CN110300371A - 一种基于物联网行为经济的计算机设备管理方法 - Google Patents
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Abstract
本申请请求保护一种基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，采用基于虚拟化技术建立云计算服务方法，基于预处理的视频序列的输出参数进行基于设备动作与设备类型聚类识别，底层感知设备的数据包括感知信息和工作状态数据,对初步识别出设备类型进行判断纠正，完成用户请求下发,并将服务选择请求转发给对应的服务选择、以及执行服务选择功能得到的结果返回给用户界面。本申请基于物联网行为经济的计算机设备管理方法具备可扩展性强、灵活高效、可以满足用户多样化的功能需求等特点的物联网设备管理***,使人们的工作、生活更加适应信息时代的节奏已经成为在信息时代提高人们的工作效率、生活质量的迫切需要。
Description
技术领域
本发明实施例涉及物联网技术领域，具体涉及一种一种基于物联网行为经济的计算机设备管理方法。
背景技术
随着科学技术的迅猛发展,现代工业生产的机械设备正朝着高速化、自动化及***化方向发展,设备的生产效率越来越高,机械结构也日趋复杂,设备中各个部件之间的相互联系、稱合也更加紧密,某个设备出现故障,将引起整个生产流程的中断,这样不仅会给企业带来巨大的经济损失,甚至会造成人员伤亡等重大安全事故。因此,设备的状态监测和故障诊断引起了广大科研人员的关注和重视,随着科学技术的飞速发展,各种技术和理论不断应用到企业的设备状态监测和故障沴断方面。
随着计算机技术与网络技术的发展,传统的依靠提高计算机性能解决服务质量下降的问题将面临瓶颈,而网络技术的发展则为计算资源的共享使用创造了条件。云计算(CloudComputing)是近年来兴起的一种先进、高效的网络计算模式,现阶段关于云计算仍然没有统一的定义，而将云计算技术应用于物联网海量信息的计算和处理,是物联网运营发展的必然选择。
云计算作为分布式计算、并行处理、负载均衡等技术的发展,为建筑设备物联网信息***集成带来了新的机遇与挑战。云计算支持通过无处不在的网络共享计算机资源,这些资源包括存储、计算、数据、应用、服务等等。用户完全可以通过租用的方式随时随地的使用位于本地服务器之外的其他数据中心里的服务、数据、应用等资源,而且完全不用担心资源的管理与维护,这样既为用户节省了开支,又满足了用户的需求。与传统的信息***相比,釆用云计算技术具有资源共享、动态伸缩、高可靠性、通用性、按需服务、成本低等优势。
然而,对于大多数传统的物联网设备管理***,由于每个设备的工作相对比较孤立,相互之间的联系不紧密,故在设计和实现中,也很少具备在设备以联动、协作的方式进行工作的过程中对设备进行管理的功能；因此，开发出一种具备可扩展性强、灵活高效、可以满足用户多样化的功能需求等特点的物联网设备管理***,使人们的工作、生活更加适应信息时代的节奏已经成为在信息时代提高人们的工作效率、生活质量的迫切需要。
发明内容
为了解决相关技术中存在的每个设备的工作相对比较孤立,相互之间的联系不紧密的问题，本公开提供了另一种基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，以提高管理的准确性。
具体的，基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤一：采用基于虚拟化技术建立云计算服务方法，***获取拍摄的设备多媒体数据以及各种信息传感设备的传感信息，通过射频识别(RFID)和无线传感器网络(WSN)技术相融合对设备RFID电子标签信息、振动信息，包括位移、速度、加速度信息，进行采集,并形成一个信息网络终端，基于设备多媒体数据中的视频帧内容进行帧提取，对视频帧进行图像预处理；
步骤二：完成数据存储和管理，包括实时数据存储、数据同步、历史数据存储和数据管理，基于预处理后获得的视频序列的输出参数进行基于设备动作与设备类型聚类识别，底层感知设备的数据包括感知信息和工作状态数据,接入点设备根据总体经济设备分析需求者的数量和经济设备分析需求者可提供的报酬，确定经济设备分析的参照因子，并根据经济设备分析的参照因子，确定接入点设备所需参与的经济设备分析量,以达到获得额外报酬的标准，在***中通过设备封装和服务表示中的资源管理方法和服务封装接口上传完成数据存储和管理；
