分布式多源农林物联网感知数据共享平台研发
本文选题：互联网 + 信息技术 ； 参考：《农业工程学报》2017年S1期
【摘要】：由于农业和林业传感器种类繁多、数据传输协议多样,在各个物联网数据应用系统之间形成了信息孤单现象,难以实现物联网传感器数据的交互共享。因此,该文以农林领域常见传感器数据为研究对象,针对不同类型传感器节点及采集数据差异性等特点,采用符号表示法表达传感器节点数据,设计了通用数据交互格式;针对其海量性特点,采用分布式面向服务的结构方法及成熟的开发技术,设计了分布式多源农林物联网感知数据共享平台。该平台由数据中心子系统、数据适配子系统、数据存储子系统、数据发布子系统及数据传输总线5部分组成,分别实现了传感器节点注册、多源差异数据的接入适配、数据的分布式存储、数据标准化发布及数据传输等功能,为农林领域不同物联网设备与数据应用系统之间架起了数据桥梁,实现了农业和林业物联网感知数据的统一管理。目前,平台分别接入了顺义、新疆、杨凌、通州等17个合作单位的550个传感器节点数据,接入数据量每天超过10 000条,运行状态良好。
[Abstract]:Due to the variety of sensors in agriculture and forestry and the diversity of data transmission protocols, the phenomenon of information loneliness has been formed among the data application systems of the Internet of things, so it is difficult to realize the interactive sharing of sensor data in the Internet of things. Therefore, this paper takes the common sensor data in the field of agriculture and forestry as the research object, aiming at the characteristics of different sensor nodes and the difference of the collected data, adopts symbolic representation to express the sensor node data, and designs a universal data interactive format. According to its magnanimity, the distributed multi-source agricultural and forestry network perceptual data sharing platform is designed by adopting the distributed service-oriented structure method and mature development technology. The platform consists of five parts: data center subsystem, data adaptation subsystem, data storage subsystem, data release subsystem and data transmission bus. The functions of distributed data storage, data standardization and data transmission build up a data bridge between different Internet of things equipment and data application system in agriculture and forestry field, and realize the unified management of perceptual data in agriculture and forestry Internet of things. At present, the platform has accessed 550 sensor node data from 17 cooperative units, such as Shunyi, Xinjiang, Yang Ling, Tongzhou and so on.
【作者单位】： 北京林业大学信息学院;国家农业信息化工程技术研究中心;
【基金】：863计划(2012AA102003) 北京市自然科学基金(重点项目)(4151001)
【分类号】：S126
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，本文编号：1965359
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