CN112770286A - 一种传感器的数据处理方法、装置和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种传感器的数据处理方法、装置和计算机设备,包括:获取初始传感器数据;将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;将所述压缩后的传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器,采用本发明的技术方案,可以实现高精度的数据采集,极大地提高了数据采集效率。
Description
技术领域
本发明涉及机械技术领域,特别是涉及一种传感器的数据处理方法、一种传感器的数据处理装置、一种计算机设备和一种存储介质。
背景技术
目前传感器数据采集一般上报的是时序数据点,主要需要上报数据点名称,数值和时间。高精度高频度的数据采集数据量比较大,在窄带环境下难以实现。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种传感器的数据处理方法、一种传感器的数据处理装置、一种计算机设备和一种存储介质。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种传感器的数据处理方法,包括:
获取初始传感器数据;
将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;
将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;
将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。
优选地,所述将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据,包括:
当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,得到差分后的传感器数据。
优选地,所述将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据,包括:
识别出所述差分后的传感器数据中的数据;
将所述数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据。
优选地,所述方法还包括:
将所述压缩后的传感器数据及所述帧头、帧尾传输至物联网服务器。
本发明实施例还公开了一种传感器的数据处理装置,包括:
数据获取模块,用于获取初始传感器数据;
数据差分模块,用于将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;
数据压缩模块,用于将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;
数据传输模块,用于将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。
优选地,所述数据差分模块包括:
差分子模块,用于当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,得到差分后的传感器数据。
优选地,所述数据压缩模块包括:
识别子模块,用于识别出所述差分后的传感器数据中的数据;
压缩子模块,用于将所述数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据。
优选地,所述装置还包括:
传输子模块,用于将所述压缩后的传感器数据及所述帧头、帧尾传输至物联网服务器。
本发明实施例还公开了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的传感器的数据处理方法的步骤。
本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的传感器的数据处理方法的步骤。
本发明实施例包括以下优点:
本发明实施例中,该传感器的数据处理方法包括:获取初始传感器数据;将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。采用本发明的技术方案,可以实现高精度的数据采集,极大地提高了数据采集效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例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是本发明实施例的一种传感器的数据处理方法实施例的步骤流程图;
图2是本发明实施例的一种差分后的传感器数据获得步骤的流程示意图;
图3是本发明实施例的一种后压缩的传感器数据获得步骤的流程示意图;
图4是本发明实施例的一种数据传输步骤的流程示意图;
图5是本发明实施例的一种传感器的数据处理装置实施例的结构框图;
图6是一个实施例的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本发明实施例所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明实施例进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1,示出了本发明实施例的一种传感器的数据处理方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤101,获取初始传感器数据;
本发明实施例可以应用于物联网中,而物联网可以包括感知层设备、物联网网络层及核心交换层;
具体而言,感知层设备可以为分为自动感知设备及人工生成信息设备,具体地,自动感知设备为能够自动感知外部物理物体与物理环境信息的设备,包括RFID、传感器、GPS、智能家用电器、智能测控设备。而人工生成信息设备包括人工生成信息的智能电子设备,如智能手机、个人数字助理(PDA)、计算机、是自动感知的辅助手段。
而物联网网络层主要包括低速近距离无线通信技术,如Zigbee、Wi-Fi、Bluetooth、Z-wave;低功耗路由,如LPWAN,自组织通信、无线接入M2M通信增强,IP承载技术网络传送技术;异构网络融合技术以及认知无线电技术,如NB-IOT、LoRaSigfo数据差分模块等。
核心交换层主要是以TCP/IP协议为主要的IP网、IP专用网络与虚拟专网互联网的核心技术是TCP/IP协议、TCP协议是实现互联网中计算机之间分布式进程通信的协议,IP协议是实现互联网的传输网的路由选择;分组数据传输与网络互连的协议。
本发明实施例主要是以传感器为例进行说明,具体应用到本发明实施例中,传感器的种类可以电阻式传感器,电感式传感器,电容式传感器,压电式传感器,磁电式传感器,热电式传感器,光电式传感器,数字式传感器,光纤式传感器,超声波传感器,热敏传感器,模拟传感器等,本发明实施例对此不作过多的限制。
本发明实施例中,可以首先获取到初始传感器数据,举例而言,可以获取到某个时间段内温度传感器的采集的温度信息,如12点至13点中每分钟的温度信息等。
步骤102,将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;
实际应用到本发明实施例中,可以将初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据。
即通过前一个初始传感器数据的数据部分减去后一个初始传感器数据的数据部分,即可以得到差分后的传感器数据。
步骤103,将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;
进一步应用到本发明实施例中,在得到差分后的传感器数据针对其进行压缩,得到压缩后的传感器数据,需要说明的是,本发明实施例并不压缩帧头及帧尾。
例如,进行上述的12点至13点中每分钟的温度信息进行压缩,可以采用多种的压缩算法进行压缩,霍夫曼压缩算法、游程编码(RLC)算法等,本发明实施例对此不作过多的限制。
步骤104,将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。
