IoT

物联网系统框架介绍

本文将谈到几个关键问题:设备如何接入网络?设备间如何通信?物联网数据的用途?如何搭建起一个物联网系统框架呢?它的技术架构又是怎么样呢?物联网终端软件系统架构?物联网云平台系统架构?

机器学习之于IOT浅见

为了更好地服务于目标客户, 嵌入式设计团队也在研究新技术, 如机器学习和深度学习。 深度学习允许这些设计师以有限的资源更快地开发和部署复杂的系统和设备。 通过这些技术, 设计团队可以使用数据驱动的方法建立系统或复杂的系统模型。

机器学习和深度学习不是用基于物理的模型来描述系统的行为, 而是从数据推导出系统的模型。当需要处理的数据量相对较小, 而且问题的复杂性较低时, 传统的机器学习算法是有用的。但是, 如果有更多的数据, 比如无人机, 那么更大的问题又如何呢? 这个挑战需要深度学习技术。 这种技术将把我们推向下一个控制设计和物联网应用的时代。

机器学习在工业资产中的应用

首先, 考虑机器学习技术在工业资产状态监测中的应用。机器学习将基于条件的监测应用从被动和预防性维护的时代过渡到预测性维护。 这些技术用来检测异常行为, 诊断问题, 并在某种程度上预测了工业资产的剩余使用寿命, 比如马达, 水泵和涡轮机等等。

基于机器学习开发和部署模型的工作流程如图1所示:

物联网通信架构总结

本文从宏观上介绍IoT的通信架构,让大家都日渐频繁的物联网设备工作原理有一个初步的理解,主要分为了直连、网关、云三种模式。

1. 直连模式(direct integration pattern)

物联网通信架构总结

通常我们使用的小米手环等物联网设备,和手机就是直连模式,但其使用的是蓝牙,并不能提供通用的接口来访问;解决这一问题的方法是使用已经成熟多年的Web技术,所以也有人提出了Web of Things的概念。

如果设备支持HTTP和TCP/IP,并且能够直接连接互联网,比如使用Wi-Fi,那么可以使用这种直连模式。通常设备需要较为强大的处理能力,并且有持续的电源,比如智能家居等。要通过Web直接控制设备,其自身需要实现类似下图的功能,从硬件控制、RESTFUL API的设计到HTTP服务器的实现。

10 大 IoT 安全挑战

随着越来越多 IoT 设备面世,部署在无法控制、复杂且通常恶劣的环境中,保护 IoT 系统面临着大量独特挑战。依据 Eclipse IoT 工作组 2017 年的 IoT 开发人员调查,安全是 IoT 开发人员关注的首要问题。

下面我将介绍我认为 IoT 安全面临的 10 大挑战:

• 保护资源受限的设备
• 授权和验证设备
• 管理设备更新
• 保护通信
• 保证数据隐私和完整性
• 保护 Web、移动和云应用程序
• 保证高可用性
• 检测漏洞和事故
• 管理漏洞
• 预测并抢先预防安全问题

1 – 保护资源受限的设备

许多 IoT 设备拥有有限的存储、内存和处理能力,它们常常需要能够在低功耗条件下运行,比如在使用电池运行时。
高度依赖于加密的安全方法不太适合这些资源受限的设备,因为它们执行复杂加密和解密的速度不足以让它们实时安全地传输数据。

这些设备常常容易受到旁路攻击,比如功耗分析攻击,这些攻击可用来对算法执行逆向工程。相反,资源受限的设备通常仅采用快速、轻量型的加密算法。

IoT 系统应使用多层防御来弥补这些设备局限,例如将设备隔离到单独的网络上并使用防火墙。

深度学习带来的IoT挑战,以及未来的研究方向

深度学习在语音和视频方面的成功为IoT的基础服务打下了良好的基础,如何将它们的模型和方法部署在资源受限的设备上成了IoT领域的一个重要研究方向。到目前为止,深度学习方法难以应用于IoT和资源受限设备,因为它们需要大量的资源来运行,如处理器、电池能量和存储器。幸运的是,近期研究显示,深度神经网络的许多参数是冗余的,有时也不需要大量的隐层。有效的去除这些参数或层可以减少网络的复杂度,同时对输出不会有太大的影响。

挑战

1)缺少大型IoT数据集:

缺乏可用的实际IoT应用大数据集将深度学习模型引入IoT的一个主要障碍,因为深度学习需要更多的数据来实现更高的精度。此外,更多的数据也可以防止模型过度拟合。

2)预处理:

