《物联感知与3S水利技术基础》课件-1.2.2物联网技术架构

感知万象-物联感知技术认知物联网技术架构物联网技术基础认知知识目标能力目标素养目标了解物联网的四层架构及其功能理解物理世界与数字世界协同融合对智慧水利等智慧应用场景发展的重要性掌握物联网如何实现设备互联、数据采集、传输、处理和应用01物联网技术架构简介02感知层技术概览03网络层传输协议04平台层数据处理05应用层服务实现物联网物联网已突破传统网络边界，演变为以数据为核心、融合多业务的虚实融合信息系统。物联网技术架构通过标准化接口实现组件协同，形成感知层、网络层、平台层、应用层的四层体系，四层架构通过协议适配与数据交互，支撑设备互联、数据流通及业务协同，最终实现物理空间与数字空间的深度融合。由传感器和设备组成，负责收集环境信息和物体状态数据。感知层7感知层通过传感器、RFID、智能卡、条形码及人机接口等多种信息感知设备，识别和获取物理世界中发生的各类物理事件和数据信息。将采集到的数据在局部范围内进行协同处理，以提高信息的精度，降低信息冗余度，并通过网关接入广域承载网络。主要解决感知层所获得的数据在一定范围内的传输问题。即将来自感知层的各类信息通过基础承载网络传输到远程终端的应用服务层。由传感器和设备组成，负责收集环境信息和物体状态数据。感知层网络层信息基础承载网络蜂窝移动通信网（如5G/4G）提供广域连接工业以太网/

企业私有云支撑园区级数据交互卫星通信系统（如星链、鸿雁）覆盖偏远地区短距离无线通信（Wi-Fi/Zigbee）实现设备互联行业专网（如电力光纤、铁路GSM-R）满足特殊场景需求通过三网融合技术，广电网络可依托光纤入户（FTTH）与5G融合组网，形成天地一体化通信网络。主要解决感知层所获得的数据在一定范围内的传输问题。即将来自感知层的各类信息通过基础承载网络传输到远程终端的应用服务层。由传感器和设备组成，负责收集环境信息和物体状态数据。感知层网络层平台层负责数据的存储、处理和分析。11平台层通过构建“云-边-端”协同架构，实现数据全生命周期管理，为物联网系统提供强大的数据处理能力和智能化的决策支持。平台层的主要功能包括数据治理、智能处理、开放服务、设备管理、连接管理和安全防护等，涵盖云计算、边缘计算和数字孪生等关键技术。主要解决感知层所获得的数据在一定范围内的传输问题。即将来自感知层的各类信息通过基础承载网络传输到远程终端的应用服务层。由传感器和设备组成，负责收集环境信息和物体状态数据。感知层网络层平台层负责数据的存储、处理和分析。应用层解决信息处理和人机界面的问题，结合行业需求实现广泛智能化服务。应用层应用程序(软件)层进行数据处理终端设备层提供人机界面应用层是利用物联网软件及终端产品；能够针对用户的身份和需求提供个性化的服务，如智能手机、平板、电脑、电视等多样化的智能终端；辅助用户随时随地处理各种数据信息；实现个性化需求的体验；使人们在现实与虚拟的场景中实现自己的目标。01物联网技术架构简介02感知层技术概览03网络层传输协议04平台层数据处理05应用层服务实现感知层技术传感器技术识别技术RFID技术传感器技术及原理光传感器湿度传感器气体传感器流量传感器量子传感器温度传感器压力传感器传感器是摄取信息的关键器件，能够感知被测的信息，并将信息转换成能够识别的信息形式。识别技术与RFID技术识别技术通过条形码承载编码信息帮助我们准确识别和区分目标对象。识别技术概述RFID技术通过无线电信号识别特定目标并读取数据，由标签、阅读器和数据处理系统组成。RFID技术原理广泛应用于物流管理、身份识别、智能交通等领域。RFID应用场景01物联网技术架构简介02感知层技术概览03网络层传输协议04平台层数据处理05应用层服务实现网络层网络层中的感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的物联网的核心技术。网络层的传输协议分为有线和无线两大类：设备端有线连接无线连接Internet设备入网方式有线通信协议分析有线网络主要包括以太网、光纤通信等。优

点传输速度快、稳定性高不

足布线复杂、成本较高、灵活性差有线通信技术的特点和适用场景分类特点适用场景以太网协议全面、通用、成本低智能终端、视频监控RS-232一对一通信、成本低、传输距离近仪器仪表、电脑外设RS-485总线方式、成本低、抗干扰性强工业仪表、智能抄表Modbus简单、开放、透明支持多种数眠类型工业自动化、智能建筑CAN高实时性错误检测能力强汽车电子、医疗设备无线通信协议分析无线通信利用电磁波信号在空间中直接传播而进行信息交换，无需有形的媒介连接，具有部署灵活、成本低的优点，是物联网中应用最广泛的通信方式。01常见的无线通信方式有NB-IoT、LoRa、ZigBee、Bluetooth、WiFi、5G等。02无线通信技术的特点和适用场景01物联网技术架构简介02感知层技术概览03网络层传输协议04平台层数据处理05应用层服务实现平台层数据处理面对海量且繁杂的数据，平台层运用分布式存储系统和先进的机器学习与大数据分析手段挖掘数据背后的价值与规律，将原始数据转化为有意义、可决策的信息。数据采集与预处理技术包括传感器数据采集、网络数据采集等，用于从各种物联网设备收集数据。数据采集技术将数据转换成适合分析和处理的格式，如将数据标准化、归一化等。数据转换去除重复、无效或错误的数据，保证数据的质量和准确性。数据清洗数据存储与管理策略数据访问控制设置不同的数据访问权限，保证数据的安全性和隐私性。数据生命周期管理根据数据的价值和重要性，制定合理的数据保留和删除策略。分布式存储采用分布式文件系统等技术，实现海量数据的存储和管理。数据备份与恢复建立完善的数据备份机制，确保数据的安全性和可靠性，同时提供数据恢复功能。

数据分析与挖掘方法

机器学习利用机器学习算法对数据进行训练和学习，实现数据的自动分类、聚类和预测等功能。可视化分析将数据以图表、图像等形式展示出来，便于用户更直观地理解和分析数据。统计分析运用统计学方法对数据进行分析，揭示数据