实际应用到本发明实施例中,可以将压缩后的传感器数据传输至物联网基站,再物联网基站传输至物联网服务器。
本发明实施例中,该传感器的数据处理方法包括:获取初始传感器数据;将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。采用本发明的技术方案,可以实现高精度的数据采集,极大地提高了数据采集效率。
参照图2,示出了本发明实施例的一种差分后的传感器数据获得步骤的流程示意图,所述将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据,包括:
步骤S11,
当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,得到差分后的传感器数据。
具体而言,该帧头可以包括压缩类型(如压缩方式:gzip等)、采样率、数据关键字,若不进行压缩,则可以表示其数据类型,如二进制、整形或者字符串等。
而数据部分即为数据储存区,帧尾表示结束位,1表示后续还有数据,而0表示数据传输完成,如果是1则代表数据没有结束,需要跟下一帧的数据做拼接才能解压缩,如果是0则表示数据不需要跟下一帧拼接,可以解压。
本发明实施例中,只对数据部分进行差分,得到差分后的传感器数据。
具体而言,将每个数据的与前一个数据的差值计算出来,即可以得到数据量较少的差值,降低数据传输量,减少数据传输的带宽,提高窄带数据处理效率。采用本发明的技术方案,可以在1kbps带宽下实现1khz 16bit精度的数据采集。
当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,举例而言,该预设阈值为采样率1000时将所述初始传感器数据差分(每秒采集1000个数据点以后执行)差分、压缩传感器数据,本领域技术人员可以根据实际情况而设定该预设阈值的种类及数量,本发明实施例对此不作过多的限制。
参照图3,示出了本发明实施例的一种压缩后的传感器数据获得步骤的流程示意图,所述将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据,包括:
步骤S21,识别出所述差分后的传感器数据中的数据;
步骤S22,将所述数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据。
举例而言,可以将上述的12点至13点中每分钟的温度信息进行压缩,得到压缩后的传感器数据。可以通过多种的压缩算法针对差分后的数据进行压缩,本发明实施例对此不作过多的限制。
参照图4,示出了本发明实施例的一种数据传输步骤的流程示意图,所述方法还包括:
步骤105,将所述压缩后的传感器数据及所述帧头、帧尾传输至物联网服务器。
本发明实施例中,可以将帧头、帧尾及与其他数据的差值合并传输至物联网服务器,物联网服务器可以根据差值及第一压缩传感器数据进行数据还原解码,即可得到初始传感器数据。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图5,示出了本发明实施例的一种传感器的数据处理装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
数据获取模块301,用于获取初始传感器数据;
数据差分模块302,用于将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;
数据压缩模块303,用于将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;
数据传输模块304,用于将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。
优选地,所述数据差分模块包括:
差分子模块,用于当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,得到差分后的传感器数据。
优选地,所述数据压缩模块包括:
识别子模块,用于识别出所述差分后的传感器数据中的数据;
压缩子模块,用于将所述数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据。
优选地,所述装置还包括:
传输子模块,用于将所述压缩后的传感器数据及所述帧头、帧尾传输至物联网服务器。
上述传感器的数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
上述提供的传感器的数据处理装置可用于执行上述任意实施例提供的传感器的数据处理方法,具备相应的功能和有益效果。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种传感器的数据处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图6中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现图1至图4的实施例的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下图1至图4的实施例的步骤。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种传感器的数据处理方法、一种传感器的数据处理装置、一种计算机设备和一种存储介质,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种传感器的数据处理方法,其特征在于,包括:
获取初始传感器数据;
将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;
将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;
将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据,包括:
当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,得到差分后的传感器数据。
3.根据权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据,包括:
识别出所述差分后的传感器数据中的数据;
将所述数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据。
4.根据权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述压缩后的传感器数据及所述帧头、帧尾传输至物联网服务器。
5.一种传感器的数据处理装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取初始传感器数据;
数据差分模块,用于将所述初始传感器数据进行差分,得到差分后的传感器数据;
数据压缩模块,用于将所述差分后的传感器数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据;
数据传输模块,用于将所述压缩后的传感器数据传输到物联网服务器。
6.根据权利要求5所述的数据处理装置,其特征在于,所述数据差分模块包括:
差分子模块,用于当所述初始传感器数据的数据量符合预设阈值时,将所述初始传感器数据差分,得到差分后的传感器数据。
7.根据权利要求5所述的数据处理装置,其特征在于,所述数据压缩模块包括:
识别子模块,用于识别出所述差分后的传感器数据中的数据;
压缩子模块,用于将所述数据进行压缩,得到压缩后的传感器数据。
8.根据权利要求5所述的数据处理装置,其特征在于,所述装置还包括:
传输子模块,用于将所述压缩后的传感器数据及所述帧头、帧尾传输至物联网服务器。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的传感器的数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的传感器的数据处理方法的步骤。
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