物联网技术-第6章 物联网数据融合及管理
物联网技术-第6章 物联网数据融合及管理
第6章物联网数据融合及管理
《物联网技术》课件
第6章 物联网 数据融合及管理
电子工业出版社 刘化君 刘传清编著《物联网技术》教材配套课件6
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
第6章 物联网数据融合及管理
6.1 何谓数据融合 6.1.1 数据融合的概念 6.1.2 物联网中的数据融合与处理 6.2 数据融合的基本原理及层次结构 6.2.1 数据融合的基本原理 6.2.2 物联网中数据融合的层次结构 6.2.3 基于信息抽象层次的数据融合 模型 6.3 数据融合技术与算法 6.3.1 传感网数据传输及融合技术 6.3.2 多传感器数据融合算法 6.3.3 传感网数据融合路由算法 6.4 物联网数据管理技术 6.4.1 传感网数据管理系统 6.4.2 数据模型及存储查询 6.4.3 数据融合及管理技术研究与 发展
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.2.2 物联网中数据融合的层次结构
1.传感网节点的部署 在传感网数据融合结构中，比较重要的问题是如何部署感 知节点。目前，传感网感知节点的部署方式一般有3种类型， 最常用的拓扑结构是并行拓扑。在这种部署方式中， 各种类 型的感知节点同时工作。另一种类型是串行拓扑，在这种结 构中，感知节点检测数据信息具有暂时性。实际上， SAR(Synthetic Aperture Radar)图像就属于此结构。还有一 种类型是混合拓扑， 即树状拓扑。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
3.数据融合的体系结构
传感器 间接 信息 信息 收集 初 级 滤 波 二级处理 一级处理 态势评估 数据配准 数据关联 目标跟踪 身份识别 态势数据库
《物联网技术》课程大纲-物联网技术基础教程(第3版)-李联宁-清华大学出版社
“物联网技术”课程教学大纲课程名称：物联网技术英文名称：The Internet of Things Technology课程编码：课程学时：48 学分：3适用对象：计算机专业和网络工程专业本科学生先修课程：计算机网络使用教材：李联宁主编，《物联网技术基础教程》，清华大学出版社，2012.6主要参考书：[1]刘云浩，《物联网导论》科学出版社出版[2]一、课程介绍从网络结构上看，物联网就是通过Internet将众多信息传感设备与应用系统连接起来并在广域网范围内对物品身份进行识别的分布式系统。
物联网的定义是：通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
当每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络，就是人们常说的物联网。
二、教学基本要求1.本课程主要讲述物联网技术的基本概念和基本原理，使学生了解物联网工程技术基础的主要内容2.培养学生物联网工程的逻辑思维能力以及分析问题和解决问题的能力。
三、课程内容第1章“物联网概述”讲述物联网技术的基本知识第2章“物联网架构技术”讲述物联网的系统结构；第3章“标识技术”所讲述的各个特定领域的标识与自动识别技术、不同的标识体系、“物品”的统一标识体系、电子产品EPC编码；第4章“通信技术”主要讲述无线低速网络、移动通信网络、设备对设备（M2M）及工业领域的无线网络等方面通信技术基础；第5章“网络技术”主要讲述RFID非接触射频识别系统、无线传感器网络、宽带网络技术、无线网格网、云计算网络等技术；第6章网络定位和发现技术涉及GPS全球定位系统、蜂窝基站定位、新兴定位系统（AGPS）、无线室内环境定位、传感器网络节点定位及时间同步技术；第7章“软件、服务和算法技术”讲述环境感知型中间件、嵌入式软件、微型操作系统、面向服务架构、物联网海量数据存储与查询、物联网数据融合及路由等技术；第8章“硬件技术”讲述微电子机械系统（MEMS）、移动设备内置传感器硬件平台、数字化传感器及网络接口技术等。
物联网中的数据融合与信息处理
物联网中的数据融合与信息处理第一章：引言物联网（Internet of Things，简称IoT）是指一种通过互联网连接和传输信息的网络系统，它通过传感器、设备、云计算等技术实现对各种物理实体的感知、控制和管理。
物联网系统产生的大量数据对于实现智能化和自动化具有重要意义。
但是，物联网中数据的多样性、分散性和不一致性给数据融合和信息处理带来了挑战。
因此，本文将从数据融合和信息处理两个方面，对物联网中的数据融合与信息处理进行深入探讨。
第二章：物联网中的数据融合2.1 数据来源的多样性在物联网中，数据来源多样，包括传感器、设备、用户交互等。
这些数据以不同形式、不同频率、不同质量进行传输，如何将这些来自不同来源的数据进行融合，成为保证物联网系统正常运行的重要环节。
2.2 数据采集与传输数据采集是物联网中数据融合的第一步。
多种传感器和设备能够采集到各种类型的数据。
采集到的数据根据预定的协议和标准进行传输，如WiFi、蓝牙、ZigBee等。
有效地采集和传输数据对于数据融合的成功至关重要。
2.3 数据预处理在数据融合之前，首先需要对采集到的原始数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以提高数据的质量和减小数据的不一致性。
2.4 数据融合算法数据融合算法是物联网中实现数据融合的核心。
常用的数据融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波算法等。
这些算法能够将来自不同数据源的数据进行融合，得到更准确、更可信的数据结果。
第三章：物联网中的信息处理3.1 数据分析与挖掘在物联网系统中，数据分析和挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程。
通过对数据进行分类、聚类、关联分析等操作，可以发现数据中潜在的规律和关联性，为后续决策和应用提供支持。
3.2 实时数据处理在物联网系统中，实时数据处理非常重要。
物联网中的设备和传感器实时产生大量数据，并需要实时进行处理和分析，以获得及时的结果和反馈。
实时数据处理技术包括复杂事件处理、流数据处理等，能够满足应用对实时性的需求。