许多深度学习方法需要对数据进行预处理以产生更好的结果,对于IoT应用,预处理会更复杂,因为系统处理的是来自不同数据源的数据,可能有多种格式和分布,而且还可能有数据丢失。

3)安全和隐私:

深度学习在IoT领域的应用

基础服务

1)图像识别:

IoT的一大部分应用场景中,输入深度学习的数据是图片或视频。每天,每个人都在用手机的高清摄像头拍摄者图片和视频,除此之外,家居、校园或工厂也在使用智能摄像头。所以,图像识别、分类、目标检测是这类设备的基础应用。

2)语音识别

随着智能手机和可穿戴设备的普及,语音识别也成了人们和自己的设备互动的一种自然而方便的方式。Price等人【5】搭建了一个专用的低功耗深度学习芯片,用于自动语音识别。这种特制芯片的能量消耗要比目前手机上运行的语音识别工具的能量消耗低100倍。

3)室内定位

室内定位在IoT领域有许多应用,例如智能家居、智能校园、或智能医院。例如DeepFi系统,在线下训练阶段,通过深度学习用之前储存的WiFi通道状态信息数据来训练网络权重,在线上定位阶段通过fingerpringting来测定用户位置。

4)生理和心理状态检测

深入探讨:什么是物联网?

物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是"信息化"时代的重要发展阶段。其英文名称是:"Internet of things(IoT)"。

顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:
其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

活点定义:利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化。

这张物联网技术全矩阵图你看懂了吗?

参照物联网技术的自然组成结构,以及信息产业格局和物联网商业视角的分层架构,物联网的技术矩阵可分成六个层次。从下至上为:元素层、器件层、终端和节点层、(信息)资源汇聚层、平台服务层、应用层。技术矩阵分成两个“域”:“边缘域”、“云端域”,两“域”的边界主要体现在终端和节点层、资源汇聚层、应用层。

这张物联网技术全矩阵图你看懂了吗?

物联网的六层技术

1、元素层

信息科学中的自然现象和效应,是各种基础信息科学的集合,是构建器件层的基础(物联网最基本的技术元素)。包括电学、电磁感应、微波原理、电路理论等等。

2、器件层

IBM解析2018年最流行的五项IoT趋势

2017年,物联网技术(loT)为传统行业带来了变革的风声和兴奋的议论。这是一场实质性的转变。我们已经能够看到,几乎所有的行业都在投资物联网,而且其中的佼佼者已经开始迅速采取行动,让物联网解决方案落地,从而创造利润。

消费产品,如可穿戴设备和连接电子产品,无疑是市场的重要组成部分。

但IDC估计,到2020年,超过80%的物联网支出将用于B2B(企业对企业间的)应用和用例。

这就是为什么物联网技术将成为2018年及以后数字转型的主要推动力之一。使用物联网,成功的公司将能创造出一个自我学习的环境。

反过来,这将会推动物理世界的数字化颠覆。新的商业模式将会出现,随着工作流程的变化,生产力的提高,成本的控制和客户体验的提升。

IBM认为2018年最流行的五项IoT趋势如下:

趋势之一:数字双胞胎

在物联网(IoT)中,如果运营、供应链和价值主张保持竞争力,企业将需要重新考虑它们的工具。

IBM商业价值报告(IBM Institute of Business Value report)指出,思维应该不仅仅局限于把虚拟数据当作工具,一些受访的高管也提到,虚拟数据可以用来模拟系统运行、验证可能的假设和猜测。

“开源”为何对于IoT如此重要?

物联网、开源、操作系统是目前IT业界的热门词汇,也正是这三个词汇构成了物联网开源操作系统。

对于物联网发展而言,“碎片化”是主要的问题,其中芯片、传感器、通信协议、应用场景千差万别,“山头林立”。比如无线通信标准,就有蓝牙、Wi-Fi、ZigBee、PLC、Z-Wave、RF、Thread、Z-Wave、NFC、UWB、LiFi、NB-IoT、LoRa等等。很明显,技术方案不统一,体系结构不一致,阻碍了物联网的发展,也局限了互联互通的范围。

然而,各种操作系统可以支持不同的硬件、通信标准、应用场景。开源,有利于打破技术障碍和壁垒,提高互操作性和可移植性,减小开发成本,同时也适合开源社区的开发人员参与进来。

那么,对于物联网开源操作系统,你了解有多少呢?

什么是开源操作系统?

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