步骤三：对初步识别出设备类型进行判断纠正，物联网设备在物联网安全管理方法进行注册，物联网安全管理方法对物联网设备的用户身份识别卡认证通过后，向用户身份识别卡签发物联网设备用户身份识别卡证书，如果设备类型识别出现错误，返回步骤二，如果正确，进入步骤四；
步骤四：用户端在发送数据前必须登录服务器，登录成功后将按照一定的时间间隔发送心跳包，如果连续固定次数没有收到心跳响应则认为无法连接，则重新连接，必要时重启，基于分类后的设备聚类类型选择合适的分类器获取视频帧中的设备特征，完成请求、响应和主动上报动作，设备端和服务端实现数据双向通信，在设备动作库中匹配比对识别出具体设备；
步骤五：获取视频帧序列中的设备运行性能特征，从设备存储装置中获取设备服务的标识符和访问地址基本信息,并在使用不同的数据结构来表示这些信息，设备服务包含了基于设备部署位置的服务选择、基于设备类型的服务选择以及基于应用场景设备间协作关系的服务选择,与设备动作库中进行匹配比对查询出该设备运行的信息数据，并向用户输出设备介绍和设备运行信息，从用户交互界面获取用户发送的设备服务选择请求，完成用户请求下发,并将服务选择请求转发给对应的服务选择、以及执行服务选择功能得到的结果返回给用户界面。
该方法具有很强的可括展性，可对应用对象进行大数据分析，将其应用到决策方案推荐，关键信息预警与告警信息通报。方法可以移植到云服务器上，提高数据共享，简化方法维护成本。研究内容中所涉及到的远程设备逻辑关系图形化交互式设计可将其应用到虚拟逻辑设备的逻辑关系存储与解析上如云服务器、软件虚拟设备等，提高用户对可视化逻辑设计便捷的用户体验感。该方法是基于物联网技术架构而组建的远程设备管理方法，可将方法应用于农业、工业等领域，从而有效拓宽该方法的应用范围，进一步提高渔业、牧业、农业等领域远程设备管理水平，成为经济社会发展的强大助力。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1为本发明的一种基于物联网行为经济的计算机设备管理方法的工作流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
参照附图1，为本发明的工作流程图，具体而言，该基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，包括：
步骤一：采用基于虚拟化技术建立云计算服务方法，***获取拍摄的设备多媒体数据以及各种信息传感设备的传感信息，通过射频识别(RFID)和无线传感器网络(WSN)技术相融合对设备RFID电子标签信息、振动信息，包括位移、速度、加速度信息，进行采集,并形成一个信息网络终端，基于设备多媒体数据中的视频帧内容进行帧提取，对视频帧进行图像预处理；
步骤二：完成数据存储和管理，包括实时数据存储、数据同步、历史数据存储和数据管理，基于预处理后获得的视频序列的输出参数进行基于设备动作与设备类型聚类识别，底层感知设备的数据包括感知信息和工作状态数据,接入点设备根据总体经济设备分析需求者的数量和经济设备分析需求者可提供的报酬，确定经济设备分析的参照因子，并根据经济设备分析的参照因子，确定接入点设备所需参与的经济设备分析量,以达到获得额外报酬的标准，在***中通过设备封装和服务表示中的资源管理方法和服务封装接口上传完成数据存储和管理；
步骤三：对初步识别出设备类型进行判断纠正，物联网设备在物联网安全管理方法进行注册，物联网安全管理方法对物联网设备的用户身份识别卡认证通过后，向用户身份识别卡签发物联网设备用户身份识别卡证书，如果设备类型识别出现错误，返回步骤二，如果正确，进入步骤四；
步骤四：用户端在发送数据前必须登录服务器，登录成功后将按照一定的时间间隔发送心跳包，如果连续固定次数没有收到心跳响应则认为无法连接，则重新连接，必要时重启，基于分类后的设备聚类类型选择合适的分类器获取视频帧中的设备特征，完成请求、响应和主动上报动作，设备端和服务端实现数据双向通信，在设备动作库中匹配比对识别出具体设备；
步骤五：获取视频帧序列中的设备运行性能特征，从设备存储装置中获取设备服务的标识符和访问地址基本信息,并在使用不同的数据结构来表示这些信息，设备服务包含了基于设备部署位置的服务选择、基于设备类型的服务选择以及基于应用场景设备间协作关系的服务选择,与设备动作库中进行匹配比对查询出该设备运行的信息数据，并向用户输出设备介绍和设备运行信息，从用户交互界面获取用户发送的设备服务选择请求，完成用户请求下发,并将服务选择请求转发给对应的服务选择、以及执行服务选择功能得到的结果返回给用户界面。