物联网中的数据融合技术研究与应用
物联网中的数据融合技术研究与应用随着物联网技术的不断发展，各种物联网设备不断涌现，给我们的生产生活带来了极大的便利。
但随之而来的数据量也越来越大，数据来源也越来越多元化，如何将这些数据合理融合起来，成为一个整体，成为更有价值的信息，就成为了物联网应用发展中需要解决的重要问题。
一、数据融合技术是什么数据融合技术是指将来源于不同传感器的数据或者其他信息，通过某些技术手段，将其整合为一种更具有综合性和完整性的信息系统。
在物联网中，数据来源涉及多个领域，包括环境监测、交通管理、农业生产、智能家居等等。
这些数据因为来源不同、类型各异、分布不均等原因，需要进行有效融合，以便实现更高效、更智能、更人性化的物联网应用。
二、数据融合技术的分类根据其实现技术和数据处理方式的不同，数据融合技术可以分为以下分类：1、传感器级融合技术传感器级融合技术指的是在传感器节点处完成数据融合的技术。
传感器节点上可以安装多个传感器，将传感器采集的数据进行处理和分析，然后将处理后的结果通过节点上传至云端或者其他数据中心。
这种融合技术能够有效地降低数据传输的开销，并减少数据处理的时间和计算量。
2、区域级融合技术区域级融合技术是在传感器数据传输到云端后，通过在云端或其他数据中心进行数据处理和融合的技术。
在这种融合技术中，涉及到数据聚合、数据清洗、数据转换等多个环节。
区域级融合技术的优点在于可以处理更大量级的数据，并可以更灵活地进行数据处理和分析。
3、应用级融合技术应用级融合技术是指将不同的物联网应用的数据进行融合，并进行更加深入的应用分析的技术。
通过应用级融合，我们可以更加方便地进行综合性决策、监测、控制等应用。
三、数据融合技术的应用数据融合技术已在多个领域得以应用，例如智慧城市、智能交通、智能家居等等。
在智慧城市中，通过对环境、交通、安全等领域的传感器数据进行融合，可以实现更加高效的城市管理和服务；在智能交通中，通过对车辆、道路、交通信号等数据进行融合，可以实现更加智能、可靠的交通流控；在智能家居中，通过对家庭设备、用户行为、环境数据等进行融合，可以实现更加智能的家居生活。
物联网中的数据融合与分析技术研究
物联网中的数据融合与分析技术研究随着物联网的快速发展，人们对于数据的需求日益增长，数据融合与分析技术也变得日益重要。
然而，要想真正实现数据的融合与分析，并从其中获得有意义的信息，需要采用最新的技术手段和方法。
一、物联网中的数据融合技术在物联网中，大量的传感器设备会不断地产生大量的数据。
这些数据可能来自不同的传感器设备，有着不同的格式和语义，而物联网中的数据融合技术可以将这些异构数据整合起来。
因此，数据融合技术是物联网中至关重要的一项技术。
数据融合技术通常被分为两种类型：横向数据融合和纵向数据融合。
横向数据融合是指来自不同源的数据的融合，而纵向数据融合是指来自同一源的数据的融合。
数据融合技术通常涉及到信息特征的提取、数据的转换和数据的整合等方面。
在物联网中，数据融合技术可以帮助用户根据自身需求，将来自不同源的数据融合成一个整体，为后续的数据分析提供数据基础。
二、物联网中的数据分析技术数据分析技术是物联网中的另一项核心技术。
通过数据分析技术，可以对物联网中的数据进行挖掘和分析，从中发现有意义的信息和规律。
数据分析技术包括：数据挖掘、机器学习、深度学习和神经网络等方面。
数据分析技术可以对物联网中的数据进行筛选、分类、聚类、预测等处理，在此基础上制定相应的业务策略。
三、物联网中的数据融合与分析技术研究物联网中的数据融合与分析技术研究是未来物联网发展的方向之一，也是企业在物联网领域取得成功的重要因素。
最新的技术研究，通常会结合云计算和大数据等最新技术手段，以应对物联网中大量数据的快速增长，帮助用户更准确地分析和决策。
目前，物联网中的数据融合与分析技术研究越来越多地关注于以下几个方面：1. 数据融合和分析的自动化随着物联网的快速发展，数据量也在快速增长中。
数据融合和分析技术需要保证在这种情况下仍能保持准确性和可靠性。
因此，自动化已经成为一个重要的研究方向。
2. 个性化和实时性的变化在物联网中，数据的来源可能会不断改变，因此数据的分析和融合也必须具有灵活性和个性化。
物联网数据融合技术
物联网数据融合技术在当今数字化的时代，物联网（Internet of Things，简称 IoT）正以前所未有的速度发展，将各种设备和物体连接到互联网，实现智能化的交互和控制。
而在物联网的庞大体系中，数据融合技术扮演着至关重要的角色。
它就像是一位智慧的工匠，将来自不同源头、形态各异的数据精心雕琢、整合，为我们呈现出一幅完整而有价值的信息画卷。
那么，什么是物联网数据融合技术呢？简单来说，它是一种将来自多个物联网设备和传感器的分散、异构数据进行综合处理和整合的技术手段。
这些数据可能具有不同的格式、精度、采集频率和语义，通过数据融合技术，可以消除数据之间的冗余和矛盾，提取出有用的信息，为决策和应用提供可靠的支持。
想象一下，一个智能工厂中，有成百上千个传感器在监测生产线上的温度、压力、湿度、机器运行状态等各种参数。
这些传感器产生的数据如果孤立地看待，可能只是一些零散的数字，难以从中洞察生产过程中的问题和优化的方向。
但通过数据融合技术，将这些数据整合起来进行分析，就能够发现潜在的规律和趋势，比如某个设备的温度异常升高可能预示着即将发生故障，从而及时采取维修措施，避免生产中断。
物联网数据融合技术主要包括数据预处理、数据融合算法和融合结果的评估与应用三个环节。
数据预处理是数据融合的第一步，就像是对原材料进行初步加工。
在这个阶段，需要对采集到的数据进行清洗、去噪、转换和归一化等操作。
清洗数据可以去除那些明显错误或缺失的数据；去噪则是消除由于环境干扰等因素导致的数据波动；转换是将数据转换为统一的格式和单位，便于后续处理；归一化则是将数据映射到一个特定的范围，以消除量纲的影响。
通过这些预处理操作，可以提高数据的质量和可用性，为后续的融合算法打下良好的基础。
数据融合算法是整个技术的核心部分，它决定了如何将预处理后的数据进行整合和融合。
常见的数据融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波法、贝叶斯估计法等。
