迁移至S_i+1。当事件队列中有事件触发状态自动机迁移至可接受状态（事件模式正确识别）或状态自动机状态变为无效，则该状态自动机实例完成检测过程，将被删除。

状态自动机模型在事件检测时的具体步骤如下：根据事件模式的描述，状态自动机的状态使用事件模式中具有相关性的事件表示。状态自动机中的不同状态之间用约束状态迁移的规则进行表示。维护已发生匹配的已匹配序列（Matched Sequence,MS），已匹配序列MS_ki表示第k个已匹配序列，且处于第i个状态，每当有新的事件满足迁移条件，则更新已有的MS，或者创建新的MS。

状态自动机的事件检测过程具体如下：

1)从已匹配序列中初始化一个，标记为MS₁₀；

2)获得事件队列中的待检测事件e；

3)检查MS中的最后状态是否超时，若超时，则删除该序列；

4)将事件e的各种属性（如类型、发生时间等）依次与状态自动机模型中的每个迁移条件进行匹配，检测是否满足迁移条件；

5)如果不满足迁移条件，将e丢弃，进入步骤2）；如果满足第i个状态的迁移条件进入步骤6）；

6)检查所有的已匹配序列，如果存在处于第i个状态的已匹配序列

MS_ki，则更新为MS_ki+1，并将事件加入到序列中；如果i等于1，更新后在创建一个新的初始已匹配序列MS_(k+1)0，如果i+1达到可终止状态，则输出该以匹配序列；

7)跳转到步骤2)继续检测。

此外，本发明的上述技术方案还可具有如下优点：

1，基于事件流的操作方式，完整的获取所需事件，不会出现遗漏的情况；

2，可以监控某一个时间窗口的事件并进行分析；

3，具有实时性，可以对***实时产生的事件进行分析检测，为一些对于时效性要求较高的***高速的提供有效事件；

4，可以按照需要设置复杂的业务规则，能够包含更多的业务信息。

在本发明上述各实施例中，实施例的序号和/或先后顺序仅仅便于描述，不代表实施例的优劣。对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：只读存储器（Read-Only Memory，简称ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在本发明的装置和方法等实施例中，显然，各部件或各步骤是可以分解、组合和/或分解后重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。同时，在上面对本发明具体实施例的描述中，针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。

最后应说明的是：虽然以上已经详细说明了本发明及其优点，但是应当理解在不超出由所附的权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下可以进行各种改变、替代和变换。而且，本发明的范围不仅限于说明书所描述的过程、设备、手段、方法和步骤的具体实施例。本领域内的普通技术人员从本发明的公开内容将容易理解，根据本发明可以使用执行与在此所述的相应实施例基本相同的功能或者获得与其基本相同的结果的、现有和将来要被开发的过程、设备、手段、方法或者步骤。因此，所附的权利要求旨在在它们的范围内包括这样的过程、设备、手段、方法或者步骤。

Claims (10)

1.一种RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，包括：

接收从电子标签读取的原始事件数据；

将所述原始事件数据转换为标准格式；

对所述原始事件数据进行过滤处理后获取简单事件数据；

将所述简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，并根据匹配结果产生复杂事件数据。

2.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，“将原始事件数据转换为标准格式”和“对所述原始事件数据进行过滤处理后获取简单事件数据”之间还包括：

对所述原始事件数据进行缓存。

3.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，将所述原始事件数据转换为标准格式之后，对所述原始事件进行过滤处理之前，还包括去重处理，包括：

设定计时周期，清零计数器；

每接收到一次原始事件数据，都将计数器做加1操作，直至到达一个计时周期；

将计数器数值与事先设定的数量阈值进行比较，当计数器数值大于或等于数量阈值时，将接收的原始事件数据作为有效数据；若计数器数值小于数量阈值，清空接收的原始事件数据并产生报警操作。

4.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，对所述原始事件进行过滤处理包括时间过滤处理，包括：

将接收的原始事件数据拷贝到输入列表；

判断原始事件数据中时间戳是否在设定的时间段内，如果是，将原始事件数据移动到输出列表，如果否，将原始事件数据从输入列表删除。

5.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，对所述原始事件进行过滤处理包括时间产品电子代码过滤处理，包括：

将接收到的原始事件数据拷贝到输入列表中；

判断输入列表中的原始事件数据中的产品电子代码是否符合预设的掩码标准，如果是，将原始事件数据移动到输出列表，如果否，将原始事件数据从输入列表删除。

6.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，对所述原始事件进行过滤处理包括阅读器过滤处理，包括：

将接收到的原始事件数据拷贝到输入列表中；

判断输入列表中的原始事件数据中的阅读器编码是否符合预设的掩码标准，如果是，将原始事件数据移动到输出列表，如果否，将原始事件数据从输入列表删除。

7.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，产生复杂事件数据之后还包括：

将复杂事件数据保存至数据库，或者将复杂事件数据上报给业务***。

8.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，所述中间件的数据处理方法具体接收阅读器从电子标签读取的原始事件数据，其在接收原始事件数据之前还包括：

设置与阅读器的通信状态。

9.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，将所述简单事件数据与预先设置的规则模型进行事件匹配，包括：

根据预设的时间窗口或长度窗口限制进行事件匹配的简单事件数据。

10.根据权利要求1所述的RFID中间件的数据处理方法，其特征在于，根据匹配结果产生复杂事件数据，包括：

通过预设的状态自动机检测流入的简单数据事件的队列，状态自动机中的不同状态之间用约束状态迁移的规则进行表示，当队列中的某一事件与规则模型匹配，则将状态自动机设为初始状态S_i；

当队列中有满足两个状态之间迁移条件的简单事件数据时，则状态自动机状态由初始状态S_i迁移至状态S_i+1，直至队列中有事件触发状态自动机迁移至可接受状态或状态自动机状态变为无效；

丢弃不满足迁移条件的简单事件数据，并输出满足迁移条件的简单事件数据的队列。

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