优选的，步骤一：采用基于虚拟化技术建立云计算服务方法，***获取拍摄的设备多媒体数据以及各种信息传感设备的传感信息还包括：
采用Theta设备拍摄双目和深度设备多媒体数据，监测与网关所交互的设备的设备信息和属性信息；当存在数据变化工况时，更新设备结构链表；
以及当不存在数据变化工况时，不更新设备结构链表，拍摄的速度为每秒25帧，构建有多个类别的人体设备视频序列数据库；
提取设备多媒体数据Vi的每帧图像，得到帧序列Fi，对fij进行预处理，基于所监测的设备信息和/或属性信息来判断是否存在数据变化工况，其中数据变化工况指示包括以下中的一者或多者：设备退网、设备状态更新和新设备入网，通过背景差分和皮肤模型获取出fij中设备帧序列。
优选的，步骤一中，过射频识别(RFID)和无线传感器网络(WSN)技术相融合对设备RFID电子标签信息、振动信息，包括位移、速度、加速度信息，进行采集,并形成一个信息网络终端，基于设备多媒体数据中的视频帧内容进行帧提取，对视频帧进行图像预处理，还包括：
通过XML中Bean标签导入数据源执行类DroidDataSource，通过property属性为Hibernate操作对象赋初始接入值如数据库地址、数据库用户名、数据库密码供dataSource调用，对经济运行监测和企业绩效综合评价中的数据；
用户可以任意自定义组合条件，查询分析自己所需的数据，数据源驱动类DroidDataSource能够自动根据所提供的URL、用户名和密码来找到数据源，支持查询数据导出、下载、打印，包括支持固定格式简报的自动生成、导出、下载和打印，并对数据源相关属性进行配置，包括连接最大超时时间、连接池最小生存时间、配置检测间隔时间。
优选的，步骤二中：完成数据存储和管理，包括实时数据存储、数据同步、历史数据存储和数据管理，还包括：
当设备上传当前采集到的感知信息数据后,这些数据还要通过数据同步模块写入历史数据存储模块进行保存,以便用户进行历史查询，整个数据同步过程需要触发器、federation数据库和federation引擎三个部分共同完成；
federation数据库中的数据库表及其字段被设计和对应的实时库数据表相同，当设备向实时数据库中对应的感知数据信息进行更新(update)操作时,实时数据库借助于本地的触发器对federation数据库中对应的数据库表进行添加操作,在federation库里对设备上传数据进行记录；
之后,借助于federation引笮,federation数据库中新加的记录信息将被映射到历史数据库中,从而使federation数据表里的对应记录与实时数据库很好地保持了一致性。
进一步地，步骤二中于预处理后获得的视频序列的输出参数进行基于设备动作与设备类型聚类识别，底层感知设备的数据包括感知信息和工作状态数据，还包括：
RC663芯片内部各部分电路提供工作时所需要的能量,通过电源产生电路完成，从载波中提取电路正常工作时需要的时钟,由时钟恢复电路完成，对进出RC663芯片的数据进行调制解调,由数据调制解调电路完成，上电复位由复位电路完成；数字部分在主控制电路的控制下对读卡器的指令进行响应；
EEPROM存贮单元电路用来存储关键数据,它通过EEPROM接口电路与数字部分进行通讯,为数字部分提供必要的数据或数据读写指令执行的结果，由于EEPROM存贮单元在写操作时需要高压,因此EEPROM存贮单元电路内含高压产生和控制电路。
优选的，步骤三中：步骤三：对初步识别出设备类型进行判断纠正，物联网设备在物联网安全管理方法进行注册，还包括：
如果针对待识别的动作帧序列所初步识别的设备类型出现错误，则根据设备动作库中针对设备动作内部之间的类内距离，当电子标签在RFID读写器的作用范围内时，就会产生一条或多条RFID数据,RFID***产生的数据被视为一条以产品电子编码(EPC)、读写器编号(ReaderlD))、时间(Time)为形式的RFID元组数据流，其中EPC是存储在射频标签中的主要信息,ReaderlD是读写器的编号,表示的是哪个读写器扫描到了标签，通常在实际的应用中用读写器的IP地址来表示，Time表示的是该读写器扫描到标签的具体时间；