加权平均法是根据不同数据源的可靠性和重要性赋予相应的权重，然后进行加权平均得到融合结果；卡尔曼滤波法则适用于对动态系统的状态估计，通过不断预测和修正来融合数据；贝叶斯估计法则基于概率理论，通过先验知识和观测数据来更新后验概率分布，从而实现数据融合。
物联网中的数据融合与大数据分析方法
物联网中的数据融合与大数据分析方法随着物联网的快速发展，世界正逐渐进入一个数据驱动的时代。
在物联网中，各种设备、传感器和终端节点都能够通过互联网相互连接，并实现数据的采集、存储和传输。
这些海量的数据不仅具有极高的价值，还给人们生活、工作和生产带来了前所未有的变革。
然而，物联网中的数据融合与大数据分析方法成为当前亟需解决的重大问题。
物联网中的数据融合是指将来自不同来源的数据整合到一起，形成一个统一的数据集合。
这些数据可以是来自传感器、终端设备、社交媒体、公共数据库等多种不同的源头，形式各异。
数据融合的目标是通过将多源数据进行整合，消除数据冗余、统一数据格式、确保数据质量，从而形成一个全面、准确、可靠的数据集，为后续的大数据分析提供基础。
数据融合可以分为三个主要的层次：感知层、传输层和应用层。
感知层是指通过传感器等设备采集到的原始数据，例如气温、湿度、光照强度等。
传输层是指通过网络将感知层的数据传输到中心服务器进行存储和处理。
应用层是指根据特定的需求对传输层的数据进行处理、分析和应用。
在这三个层次中，数据融合的方法和技术存在差异。
在感知层，数据融合的方法包括数据清洗、数据校正和数据整合。
数据清洗是指对感知层采集到的数据进行去除噪声、纠正错误的操作，确保数据的准确性和可靠性。
数据校正是指通过对感知层采集到的数据进行标定和修正，消除测量误差，提高数据的精确度。
数据整合是指将来自多个传感器的数据进行整合，形成一个整体的数据集合，便于后续的分析和应用。
在传输层，数据融合的方法包括数据聚合、数据压缩和数据加密。
数据聚合是指将感知层的数据进行聚合，减少数据传输的数量和带宽需求，提高传输效率。
数据压缩是指通过各种压缩算法对数据进行压缩，减少数据传输的时间和成本。
数据加密是指对传输的数据进行加密，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和篡改。
在应用层，数据融合的方法包括数据分析、数据挖掘和数据可视化。
数据分析是指利用统计学和数学模型等方法对融合后的数据进行分析和解释，提取有用的信息和知识。
物联网中的数据融合与分析研究
物联网中的数据融合与分析研究随着科技的发展，物联网逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
物联网所涵盖的领域包括但不限于家居智能化、智慧城市、工业生产、医疗保健等。
然而，随着物联网技术的快速发展，数据量也在不断增加。
如何挖掘和利用这些数据资源，成为了物联网发展中的重要研究领域。
本文将围绕“物联网中的数据融合与分析研究”这一主题展开论述。
一、数据的特征与分类物联网所获取的数据呈现出多样性、动态性、细粒度和复杂性等特征。
其中，数据类型主要分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种。
结构化数据以数据库表格形式进行存储，包括数字、字母、符号等元素，具有清晰的数据格式和关系。
半结构化数据如XML和JSON，则包含了自身的标签和结构，具有一定的格式和组织性。
非结构化数据如文本、图像、音视频等，则没有固定的格式和结构，以自由文本的形式存在。
二、数据的存储与管理为了方便对物联网数据进行分析，需要将其存储于一定的数据存储系统中，如Hadoop、MongoDB等。
Hadoop系统是一种针对大数据进行分布式处理的平台，具有快速处理海量数据的能力。
MongoDB则是一种非关系型数据库，适用于处理半结构化和非结构化数据等非传统类型数据，具有快速处理和扩展性强的优势。
三、数据的挖掘与分析数据挖掘是指从大规模的数据中提取出特定的模式和趋势，以协助决策。
在物联网中，数据的挖掘主要分为聚类分析、关联分析和分类分析等方法。
具体而言，聚类分析是指对未经过标记的数据进行分类，以发现其中规律的分组。
关联分析则旨在发现数据集中频繁出现的联系，以了解它们之间的关系。
分类分析则将数据集分为多个已知类别，以使得新的数据能够被精准地分类。
四、数据融合的思想数据融合是指将不同的数据源进行整合，以产生更为完整和准确的信息。
由于物联网中的数据具有多源性和异构性，数据融合成为发挥其潜力的关键环节。
在数据融合的过程中，需考虑数据的质量、数据的冗余性和数据的可视化等因素。
物联网中的数据融合与信息处理技术研究
物联网中的数据融合与信息处理技术研究随着互联网技术的不断发展，物联网也已经成为人们生活中再普遍不过的一种技术，而物联网的数据融合与信息处理技术的研究也逐渐受到了越来越多的关注。
在物联网中，设备、传感器、智能终端等各种各样的物体都可以进行互联互通并传输数据，而这些数据的形式以及规模和种类也是多种多样的。
因此，如何对这些数据进行融合，并实现有效的信息处理就成为物联网技术中的核心问题之一。
首先，数据的融合是物联网技术中的首要问题。
在物联网中，来自不同设备的数据可能规模巨大，同时也存在着不同种类的数据。
这就需要将这些数据进行融合，使其具备可读、可操作以及可用性。
与此同时，对于融合后的数据进行分类整合也同样重要，以此为依据进行更为有效的数据处理。
这样才能为智能化、数据化提供必要的基础，这也是数据融合和信息处理技术的初衷。
其次，信息处理的效率也是重点。
在数据融合的基础上，如何以更高效地方式进行数据处理，更为准确地提取信息，更好地满足用户需求，这是实现物联网技术价值的第一个问题。
针对这个问题，技术研究人员可以利用大数据分析技术、人工智能技术等多种手段，对融合后的数据进行处理，从海量数据中快速提取出对应信息。
这样可以更为准确地识别用户在不同时间、不同情境下的行为特征，提高物联网应用的智能化程度。
建立模型使其更高效的处理数据是保证衍生出更多应用的重要步骤。
此外，在信息处理方面，数据的保障性和隐私性同样也需要考虑。
物联网产生的海量数据中包含了用户的隐私信息，需要用户个人授权才可以使用，而数据传输的安全性也是企业与用户之间核心的信任基础。
因此，技术研究人员可以采用加密、权限控制和身份认证等技术，从技术上保障数据的安全性和隐私性。
最后，信息应用的场景和价值也是物联网技术中的关键。
在数据融合和信息处理后，如何针对性地应用这些信息，延伸更多的场景和价值就成为物联网技术的关键问题。
