[发明专利]传感器数据的传输方法、设备及系统

说明书

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及传感器数据的传输方法、设备及系统。

背景技术

随着通信技术的发展，有许多终端设备上执行的操作可以由服务器来执行，这样可以减小终端设备的数据处理量，减小对于终端设备的硬件要求。这种情况下，为了便于服务器响应终端设备的服务请求，终端设备通常需要将各种传感器检测到的数据传输至终端设备，以便终端设备做出响应，但是，传感器检测数据的频率一般都比较高，例如，触摸屏、指纹传感器等，在用户操作时就会产生数据；还有许多传感器检测的数据是连续性的，例如全球定位系统(英文：Global Positioning System，GPS)器件、重力传感器等，每时每刻都有数据产生，或者在某个时间段内有连续的数据产生。这些传感器数据的数据量较大，占用了过多的网络资源。

发明内容

本公开实施例提供一种传感器数据的传输方法、设备及系统，能够解决终端设备与服务器的交互过程中传感器数据的数据量较大，占用了过多的网络资源的问题。技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种传感器数据的传输方法，应用于终端设备，该方法包括：

获取目标传感器的原始数据，目标传感器的原始数据包括目标传感器在预设时间段内检测到的连续的数据；

根据目标传感器的量化模型对目标传感器的原始数据进行量化处理得到目标传感器的离散数据；

向服务器发送目标传感器的离散数据。

因为根据目标传感器的量化模型对目标传感器的原始数据进行了量化处理，将连续的原始数据转化成了离散数据，减小了数据传输量，减小了传感器数据在网络传输过程中占用的网络资源。

在一个实施例中，该方法还包括：

根据目标传感器的标识在预设的第一映射中确定目标传感器的量化模型，第一映射用于指示至少一个传感器和至少一个量化模型之间的对应关系；

向服务器发送目标传感器的标识。

对不同传感器的原始数据采用不同的量化模型进行量化处理，适应了不同传感器的原始数据的特点，保证了数据的准确性。

在一个实施例中，该方法还包括：

获取量化参数，量化参数用于指示量化等级；

根据目标传感器的量化模型对目标传感器的原始数据进行量化处理得到目标传感器的离散数据，包括：

根据目标传感器的量化模型及量化参数对目标传感器的原始数据进行量化处理得到目标传感器的离散数据。

对于同一个传感器的原始数据，可以通过量化参数调整量化等级，数据传输更加灵活。

在一个实施例中，获取量化参数，包括：

根据网络带宽、网络状态、目标传感器的原始数据量、目标传感器的原始数据的熵和应用场景中的至少一项确定量化参数的大小。

根据网络带宽、网络状态、目标传感器的原始数据量、目标传感器的原始数据的熵和应用场景等确定量化参数，使得对传感器的原始数据的量化处理符合当前的网络环境，保证传感器的数据在网络传输过程中不会占用过多的网络资源，并尽可能提高传感器数据的准确性。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种传感器数据的传输方法，应用于服务器，该方法包括：

接收终端设备发送的目标传感器的离散数据；

根据目标传感器的传感器模型将目标传感器的离散数据进行还原处理得到目标传感器的还原数据，目标传感器的还原数据用于指示目标传感器在预设时间段内检测到的连续的数据；

将目标传感器的还原数据传输至上层应用。

在一个实施例中，该方法还包括：

接收终端设备发送的目标传感器的标识；

根据目标传感器的标识在预设的第二映射中确定目标传感器的传感器模型，第二映射用于指示至少一个传感器和至少一个传感器模型之间的对应关系。

在一个实施例中，将目标传感器的还原数据传输至上层应用之前，该方法还包括：

对目标传感器的还原数据进行滤波处理。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端设备，该终端设备包括：获取模块、量化模块及发送模块；

获取模块，用于获取目标传感器的原始数据，目标传感器的原始数据包括目标传感器在预设时间段内检测到的连续的数据；

量化模块，用于根据目标传感器的量化模型对目标传感器的原始数据进行量化处理得到目标传感器的离散数据；

发送模块，用于向服务器发送目标传感器的离散数据。

在一个实施例中，终端设备还包括映射模块；