将与预处理识别的设备类别间类间距离最小的一类设备类别再次识别为待识别的动作帧序列所属的设备类别，如果不符合，则依次计算新识别出的设备类别与其他设备类别的类间距离，选择类间距离最小的一种设备类别作为识别待识别的动作帧序列所属的设备类别，直至识别出待识别的动作帧序列所属的设备类别。
数据检索采用Solr检索引擎。Solr是基于lucene的高性能的全文搜索服务器，提供了比lucene更为丰富的查询语言，提供了SolrCloud方式来支持分布式的索引，自动进行sharding数据切分；通过每个sharding的master-slave(leader、replica)模式提高搜索的性能。***中对数据的索引和存储操作是异步的，可以大大提高可用性和吞吐量；只对某些属性字段做索引操作，存储数据的标识key，减少索引的大小；数据是存储在分布式存储HBase中的，Solr搜索功能弥补HBase对二级索引搜索支持的不好的缺点，能够实现在Hbase上多维度的检索统计。利用Solr的confirm确认机制，通过在索引前建立待索引数据队列，在数据存储并索引完成后，从待索引数据队列中删除数据。
步骤四中：基于分类后的设备聚类类型选择合适的分类器获取视频帧中的设备特征，完成请求、响应和主动上报动作，设备端和服务端实现数据双向通信，在设备动作库中匹配比对识别出具体设备，还包括：
当用户需要查询某个设备的感知数据信息时,首先先经过用户交互界面向控制器类发送请求,控制器将请求转发到数据库读写类；数据库读写类通过将用户发送的请求转化为对应的SQL语句，经过对象-关系映射转换为对结构型数据库表的查询，通过JDBC接口从数据库中获取对应的感知设备数据。在获取数据后，数据库将数据返回给JDBC,再由对象-关系映射重新解析为对应POJO类的对象，由数据库读写类对此POJO类的对象进行处理，并通过控制器类，最终将数据查询结果发送到用户交互界面。
优选的，步骤五中：从用户交互界面获取用户发送的设备服务选择请求，完成用户请求下发,并将服务选择请求转发给对应的服务选择、以及执行服务选择功能得到的结果返回给用户界面，还包括：
在对设备异构性进行封装后,所有设备的功能模块都变为设备服务,此时用户对设备的管理动作也转化为设备管理子模块通过设备服务的URL来与对应设备功能模块进行交互的操作；
在服务器端,为了对设备进行高效的管理,为每一种接入***的感知设备都设计了一个控制器Transaction类和一个对应的设备管理业务逻辑类,其中Transaction类继承了struts框架中的TransactionSupport类,其实现了TransactionSupport类中的execute方法,该方法即包含了对应的Transaction类接收用户请求、处理用户请求的具体步骤流程。
优选的，设备远程监控接入模块与存储模块要进行消息交互，因为海量设备终端数据并发高峰不定时，并且，在夜晚相对真个平台的并发会降低。因此其利用高性能通讯框架接收消息后，要有消息中间件进行组件之间的解耦，使消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全并发、导致高峰时期，这种交互对消息一致性要求比较高，个***之间的异步交互，是通过MQ组件进行的，需要有应答确认机制。RabbitMQ是实现AMQP(高级消息队列协议)的消息中间件的一种，最初起源于金融***，用于在分布式***中存储转发消息/，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗，具有可靠性、灵活的路由、集群、事务、高可用的队列、消息排序、问题追踪、可视化管理工具、插件***等功能特点。应用RabbitMQ作为***通讯模块与数据库之间的消息中间件，充分对终端数据接入和数据持久化进行解耦。在海量终端并发高峰时期实现消息管道，保证数据传输的稳定和消息一致性。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
Claims (8)
1.一种基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤一：采用基于虚拟化技术建立云计算服务方法，***获取拍摄的设备多媒体数据以及各种信息传感设备的传感信息，通过射频识别(RFID)和无线传感器网络(WSN)技术相融合对设备RFID电子标签信息、振动信息，包括位移、速度、加速度信息，进行采集,并形成一个信息网络终端，基于设备多媒体数据中的视频帧内容进行帧提取，对视频帧进行图像预处理；
