[发明专利]一种物联网中数据处理的方法

说明书

本发明提供了一种物联网中数据处理的方法，通过对采集数据进行融合去重，采用轻量级的数据压缩方法对原始数据进行压缩处理，比较当前读取的数据和上一个保存的数据与压缩度的值计算差值，该差值大于预设的阈值则放入清单列表，否则将当前读取的数据赋值给上一个保存的数据，以及通过任务队列处理的方法，计算节点开销选择最优方式，从而解决了现有物联网节点数据处理量大、宽带和能量消耗较大的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种物联网中数据处理的方法。

背景技术

随着信息技术的快速发展，各种应用产生的数据也呈现爆炸式增长的趋势，这给数据的存储及备份造成一定的挑战。随着海量传感器、智能终端、网络通信设备的大规模部署，一个由终端设备组成的全球化物联网逐渐形成。当前，物联网发展面临的一个障碍是为用户提供基于传感器信息的搜索服务，帮助用户获取其所需的信息并加以利用。物联网中的节点和传感器每时每刻都产生了大量的数据，这些数据的数量远远大于传统的互联网中己有的数据量。一方面，传统的互联网中搜索的对象是网页、文本、音频、视频等非结构化数据，这些数据是静态的，非实时的，而在物联网搜索领域，其搜索的对象为传感器采集的节点状态信息，这些信息是结构化的，并且是高度动态变化的。

因此，现有的数据处理方式不适合大数据的高速处理，其系统的通信开销非常大，无法适用于大规模的应用，节点数据的不断增多，网关和节点之间的通信带来的宽带和能量消耗均十分巨大。因此，亟待提出一种物联网中数据处理的方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种物联网中数据处理的方法，通过对采集数据进行融合去重，采用轻量级的数据压缩方法对原始数据进行压缩处理，以及通过任务队列处理的方法，计算节点开销选择最优方式，从而解决了现有物联网节点数据处理量大、宽带和能量消耗较大的技术问题。

为了解决上述问题，本发明公开了如下技术方案：

提供一种物联网中数据处理的方法，所述方法包括：

步骤一、将传感器采集点数据先融合再去重，建立多个任务队列，每个任务队列具有多个节点，包括非叶子节点与叶子节点；

步聚二、每个任务队列初始化上一个采集点数据的上、下斜率与分别为系统允许的最大值和最小值，初始化当前采集点的斜率为0；所述斜率为系统中采集点的某一段时间间隔的数据量差值与时间间隔的比值；

步骤三、读取第一个采集点赋值给上一个读取的数据和上一个保存的数据，将所述上一个读取的数据添加到清单列表；

步骤四、判断采集点个数是否大于等于2，如果满足条件执行步骤五，否则执行步骤十；

步骤五、将读取的采集点赋值给当前读取的数据，根据所述当前读取的数据、所述上一个保存的数据与压缩度的值计算差值，并判断是否小于设置的阈值，如果小于所述阈值则执行步骤六，否则执行步骤七；

步骤六、将所述当前读取的数据赋值给所述上一个读取的数据，判断当前是否还有未被处理的数据点，如果还存在未被处理的数据点则循环执行步骤五，否则执行步骤十；

步骤七、将所述上一个读取的数据赋值给所述上一个保存的数据，将所述上一个读取的数据添加到清单列表；

步骤八、将采集点赋值给当前读取的数据，根据所述当前读取的数据、所述上一个保存的数据与压缩度的值计算并更新所述上、下斜率；

步骤九、判断当前是否还有未被处理的数据点，如果还存在未被处理的数据点则循环执行步骤十，否则执行步骤十二；

步骤十、如果当前斜率大于等于下斜率或者当前斜率小于等于上斜率，执行步骤五，否则执行步骤十一；