物聯網電氣火災監控系統安裝擇優推薦 斯蒂爾曼智能

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物聯網終端分級

從行業角度看

它主要包括工業設備檢測終端、農業檢測終端、物流 RFID識別終端、電力系統檢測終端、安防視頻監控終端等，下面介紹幾個常用行業終端的主要特點。

工裝檢測終端：

這類終端主要安裝在工廠的大型設備上或工礦企業大型移動機械上，用于采集位移傳感器、位置傳感器(GPS)、振動傳感器、液位傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器等數據，通過終端的有線網絡或無線網絡接口發送到中心處理平臺進行數據匯總和處理，實現對工廠設備運行狀態的及時跟蹤和大型機械的狀態確認。防電磁干擾和是這類終端考慮的重點。

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設備農檢終端：

這種終端一般安裝在設施農業溫室/大棚內，主要采集空溫濕度傳感器、土壤溫度傳感器、土壤水分傳感器、光照傳感器、氣體含量傳感器等的數據，經包裝、壓縮、加密后，通過終端的有線網絡或無線網絡接口，發送到中心處理平臺進行數據匯總處理。這一系統可及時發現農業生產中對作物生長不利的環境因素，并立即通知使用者糾正這些因素，提高作物產量，減少病蟲害發生的可能性。防腐、防潮設計是這類終端的重點。

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智能型公交應用中，每輛公交車都安裝了 GPS定位系統和3 G/4 G網絡傳輸模塊，車輛行駛過程中，GPS導航系統將實時采集公交車當前到達位置信息，并通過車載3 G/4 G網絡傳輸模塊發送給車輛附近的移動通信基i站，GPS導航系統將公交車當前到達的位置信息進行實時采集，并通過3 G/4 G網絡傳輸模塊將公交車位置數據發送給智能手機用戶，然后通過該軟件將公交車位置信息發送給智能手機用戶。實現了“物與物的連結”，即將公交車和手機這兩個物體連接在一起，使手機能夠實時獲取公交車的位置信息，進一步講，實際上也實現了“物與人的連接”，使手機用戶可以實時獲取公交車位置信息。

該應用中，安裝在大客車上的 GPS定位設備屬于物聯網的感知層；在公車上安裝的3 G/4 G網絡傳輸模塊和電信運營商的3 G/4 G移動通信網絡，屬于物聯網的網絡層；智能公交指揮調度中心的數據處理平臺屬于物聯網的感知層；智能手機上安裝的3 G/4 G移動通信網絡；

關鍵的物聯網技術

物聯網是一種物與物相連的網絡，通過對物體添加 QR碼、 RFID標簽、傳感器等，可以實現對物體身份的標識和各種信息的采集，再結合各種類型的網絡連接，實現人、物、物、物的信息交換。所以，物聯網的關鍵技術包括識別和感知技術(QR、 RFID、傳感器等)、網絡與通信技術、數據挖掘與融合技術等。

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管理服務層：

這一層次主要是程序猿與攻城獅的較量。而感知識別層產生的大量信息，通過網絡層傳輸匯聚到管理服務層，如果不能有效地整合和利用，那無異于入寶山而空返，望「資料之?！苟鴼g呼。管理服務層主要解決以下問題：數據如何存儲(數據庫和海量存儲技術)，如何檢索(搜索引擎)，如何使用(數據挖掘和機器學習)，如何防止濫用(數據安全和隱私保護)。

簡單地說，這一層次就是將所收集到的信息有效地整合與利用，而這一層次往往正是物聯網的本質。

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綜合應用層：

物聯網的豐富內涵催生了更豐富的外延應用。傳統因特網經歷了以數據為中心向以人為本的轉變，典型的應用包括文件傳送、電子郵件、萬維網、電子商務、視頻點播、在線游戲和社交網絡等；而物聯網應用則集中在“物”或“物理世界”上，涵蓋了我們現在常聽到的比較高i級的詞匯：物品追i蹤、萬維網、電子商務、視頻點播、在線游戲和社交網絡等?？傊?，物聯網應用正處于快速發展的時期，具有多元化、規模化、產業化的特點。

這種所謂的智能，實際上正是基于感知識別層收集的，網絡構建層傳輸的，管理服務層挖掘利用的信息，然后將特定信息反饋給底層對象以完成指i定命令。

產業物聯網安全實施框架

當構建工業物聯網系統時，集成終端往往是多種類型，并可能來自多個廠商，因此為保證工業物聯網系統的安全，需要在統一安全標準、實施安全架構等方面做更多的工作。終端作為工業物聯網的底層，并不是獨立存在的，它的安全威脅也應該放在整個工業物聯網系統的安全框架中來解決。美國工業因特網聯盟(IIC)發布了其制定的工業互聯網安全框架' Industrial Internet of Things VolumeG4: Security framework'(IISF)，我國的工業因特網產業聯盟(AII)已經起草發布了《工業互聯網安全框架》。

IISF主要包括六個相互聯系的功能塊，并劃分為三個層次。頂部包括四個核心安全功能模塊，即端點保護、通信與連接保護、安全監控與安全配置管理。中間層為數據保護層，底層為安全模型和策略。

在行業信息化建設之后，醫i療、交通、金融等領域已積累了大量內部數據，構成了大數據資源的“存量”；而移動互聯網和物聯網的發展，極大地豐富了大數據的采集渠道，來自外部社會網絡、可穿戴設備、車聯網、物聯網、政i府公開信息平臺的數據將成為大數據增量的主體。移動因特網的深入普及為大數據應用提供了豐富的數據資源。

此外，物聯網的快速發展，也將成為越來越重要的大數據資源提供者。針對現有的因特網數據混亂、價值密度低的特點，通過可穿戴、車聯網等多種數據采集終端，定向采集的數據資源更具利用價值。舉例來說，智能可穿戴設備幾年來逐漸成熟，智能手環、腕帶、手表等可穿戴設備也在逐漸成熟，智能鑰匙扣、自行車、筷子等設備層出了問題，國外 Intel、 Google、 Facebook、百度、京東等也有所布局。