物联网的技术标准和结构

1 物联网的标准体系

2 急需的物联网总体标准
3 传感器标准
4 传感器标准
5 传感器标准进展情况
6 传感器标准体系框架

认知感知层

1．感知层的概念

物联网层次结构分为三层,分别为感知层、网络层、应用层。感知层位于最 底层,它是物联网的核心，其功能为“感知”，即通过传感网络获取环境信息。 感知层是物联网的核心，是信息采集的关键部分。

2．感知层的应用

感知层包括二维码标签及识读器、RFID 标签及读写器、摄像头、GPS 导航、 各种功能传感器、M2M 终端、传感器网关等，主要功能是识别物体、采集信息， 与人体结构中皮肤和五官的作用类似。

3．感知层的关键技术

(1) 传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被 测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。 (2)RFID：它的全称为 Radio Frequency Identification，即射频识别， 又称为电子标签。RFID 是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号 识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份 标示。

(3)无线传感网络：它的英文名称为 Wireless Sensor Network，简称 WSN。 传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、 微处理器和通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和 采集环境或物体的准确信息。它是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。

认知网络层

1 网络层的概念

网络层位于物联网三层结构中的第二层，它功能是通过通信网络进行信息传 输。网络层作为纽带连接着感知层和应用层，它由各种私有网络、互联网、有线 和无线通信网等组成，相当于人的神经中枢系统，负责将感知层获取的信息，安 全可靠地传输到应用层，然后根据不同的应用需求进行信息处理。

2 网络层的组成

物联网网络层包含接入网和传输网，分别实现接入功能和传输功能。传输网 由公网与专网组成，典型传输网络包括电信网、广电网、互联网。接入网包括光 纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类接入方式，实现底层的传感器 网络、RFID 网络最后一公里的接入。

3 网络层的主要技术

物联网用到的通信技术主要包括 3G/4G 通信、IPv6、WI-FI 和 WIMAX、蓝牙、 ZigBee 自组网技术等。正在向更快的传输速率，更宽的传输宽带、更高的频谱 利用率、更智能化的接入和网络管理发展。
认知应用层

1 应用层的概念

应用层位于物联网三层结构中的最顶层，它的功能是通过云计算等计算平台 进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在， 应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界 的实时控制、精确管理和科学决策。

2 应用层的技术

（1）物联网应用：它是用户直接使用的各种应用，通常用应用软件的形式 表现。如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等。

（2）物联网中间件：物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序，将 各种可以公用的能力进行统一封装，提供给物联网应用使用。

（3）云计算：它对物联网海量数据的存储和分析。根据服务类型不同将云 计算分为：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务（PaaS)、服务和软件即服务（SaaS)。

3 应用层与其他两层的关系 感知层将采集到的数据通过网络层传递给应用层，应用层将接收到的数据进 行分析管理，再将这些数据根据各行各业的应用做出反应处理。例如，在智能电 网中的远程电力抄表应用：安置于用户家中的读表器上显示感知层中的传感器采 集到的数据，通过网络层将数据发送并汇总到发电厂的处理器上，该处理器及其 对应工作就属于应用层，它将完成对用户用电信息的分析，并自动采取相关措施。

物联网是物与物之间的信息相连，物联网通过射频识别（RFID）、移动通讯、地理位置信息把原本不相干的物体链接到一起，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

大数据时代的安防数据存储安全

近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入了大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等)，带动了大数据的数据安全一系列问题，吸引着行业的关注。

大数据引发监控数据安全性问题突出

大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理，把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息，这就叫做数据挖掘。同样的数据摆在我们面前不同的挖掘方法，不同的挖掘目标可以为各种各样的业务的应用产生有价值的信息。对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对安全性也提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发监控数据安全性问题有以下几点：

1、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

2、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

3、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

4、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

基于以上4点，从存储设备的角度我们主要谈及前面两点。

大数据也催生监控存储方式变革

在一个时代下，必然会发生诸多变革。

视频监控的存储技术和介质从VCR模拟存储、DVR数字存储，逐渐向NVR、NAS、SAN等网络存储发展。而在存储方式上，主要有集中式存储和分布式存储两种。大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。为此，我们关注点是，大数据下的信息安全问题将衍生新的机遇，提升安防的价值。

随着安防形势的复杂多变和大数据时代的来临，对视频录像文件分析的需求越来越多。视频监控系统中也越来越多的使用了高级的数据存储设备和系统，例如专业的磁盘阵列系统等等。同理，安防行业使用这些专业存储设备时，需要充分了解这些软硬件的特性，而不要仅仅把它们当作超级外接大硬盘来使用。在系统设计和实施过程中可以充分利用这些设备中自带的一些数据保护软件来保护自己的数据。常用和流行的数据安全保护技术主要有以下七种：

磁盘阵列：磁盘阵列是指把多个类型、容量、接口甚至品牌一致的专用磁盘或普通硬盘连成一个阵列，使其以更快的速度、准确、安全的方式读写磁盘数据，从而加快数据读取速度、提高数据保存的安全性。

SAN：SAN允许服务器在共享存储装置的同时仍能高速传送数据。这一方案具有带宽高、可用性高、容错能力强的优点，而且它可以轻松升级，容易管理，有助于改善整个系统的总体成本状况。我们推荐FCSAN方案，它能为大数据时代的视频监控，相较于IPSAN方案，大幅减少存储设备台数，从而大幅降低成本，在数据安全方面由于自身设备超高的稳定性和性能来得以保障。

数据备份：备份管理包括数据备份的计划，自动 *** 作，备份日志的保存。

双机容错：双机容错的目的在于保证系统数据和服务的在线性，即当某一系统发生故障时，仍然能够正常的向网络系统提供数据和服务，使得系统不至于停顿，双机容错的目的在于保证数据不丢失和系统不停机。

NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备，由工作站或服务器通过网络协议和应用程序来进行文件访问，大多数NAS链接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些链接依赖于企业的网络基础设施来正常运行;NAS提供视频监控系统后期视频文件批量处理分析的基本可能。

数据迁移：由在线存储设备和离线存储设备共同构成一个协调工作的存储系统，该系统在在线存储和离线存储设备间动态的管理数据，使得访问频率高的数据存放于性能较高的在线存储设备中，而访问频率低的数据存放于较为廉价的离线存储设备中;视频录像的归档可以充分利用高级存储设备的数据迁移手段;分层存储有效降低存储系统的整体成本。

异地容灾：以异地实时备份为基础的、高效的、可靠的远程数据存储，在各单位的IT系统中，必然有核心部分，通常称之为生产中心。往往给生产中心配备一个备份中心，改备份中心是远程的，并且在生产中心的内部已经实施了各种各样的数据保护。不管怎么保护，当火灾、地震这种灾难发生时，一旦生产中心瘫痪了，备份中心会接管生产，继续提供服务;视频监控的多中心配置越来越多，各个中心的系统和数据容灾应该借鉴IT的容灾技术考虑。

结束语

大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战，特别是现阶段视频监控已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求，因此研究大数据时代视频监控所面临的信息安全问题具有重要意义。

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一、物联网概念 

随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。

物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型

在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。

网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。

处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。

应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。

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