步骤二：完成数据存储和管理，包括实时数据存储、数据同步、历史数据存储和数据管理，基于预处理后获得的视频序列的输出参数进行基于设备动作与设备类型聚类识别，底层感知设备的数据包括感知信息和工作状态数据,接入点设备根据总体经济设备分析需求者的数量和经济设备分析需求者可提供的报酬，确定经济设备分析的参照因子，并根据经济设备分析的参照因子，确定接入点设备所需参与的经济设备分析量,以达到获得额外报酬的标准，在***中通过设备封装和服务表示中的资源管理方法和服务封装接口上传完成数据存储和管理；
步骤三：对初步识别出设备类型进行判断纠正，物联网设备在物联网安全管理方法进行注册，物联网安全管理方法对物联网设备的用户身份识别卡认证通过后，向用户身份识别卡签发物联网设备用户身份识别卡证书，如果设备类型识别出现错误，返回步骤二，如果正确，进入步骤四；
步骤四：用户端在发送数据前必须登录服务器，登录成功后将按照一定的时间间隔发送心跳包，如果连续固定次数没有收到心跳响应则认为无法连接，则重新连接，必要时重启，基于分类后的设备聚类类型选择合适的分类器获取视频帧中的设备特征，完成请求、响应和主动上报动作，设备端和服务端实现数据双向通信，在设备动作库中匹配比对识别出具体设备；
步骤五：获取视频帧序列中的设备运行性能特征，从设备存储装置中获取设备服务的标识符和访问地址基本信息,并在使用不同的数据结构来表示这些信息，设备服务包含了基于设备部署位置的服务选择、基于设备类型的服务选择以及基于应用场景设备间协作关系的服务选择,与设备动作库中进行匹配比对查询出该设备运行的信息数据，并向用户输出设备介绍和设备运行信息，从用户交互界面获取用户发送的设备服务选择请求，完成用户请求下发,并将服务选择请求转发给对应的服务选择、以及执行服务选择功能得到的结果返回给用户界面。
2.如权利要求1的基于设备变化的智能识别方法，其特征在于：
步骤一：采用基于虚拟化技术建立云计算服务方法，***获取拍摄的设备多媒体数据以及各种信息传感设备的传感信息还包括：
采用Theta设备拍摄双目和深度设备多媒体数据，监测与网关所交互的设备的设备信息和属性信息；当存在数据变化工况时，更新设备结构链表；以及当不存在数据变化工况时，不更新设备结构链表，拍摄的速度为每秒25帧，构建有多个类别的人体设备视频序列数据库；提取设备多媒体数据Vi的每帧图像，得到帧序列Fi，对fij进行预处理，基于所监测的设备信息和/或属性信息来判断是否存在数据变化工况，其中数据变化工况指示包括以下中的一者或多者：设备退网、设备状态更新和新设备入网，通过背景差分和皮肤模型获取出fij中设备帧序列。
3.如权利要求1的基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤一中，过射频识别(RFID)和无线传感器网络(WSN)技术相融合对设备RFID电子标签信息、振动信息，包括位移、速度、加速度信息，进行采集,并形成一个信息网络终端，基于设备多媒体数据中的视频帧内容进行帧提取，对视频帧进行图像预处理，还包括：
通过XML中Bean标签导入数据源执行类DroidDataSource，通过property属性为Hibernate操作对象赋初始接入值如数据库地址、数据库用户名、数据库密码供dataSource调用，对经济运行监测和企业绩效综合评价中的数据，用户可以任意自定义组合条件，查询分析自己所需的数据，数据源驱动类DroidDataSource能够自动根据所提供的URL、用户名和密码来找到数据源，支持查询数据导出、下载、打印，包括支持固定格式简报的自动生成、导出、下载和打印，并对数据源相关属性进行配置，包括连接最大超时时间、连接池最小生存时间、配置检测间隔时间。
4.如权利要求1的基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤二中：完成数据存储和管理，包括实时数据存储、数据同步、历史数据存储和数据管理，还包括：
当设备上传当前采集到的感知信息数据后,这些数据还要通过数据同步模块写入历史数据存储模块进行保存,以便用户进行历史查询，整个数据同步过程需要触发器、federation数据库和federation引擎三个部分共同完成；
federation数据库中的数据库表及其字段被设计和对应的实时库数据表相同，当设备向实时数据库中对应的感知数据信息进行更新(update)操作时,实时数据库借助于本地的触发器对federation数据库中对应的数据库表进行添加操作,在federation库里对设备上传数据进行记录；