通过对数据融合和信息处理技术的应用，可以实现对物联网智能交互、环境监测、工业控制、医疗保健等多个领域的需求梳理和资源协调，提高物联网应用的智能化水平，实现更多的应用场景、更为广泛的价值创造。
物联网中的数据融合与信息融合方法综述
物联网中的数据融合与信息融合方法综述物联网（Internet of Things，IoT）作为信息技术领域中的重要发展方向，已经在各个行业得到广泛应用。
随着物联网设备数量的快速增长，传感器、无线通信、云计算等技术的发展，大量的数据和信息在物联网中产生并传输。
然而，如何有效地融合和处理这些海量的数据和信息成为了物联网面临的重要问题。
本文对物联网中的数据融合与信息融合方法进行综述，希望为相关领域的研究者和从业人员提供参考。
一、数据融合方法数据融合是指将多个异构数据源的信息进行整合，以获得更准确、全面的结果。
在物联网中，数据融合可以帮助提高数据的质量和准确性，实现对物联网系统的智能分析和决策支持。
下面介绍几种常见的数据融合方法。
1.传感器数据融合物联网中的传感器是获取实时数据的重要来源。
传感器数据融合方法主要包括特征提取、异常检测、数据清洗和定位与跟踪等技术。
通过对传感器数据进行处理和整合，可以消除噪声、提高数据的准确性，并能够更好地反映物理现象。
2.网络数据融合物联网中的设备通常通过网络进行数据的传输和交换。
网络数据融合主要利用网络拓扑结构和数据传输特性，对数据进行合并和整合。
常见的方法包括数据聚合、数据压缩和数据分类等。
网络数据融合可以减少网络传输的负载和延迟，提高数据传输的效率和可靠性。
3.时间序列数据融合物联网中的数据通常具有时序性质，时间序列数据融合方法可以通过对时间序列数据的建模和分析，提取数据的特征和规律。
常用的方法有时间序列预测、数据插值和周期性分析等。
时间序列数据融合可以帮助理解和预测物联网系统的运行状态和行为。
二、信息融合方法信息融合是指将多源信息进行整合和分析，以获得更全面、准确的信息。
在物联网中，信息融合可以帮助理解和决策，提高系统的性能和效率。
下面介绍几种常见的信息融合方法。
1.智能算法融合智能算法融合是指将多种智能算法进行整合和协同，以提高信息处理和分析的能力。
常见的智能算法包括机器学习、数据挖掘和人工智能等。
物联网中的数据融合与处理方法
物联网中的数据融合与处理方法一、引言随着物联网技术的迅速发展和应用，大量的传感器设备和智能设备连接到互联网，产生了海量的数据。
如何高效、安全地从这些数据中提取有价值的信息，已成为物联网领域的重要研究方向之一。
本文将探讨物联网中的数据融合与处理方法。
二、数据融合方法1. 基于模型的数据融合基于模型的数据融合方法使用数学和统计模型来整合不同传感器和设备产生的数据。
通过建立精确的模型，包括物理模型、统计模型和机器学习模型等，将不同源数据进行融合，得到更准确和全面的结果。
例如，通过对温度传感器和湿度传感器数据的建模，可以预测室内空气质量，并做出相应调整。
2. 基于规则的数据融合基于规则的数据融合方法使用事先定义好的规则和规范来整合数据。
这些规则可以是专家知识、工程经验或行业标准。
通过将不同传感器和设备的数据与规则进行匹配和处理，可以消除不一致性和冲突，获得一致的结果。
例如，在交通监测系统中，通过定义车辆流量和车速之间的关系规则，可以估计道路拥堵程度。
三、数据处理方法1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，旨在识别和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题。
在物联网中，由于数据源众多，数据质量也往往参差不齐。
通过去除异常值、填充缺失值、去重和统一数据格式等操作，可以提高数据质量，并为后续的分析和应用提供可靠的基础。
2. 数据聚合数据聚合是将多个数据源中的数据合并成一组更大的、更有意义的数据。
在物联网中，不同传感器和设备可能以不同频率和时间间隔产生数据。
通过数据聚合，可以将这些数据规整成统一的时间序列，便于后续分析和处理。
聚合方法包括时间戳对齐、采样和平滑等。
3. 数据分析数据分析是从数据中提取有用的信息和知识。
常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过对物联网中的大数据进行分析，可以挖掘隐藏的规律和模式，为决策提供支持。
例如，在智能家居领域，通过分析居民的用电行为和能源数据，可以优化能源管理，实现智能用电。
物联网中的数据融合与关联分析技术研究
物联网中的数据融合与关联分析技术研究随着物联网技术的快速发展，物联网设备和传感器的广泛应用，大量的数据被生成和收集。
这些数据具有多元化和异构性的特点，因此如何对这些数据进行有效的融合和关联分析，成为了物联网中的重要研究课题。
一、数据融合技术在物联网中的应用数据融合是指将来自不同源头的数据集成为一个整体，并对其进行有效的整理与处理。
在物联网中，数据融合技术的应用有以下几个方面。
1. 综合分析与决策支持：通过将来自各种传感器和设备的数据进行融合，可以获取更全面、准确的信息，为决策者提供更有力的支持。
例如，在智能交通系统中，将来自车辆、路况监测、交通信号灯等数据融合，可以实现实时的交通监控与调度。
2. 异常检测与故障诊断：将传感器和设备的运行数据进行融合，可以检测出潜在的异常行为和故障情况，并及时采取措施进行修复。
例如，在工业生产过程中，通过对传感器数据的融合分析，可以预测设备的寿命，提前进行维护，避免生产中断和损失。
3. 环境监测与资源管理：通过对环境传感器和设备数据的融合，可以实时监测环境质量和资源利用情况，并采取相应措施进行优化管理。
例如，在城市管理中，将来自气象、空气质量、垃圾处理等数据进行融合分析，可以实现智能垃圾分类和精细化的环境监控。
二、数据关联分析技术在物联网中的应用数据关联分析是指通过对不同数据之间的关联关系进行建模与分析，来挖掘出隐藏在数据背后的有价值信息。
在物联网中，数据关联分析技术的应用有以下几个方面。
1. 用户行为分析与个性化推荐：通过对用户在物联网中的历史行为数据进行关联分析，可以发现用户的偏好和喜好，从而为用户提供个性化的推荐服务。
例如，在智能家居中，通过对用户的家庭环境数据和设备使用数据进行关联分析，可以为用户提供个性化的舒适度控制和智能家电推荐。
2. 业务流程优化与智能化：通过对业务流程中的各种数据进行关联分析，可以发现业务流程中的瓶颈和潜在问题，从而进行优化和智能化。
物联网中的数据融合与处理技术研究与应用案例分析
物联网中的数据融合与处理技术研究与应用案例分析随着物联网技术的快速发展，大量的数据被不断地收集和产生。
这些数据的分析和处理对于物联网的发展至关重要。
本文将对物联网中的数据融合与处理技术进行研究，并通过案例分析来展示这些技术的应用。
一、数据融合技术数据融合是指将来自不同源头的数据进行整合和统一，形成具有综合意义和价值的数据集合。
物联网中的数据融合技术可以分为传感器数据融合和数据源融合两种类型。
1. 传感器数据融合物联网中的传感器可以采集到各种不同类型的数据，例如温度、湿度、光照等。
传感器数据融合技术可以将来自不同传感器的数据进行整合，提高数据的准确性和可靠性。
通过传感器数据融合，可以更好地理解物联网环境中的状态和变化，并做出针对性的决策。
2. 数据源融合物联网中的数据源非常丰富，包括传感器数据、社交媒体数据、公共数据等。
数据源融合技术可以将不同类型和格式的数据源进行整合和分析，提取有价值的信息。
通过数据源融合，可以实现在不同领域中的数据互联互通，为决策提供更多的维度和依据。
二、数据处理技术物联网中的数据处理技术主要包括数据清洗、数据存储和数据分析等。
1. 数据清洗物联网中采集到的数据往往存在噪声和异常值。
数据清洗技术可以通过滤除噪声和异常值，使数据更加准确和可靠。
常用的数据清洗方法包括去除重复数据、填充缺失值、平滑数据等。
2. 数据存储物联网中的大量数据需要进行存储和管理。
数据存储技术可以将采集到的数据进行结构化和组织，以便后续的数据检索和分析。
常用的数据存储方法包括关系数据库、分布式文件系统等。
3. 数据分析物联网中的数据分析技术可以从收集的数据中提取有用的信息和知识。
数据分析可以分为描述性分析、预测性分析和决策性分析三种类型。
描述性分析可以通过统计分析和可视化技术，对数据进行描述和总结。
预测性分析可以通过建立模型和算法，对未来的趋势和行为进行预测。
决策性分析可以通过数据挖掘和机器学习等技术，帮助用户做出最优的决策。
物联网数据融合及管理
物联网数据融合及管理在当今数字化的时代，物联网（Internet of Things，IoT）正以前所未有的速度发展，成为了推动社会进步和创新的重要力量。
物联网通过将各种设备、传感器和对象连接到互联网，实现了智能化的监测、控制和交互。
然而，随着物联网设备数量的急剧增加和数据的海量生成，如何有效地融合和管理这些数据成为了一个关键的挑战。
物联网数据具有多样性、海量性、实时性和复杂性等特点。
不同类型的物联网设备，如智能家居设备、工业传感器、智能交通设备等，产生的数据格式、数据内容和数据质量都存在很大的差异。
这些数据不仅包括结构化的数据，如数值和文本，还包括大量的非结构化数据，如图像、音频和视频。
同时，物联网设备产生的数据量巨大，每秒都可能产生海量的数据。
此外，许多物联网应用对数据的实时处理和响应有着很高的要求，需要在短时间内对数据进行分析和决策。
而数据的复杂性则体现在数据之间的关联和依赖关系复杂，需要深入挖掘和理解。
为了有效地处理和利用这些数据，数据融合技术应运而生。
数据融合是指将来自多个数据源的数据进行综合处理，以获得更准确、更完整和更有用的信息。
在物联网中，数据融合可以在多个层次上进行，包括数据级融合、特征级融合和决策级融合。
数据级融合是在原始数据层面上进行的融合，直接将来自不同传感器的数据进行组合和处理。
例如，将多个温度传感器的数据进行平均或加权平均，以获得更准确的温度测量值。
这种融合方式简单直接，但需要处理的数据量较大，对计算资源和通信带宽的要求较高。
特征级融合则是对从原始数据中提取的特征进行融合。
通过对数据进行特征提取，如提取图像的边缘、颜色等特征，然后将这些特征进行组合和处理。
这种融合方式可以减少数据量，提高处理效率，但特征提取的质量和准确性对融合效果有着重要的影响。
决策级融合是在决策层面上进行的融合，即对来自不同数据源的决策结果进行综合和优化。
例如，在智能交通系统中，不同的传感器和算法可能会对车辆的行驶状态做出不同的判断，通过决策级融合可以综合这些判断，做出更准确的决策。
物联网与大数据融合
汇报人：
时间：2024年X月
目录
第1章 物联网与大数据融合 第2章 物联网技术概述 第3章 大数据处理技术 第4章 物联网与大数据融合的案例分析 第5章 物联网与大数据融合的发展趋势 第6章 总结与展望
● 01
第一章 物联网与大数据融合
物联网与大据融合的意义
实时监控和分析
01 提高数据处理效率
隐私保护与安全性技术的最新发展
数据加密 保护用户数据安全
监控系统 实时监测数据流动
权限管理 控制数据访问权限
物联网与大数据融合对社会的影响
经济发展
数据驱动的智能决策 新兴产业的崛起
生活便利
智能家居的普及 智慧城市的建设
环境保护
智能监测系统的应用 减少资源浪费
社会管理
数据驱动的政策制定 安全监控系统的建设
NB-IoT
分析NB-IoT在物联网 中的发展前景
Wi-Fi
探讨Wi-Fi技术的优势 和不足
云计算
云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，具有弹性扩展、低成 本等优势。在物联网中，云计算可以为海量数据提供存储和处理能力，支 持物联网设备的智能化。然而，云计算也面临着安全性、隐私保护等挑战。
云计算
02 讨论农业物联网在精准农业中的具体应用和效益
03
结语
物联网与大数据的融合将为智能家居、智慧城市、工业互联网和农业物联 网等领域带来巨大的变革。通过大数据分析，我们可以更好地理解和应用 物联网技术，实现更高效、智能的生产生活方式。
● 05
第五章 物联网与大数据融合的发 展趋势
5G技术在物联网 和大数据中的应
智能家居 智能家居系统的应用
工业互联网 制造业智能化改造
物联网与大数据技术的融合与应用
物联网与大数据技术的融合与应用随着现代社会科技的飞速发展，物联网技术与大数据技术也日趋成熟。
现如今，随处可见的传感器设备、云存储技术、云计算技术等已经让物联网技术的应用推向了一个新的高度。
而大数据技术也在不断地发展和完善，其应用领域越来越广泛，涉及到了从医疗、金融、交通到教育等各个领域的数据分析，成为促进社会进步的重要推动力之一。