之后,借助于federation引笮,federation数据库中新加的记录信息将被映射到历史数据库中,从而使federation数据表里的对应记录与实时数据库很好地保持了一致性。
5.如权利要求1的基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤二中于预处理后获得的视频序列的输出参数进行基于设备动作与设备类型聚类识别，底层感知设备的数据包括感知信息和工作状态数据，还包括：
RC663芯片内部各部分电路提供工作时所需要的能量,通过电源产生电路完成，从载波中提取电路正常工作时需要的时钟,由时钟恢复电路完成，对进出RC663芯片的数据进行调制解调,由数据调制解调电路完成，上电复位由复位电路完成；数字部分在主控制电路的控制下对读卡器的指令进行响应；
EEPROM存贮单元电路用来存储关键数据,它通过EEPROM接口电路与数字部分进行通讯,为数字部分提供必要的数据或数据读写指令执行的结果，由于EEPROM存贮单元在写操作时需要高压,因此EEPROM存贮单元电路内含高压产生和控制电路。
6.如权利要求1的基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤三中：步骤三：对初步识别出设备类型进行判断纠正，物联网设备在物联网安全管理方法进行注册，还包括：
如果针对待识别的动作帧序列所初步识别的设备类型出现错误，则根据设备动作库中针对设备动作内部之间的类内距离，当电子标签在RFID读写器的作用范围内时，就会产生一条或多条RFID数据,RFID***产生的数据被视为一条以产品电子编码(EPC)、读写器编号(ReaderlD))、时间(Time)为形式的RFID元组数据流，其中EPC是存储在射频标签中的主要信息,ReaderlD是读写器的编号,表示的是哪个读写器扫描到了标签，通常在实际的应用中用读写器的IP地址来表示，Time表示的是该读写器扫描到标签的具体时间；
将与预处理识别的设备类别间类间距离最小的一类设备类别再次识别为待识别的动作帧序列所属的设备类别，如果不符合，则依次计算新识别出的设备类别与其他设备类别的类间距离，选择类间距离最小的一种设备类别作为识别待识别的动作帧序列所属的设备类别，直至识别出待识别的动作帧序列所属的设备类别。
7.如权利要求1的基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤四中：基于分类后的设备聚类类型选择合适的分类器获取视频帧中的设备特征，完成请求、响应和主动上报动作，设备端和服务端实现数据双向通信，在设备动作库中匹配比对识别出具体设备，还包括：
当用户需要查询某个设备的感知数据信息时,首先先经过用户交互界面向控制器类发送请求,控制器将请求转发到数据库读写类；数据库读写类通过将用户发送的请求转化为对应的SQL语句，经过对象-关系映射转换为对结构型数据库表的查询，通过JDBC接口从数据库中获取对应的感知设备数据。在获取数据后，数据库将数据返回给JDBC,再由对象-关系映射重新解析为对应POJO类的对象，由数据库读写类对此POJO类的对象进行处理，并通过控制器类，最终将数据查询结果发送到用户交互界面。
8.如权利要求1的基于物联网行为经济的计算机设备管理方法，其特征在于：
步骤五中：从用户交互界面获取用户发送的设备服务选择请求，完成用户请求下发,并将服务选择请求转发给对应的服务选择、以及执行服务选择功能得到的结果返回给用户界面，还包括：
在对设备异构性进行封装后,所有设备的功能模块都变为设备服务,此时用户对设备的管理动作也转化为设备管理子模块通过设备服务的URL来与对应设备功能模块进行交互的操作；
在服务器端,为了对设备进行高效的管理,为每一种接入***的感知设备都设计了一个控制器Transaction类和一个对应的设备管理业务逻辑类,其中Transaction类继承了struts框架中的TransactionSupport类,其实现了TransactionSupport类中的execute方法,该方法即包含了对应的Transaction类接收用户请求、处理用户请求的具体步骤流程。
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