而当这两种技术得以融合，其推动力将会变得更加强大。
因此，本文将探讨物联网与大数据技术的融合与应用。
一、物联网技术的基本概念物联网是指通过互联的庞大物体网络，对周围的环境和人进行监测、控制和感知，并将信息传输到互联网上，以便对系统进行自主运行和管理的一个系统。
从本质上来说，物联网技术是一种新兴的网络技术，通过无线通讯技术、云计算、大数据、传感器网络等各种技术手段，将不同的物体连接在一起，实现相互通信和数据共享。
二、大数据技术的基本概念大数据是指在一定的时间内产生的海量数据，这些数据可以用于数据挖掘、预测分析、决策支持等各方面，这些数据一般要求通过高效的数据处理和存储技术进行处理。
目前，大数据技术已经形成了一整个完善的生态圈，包括数据分析、数据可视化、机器学习等各种技术。
三、物联网与大数据技术的融合物联网可以通过采集各种数据来获取实时信息，而大数据技术可以通过对这些数据进行分析、挖掘和预测，从而获得更加深入的结论和预测。
两者的融合，不仅能够实现数据全面性和实时性，还可以通过大数据技术的支持，让物联网系统实现更深入的分析和判断。
例如，在智能交通领域中，物联网通过安装感应器对车辆进行实时监控，所获得的数据可以作为大数据的原始数据，分析驾驶员的行为、车辆之间的交通状况等信息。
而通过大数据技术的预测分析，智能交通系统可以在交通拥堵、事故等紧急情况发生时，及时作出对策，以提高交通的效率和安全性。
四、物联网与大数据技术的应用1、物联网与大数据技术在城市管理中的应用城市中存在着许多不同的设施和设备，这些设施可以通过物联网的技术手段连接起来，成为一个庞大的网络体系。
物联网穿戴设备中的数据融合技术的使用方法
物联网穿戴设备中的数据融合技术的使用方法随着科技的不断发展，物联网（The Internet of Things）的概念得到了广泛关注和应用。
物联网穿戴设备已经开始逐渐走入人们的日常生活，并为我们提供了诸多便利。
然而，物联网穿戴设备所产生的数据量庞大且多样化，如何将这些数据有效地融合起来成为了一个亟需解决的问题。
本文将介绍物联网穿戴设备中的数据融合技术的使用方法，并讨论其在不同领域的应用。
一、物联网穿戴设备的数据融合技术概述数据融合是指将来自不同来源、不同形式和不同频率的数据进行整合和分析的过程。
在物联网穿戴设备中，数据融合技术可以帮助整合来自各种传感器、设备和应用程序的数据，以实现更全面、准确和有效的数据分析和应用。
物联网穿戴设备中的数据融合技术主要包括四个方面的内容：多源数据采集、数据清洗和预处理、数据融合算法以及数据可视化和应用。
1. 多源数据采集物联网穿戴设备可以通过各种传感器（如心率、血压、运动传感器等）采集到人体各方面的数据，同时还可以获取环境、位置、气象等数据。
在数据融合过程中，需要确保各种数据源的准确性和稳定性。
2. 数据清洗和预处理由于物联网穿戴设备所采集到的数据往往存在噪声和异常值，因此需要进行数据清洗和预处理，以确保后续的数据融合和分析工作能够得到准确和可靠的结果。
常见的数据清洗和预处理方法包括数据过滤、异常值检测和数据归一化等。
3. 数据融合算法数据融合算法是实现数据融合的核心技术。
数据融合算法可以将来自不同传感器或数据源的数据进行整合和分析，从而得到更全面、准确和可靠的结果。
常见的数据融合算法包括加权平均法、最大值法、Kalman滤波等。
4. 数据可视化和应用数据融合后的结果需要以可视化的方式呈现给用户。
通过可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，从而做出相应的决策。
另外，数据融合结果还可以应用于健康管理、运动监测、环境监测等各个领域，为人们生活带来更多便利和智能化。
二、物联网穿戴设备中数据融合技术在不同领域的应用1. 健康管理领域物联网穿戴设备的普及使得人们更容易实时监测个人健康数据，并进行健康管理。
制造业物联网中的数据融合与知识管理
制造业物联网中的数据融合与知识管理一、引言物联网作为信息化技术的重要分支之一，正逐步渗透于各个领域之中。
其中，制造业物联网是其应用最为广泛的领域之一。
制造业物联网通过将设备、产品和人员等智能化，实现资产及生产环节综合监测、预测、优化与支持。
其中，数据融合与知识管理是制造业物联网中的核心技术之一。
二、制造业物联网中的数据融合1.概念定义数据融合是指系统内各种不同来源的数据在进行统一整合处理之后，形成可供综合分析与使用的数据集合。
在制造业物联网中，设备、产品及人员等各种数据来源虽不同，但却是相互关联和相互作用的，因此需要将这些数据进行融合，形成有效的数据资产。
2.数据融合的实现技术（1）云计算技术利用云计算技术，可以将设备、产品等物理实体与云端数据源进行融合，构建出一套全面而完整的数据集合。
（2）大数据技术传统数据处理方式已经无法有效处理数据的快速增长、多样化和复杂性，这里需要借助大数据技术，以更高效精准的方式进行数据融合和处理。
3.数据融合的应用（1）管理制造流程将各个节点的生产数据进行融合，可以更精准地监测进度、识别瓶颈，实现精益制造。
（2）产品质量控制通过将各个环节所产生的数据进行融合，可以通过数据分析方法准确掌握整个生产过程，确保产品质量的可控性及每个环节问题的追溯。
三、制造业物联网中的知识管理1.概念定义知识管理是指寻找、甄别、整理、开发、保护、交流和使用知识的过程，以及以知识为重点的能力和实践。
传统上，知识管理主要关注的是企业内部的知识共享与转移，而制造业物联网中的知识管理更关注如何将这些数据加工成知识资源，并集成至企业的产品及生产过程中。
2.知识管理的实现技术（1）机器学习技术利用机器学习技术，可以对不同领域的数据进行深度分析，从而挖掘出更加有价值的知识，并将其整合到企业的产品及生产环节中。
（2）人工智能技术人工智能技术可以基于深层的数据挖掘技术和机器学习，针对生产过程中产生的各类数据，通过智能算法筛选、过滤，自主判断并生成有价值的知识。
第章--物联网数据融合技术-------课件 (一)
第章--物联网数据融合技术-------课件 (一)第章--物联网数据融合技术-------课件随着物联网技术的不断发展，各行各业都在积极探索利用物联网技术实现现代化的数字化、智能化转型。
在实际的物联网应用场景中，数据的获取和处理是核心要素之一。
而物联网数据融合技术就是解决各种物联网数据互联互通、规范化、标准化、整合化、安全等问题的学科和技术，也是实现物联网价值的重要手段。
一、物联网数据融合技术的应用场景在实际的应用场景中，物联网数据融合技术有着广泛的应用，以下是几个典型的应用场景。
1. 智能家居领域。
智能家居设备多且杂，常见的如灯光、温度、湿度、环境监测设备等。
设备采集的数据可以通过物联网技术进行整合和优化处理，构建一个更加完整、准确、实时的家庭环境监测系统，实现更加人性化的智能控制，如自动调节温度、智能灯光控制等。
2. 工业领域。
物联网技术在工业领域内可以用于巨型设备、生产线以及仓储系统等的远程监测与控制，实现实时数据采集、传输、监测、分析以及系统维护等功能。
3. 医疗领域。
物联网技术可以被应用于健康监测与管理系统，定期检测人体脉搏、人体体温、心率、血压等生理数据，对于疑似有风险的身体状况及时报警。
二、物联网数据融合技术包括的关键技术物联网数据融合技术包含了很多关键技术，下面将介绍其中的几个核心技术。
1. 数据格式化与标准化。
数据格式化和标准化是进行数据融合的基础，方便在不同的系统间进行数据互联互通。
2. 数据清洗和去重。
由于物联网设备是杂乱无序的，在实时数据捕获中会存在一些噪音和重复数据，数据清洗会去除这些数据噪音和重复数据。
3. 数据存储与管理。
大数据存储和管理是物联网中数据融合技术中必须考虑的方面，需要考虑到数据的保存、检索、分类，同时还需要根据不同业务场景，制定相应的存储策略。
4. 数据处理与分析。
数据处理和分析是物联网数据融合技术的一项核心技术，其目的是从综合信息、深度分析、预测建模等方面对大量数据进行处理和分析，提取有用的数据信息，为业务决策带来更加精确、准确的参考。
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2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.2.2 物联网中数据融合的层次结构
1.传感网节点的部署 在传感网数据融合结构中，比较重要的问题是如何部署感 知节点。目前，传感网感知节点的部署方式一般有3种类型， 最常用的拓扑结构是并行拓扑。在这种部署方式中， 各种类 型的感知节点同时工作。另一种类型是串行拓扑，在这种结 构中，感知节点检测数据信息具有暂时性。实际上， SAR(Synthetic Aperture Radar)图像就属于此结构。还有一 种类型是混合拓扑， 即树状拓扑。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.3.1 传感网数据传输及融合技术
1．直接传输模型
2．多跳传输模型
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.3.2 多传感器数据融合算法
目前已有大量的多传感器数据融合算法，基本上可概 括为两大类：一是随机类方法，包括加权平均法、卡尔曼 滤波法、贝叶斯估计法、D-S证据推理等。二是人工智能 类方法，包括模糊逻辑、神经网络等。不同的方法适用于 不同的应用背景。神经网络和人工智能等新概念、新技术 在数据融合中将发挥越来越重要的作用。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.3.3 传感网数据融合路由算法
目前，针对传感网中的数据融合问题，国内外在以数据为中心的 路由协议以及融合函数、融合模型等方面已经取得了许多研究成果， 主要集中在数据融合路由协议方面。按照通信网络拓扑结构的不同, 比较典型的数据融合路由协议有：基于数据融合树的路由协议、基于 分簇的路由协议，以及基于节点链的路由协议。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
2.数据融合研究的主要内容 数据融合是针对一个网络感知系统中使用多个和(或)多类 感知节点（如多传感器）展开的一种数据处理方法，研究的 内容包含以下几个主要问题。 1）数据对准。 2）数据相关。 3）数据识别，即估计目标的类别和类型。 3)感知数据的不确定性。 4）不完整、不一致和虚假数据. 5) 数据库。 6)性能评估。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
2.数据融合的层次划分 数据融合大部分是根据具体问题及其特定对象来建 立自己的融合层次。例如，有些应用，将数据融合划分 为检测层、位置层、属性层、态势评估和威胁评估；有 的根据输入输出数据的特征提出了基于输入/ 输出特征 的融合层次化描述。数据融合层次的划分目前还没有统 一标准。 根据多传感器数据融合模型定义和传感网的自身特 点，通常按照节点处理层次、融合前后的数据量变化、 信息抽象的层次，来划分传感网数据融合的层次结构。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.4.1 传感网数据管理系统
1.物联网数据管理系统的特点 数据管理主要包括对感知数据的获取、存储、查询、挖 掘和操作，目的就是把物联网上数据的逻辑视图和网络的 物理实现分离开来，使用户和应用程序只需关心查询的逻 辑结构，而无需关心物联网的实现细节。 1）与传感网支撑环境直接相关。 2）数据需在传感网内处理。 3）能够处理感知数据的误差。 4）查询策略需适应最小化能量消耗与网络拓扑结构的变化。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.1 何谓数据融合
数据融合一词最早出现在20 世纪70 年代，并于20 世 纪80 年代发展成一项专门技术。它是人类模仿自身信息 处理能力的结果，类似人类和其它动物对复杂问题的综 合处理。数据融合技术最早用于军事，1973 年美国研究 机构就在国防部的资助下，开展了声纳信号解释系统的 研究。目前，工业控制、机器人、空中交通管制、海洋 监视和管理等领域也向着多传感器数据融合方向发展。 物联网概念的提出，数据融合技术将成为其数据处理等 相关技术开发所要关心的重要问题之一。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.4 物联网数据管理技术
在物联网实现中，分布式动态实时数据管理是其以数据中 心为特征的重要技术之一。该技术通过部署或者指定一些节 点作为代理节点，代理节点根据感知任务收集兴趣数据。感 知任务通过分布式数据库的查询语言下达给目标区域的感知 节点。在整个物联网体系中，传感网可作为分布式数据库独 立存在，实现对客观物理世界的实时、动态的感知与管理。 这样做的目的是，将物联网数据处理方法与网络的具体实现 方法分离开来，使得用户和应用程序只需要查询数据的逻辑 结构，而无须关心物联网具体如何获取信息的细节。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.2 数据融合的基本原理及层次结构
通过对多感知节点信息的协调优化，数据融合技术可以有效 地减少整个网络中不必要的通信开销，提高数据的准确度和收 集效率。因此，传送已融合的数据要比未经处理的数据节省能 量，延长网络的生存周期。但对物联网而言，数据融合技术将 面临更多挑战，例如，感知节点能源有限、多数据流的同步、 数据的时间敏感特性、网络带宽的限制、无线通信的不可靠性 和网络的动态特性等。因此，物联网中的数据融合需要有其独 特的层次性结构体系。
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
《物联网技术》课件
第6章 物联网 数据融合及管理
电子工业出版社 刘化君 刘传清编著《物联网技术》教材配套课件6
2011年8月27日
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第6章物联网数据融合及管理
第6章 物联网数据融合及管理
6.1 何谓数据融合 6.1.1 数据融合的概念 6.1.2 物联网中的数据融合与处理 6.2 数据融合的基本原理及层次结构 6.2.1 数据融合的基本原理 6.2.2 物联网中数据融合的层次结构 6.2.3 基于信息抽象层次的数据融合 模型 6.3 数据融合技术与算法 6.3.1 传感网数据传输及融合技术 6.3.2 多传感器数据融合算法 6.3.3 传感网数据融合路由算法 6.4 物联网数据管理技术 6.4.1 传感网数据管理系统 6.4.2 数据模型及存储查询 6.4.3 数据融合及管理技术研究与 发展
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.1.1 数据融合的概念
数据融合概念是针对多传感器系统而提出的。在多传感器系统中，由 于信息表现形式的多样性，数据量的巨大性，数据关系的复杂性，以及要 求数据处理的实时性、准确性和可靠性，都已大大超出了人脑的信息综合 处理能力，在这种情况下，多传感器数据融合技术应运而生。多传感器数 据融合(Multi-Sensor Data Fusion ，MSDF)，简称数据融合；也被称为 多传感器信息融合(Multi-Sensor Information Fusion ，MSIF)。 它由 美国国防部在20 世纪70 年代最先提出，之后英、法、日、俄等国也做了 大量的研究。近40年来数据融合技术得到了巨大的发展，同时伴随着电子 技术、信号检测与处理技术、计算机技术、网络通信技术以及控制技术的 飞速发展，数据融合已被应用在多个领域，在现代科学技术中的地位也日 渐突出。
2011年8月27日
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第6章物联网数据融合及管理
6.2.1 数据融合的基本原理
1）多个不同类型的传感器（有源或无源的）采集观测目标的 数据； 2）对传感器的输出数据（离散的或连续的时间函数数据、输 出矢量、成像数据或一个直接的属性说明）进行特征提取，提 取代表观测数据的特征矢量； 3）对特征矢量进行模式识别处理（例如：汇聚算法、自适应 神经网络或其它能将特征矢量变换成目标属性判决的统计模式 识别法等）完成各传感器关于目标的说明； 4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即 关联； 5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成， 得到 该目标的一致性解释与描述。
2011年8月27日
物联网技术
第6章物联网数据融合及管理
6.1.2 物联网中的数据融合
1.物联网数据融合的意义和作用 物联网(IoT) 是利用射频识别(RFID)装置、各种传感器、全球 定位系统（GPS）、激光扫描器等各种不同装置、嵌入式软硬件 系统，以及现代网络及无线通信、分布式数据处理等诸多技术， 能够协作地实时监测、感知、采集网络分布区域内的各种环境或 监测对象的信息，实现包括物与物、人与物之间的互相连接，并 且与互联网结合起来而形成的一个巨大信息网络系统。
2011年8月27日
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第6章物联网数据融合及管理
图6-2 数据融合示融合及管理
2.物联网数据融合所要解决的关键问题和要求
（1）物联网数据融合需要研究解决的关键问题 1）数据融合节点的选择。融合节点的选择与网络层 路由协议有密切关系，需要依靠路由协议建立的路由回 路数据；并且使用路由结构中的某些节点作为数据融合 的节点。 2）数据融合时机。 3）数据融合算法。 （2）物联网数据融合技术要求 物联网与以往的多传感器数据融合有所不同，具有它自己独特 的融合技术要求。 1)稳定性。 2)数据关联。 3)能量约束。 4)协议的可扩展性。
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第6章物联网数据融合及管理
6.3 数据融合技术与算法
数据融合技术涉及到复杂的融合算法、实时图像数 据库技术和高速、大吞吐量数据处理等支撑技术。数据 融合算法是融合处理的基本内容，它是将多维输入数据 在不同融合层次上运用不同的数学方法,对数据进行聚 类处理的方法。就多传感器数据融合而言，虽然还未形 成完整的理论体系和有效的融合算法，但有不少应用领 域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且 有效的融合算法。针对传感网的具体应用，也有许多具 有实用价值的数据融合技术与算法。
2011年8月27日
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第6章物联网数据融合及管理
6.2.3 基于信息抽象层次的数据融合模型
1.像素级融合