物联网前端的操作系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及存储器领域，尤其涉及一种物联网前端的操作系统及方法。一种物联网前端的操作系统，所述操作系统具有物联网结构的前端，所述物联网结构的前端包括：存储模块，存储有背景知识数据；具有微处理器和采集设备的传感器模块，其中，所述采集设备与所述微处理器连接，所述微处理器与所述存储模块连接；以及所述微处理器将所述采集设备采集的原始数据进行匹配操作，若成功匹配，则所述微处理器执行相应的操作。一种物联网前端的操作方法，所述操作方法包括：采集原始数据；将所述原始数据与预存储的背景知识数据匹配；若匹配，则执行相应的操作。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及存储器领域，尤其涉及一种物联网前端的操作系统及方法。
技术介绍
云计算是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。相比云计算，雾计算采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘，即边缘计算。雾计算将数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。相对于云计算使用功能强大的服务器处理数据来说，雾计算中的存储及处理更依赖本地性能较弱、更为分散的处理器和存储器。在智能化的趋势下，雾计算已应用在汽车、工厂、电器等方面，并更广泛应用于人们的生活中。现有技术中的物联网结构如图1a所示，由交换设备、前端设备和后端云处理数据中心组成。交换设备用来传输数据，可以是电脑也可以是手机等。前端的设备结构如图1b所示，由数据采集设备、微处理器和嵌入式非易失性存储器构成。数据采集设备可以是有各种功能的传感器，比如图像传感器、声音传感器等。微处理器可以处理数据采集设备采集到的数据，及一些简单的比较或匹配操作；或者将微
处理器无法处理的数据传输给数据中心处理。在前端设备中的嵌入式非易失性存储器是小容量的嵌入式存储器，可以存储的数据非常的有限。当数据采集设备采集到数据时，可能会将该数据发送给数据中心，数据中心接受到数据并对数据进行一定的计算处理后，将相应指令发送回前端设备执行该指令。在数据传输的过程中需要花费时间，也产生了大量的功耗，不能对数据做出及时的应对处理，也会对用户造成一定的损失。为了得到高效的边缘或雾智能操作，通常会使用更高性能的处理器或和控制器，或者会采用更高级的运算或和算法程序，来提高对数据处理的速度和对数据处理的能力。这样不仅需要花费高昂的价格购买高性能的处理器或和控制器，还需要花费更多的人力精力编写高级的运算或和算法程序，都将会提高前端设备的使用成本。这些情况都是用户所不想看到的。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种物联网前端的操作系统及方法，其能够进行智能化、快速化的操作。本专利技术采用如下技术方案：一种物联网前端的操作系统，所述操作系统具有物联网结构的前端，所述物联网结构的前端包括：存储模块，存储有背景知识数据；具有微处理器和采集设备的传感器模块，其中，所述采集设备与所述微处理器连接，所述微处理器与所述存储模块连接；以及所述微处理器将所述采集设备采集的原始数据进行匹配操作，若成功匹配，则所述微处理器执行相应的操作。优选的，所述采集设备为多个，多个采集设备分别采集图像和/或温度和/或湿度。优选的，所述数据采集设备为多个不同功能的传感器所述传感器包括图像传感器和/或声音传感器。优选的，所述存储模块包括多个条件单元，每个条件单元存储有与所述多个采集设备对应的背景知识数据。优选的，每个所述条件单元均包括多个存储单元，并且每个所述存储单元中均存储有存储量不同的背景知识数据。优选的，所述存储模块包括嵌入式非易失性存储器和/或独立式非易失性存储器。一种物联网前端的操作方法，所述操作方法包括：采集原始数据；将所述原始数据与预存储的背景知识数据匹配；若匹配，则执行相应的操作。优选的，所述操作方法中：采集原始数据后，将所述原始数据与多个条件下的所述背景知识数据进行匹配，若匹配，则根据匹配成功的所述背景知识数据所处的相应的条件，做出相应的一系列相应操作。优选的，所述操作方法中：采集设备采集原始数据；微处理器将所述原始数据与预存储于存储模块中的的背景知识数据匹配；若匹配，则执行相应的操作。优选的，所述操作方法中：所述存储模块包括嵌入式非易失性存储器和/或独立式非易失性存储器。本专利技术的有益效果是：本专利技术采用的大容量嵌入式非易失性存储器，不需要高性能的处理器或和控制器，或者会采用更高级的运算或和算法程序，就可以快速响应，并且独立、精确的进行智能操作。同时也降低了成本和功耗。附图说明图1a-1b为现有技术中物联网前端设备及后端处理中心的结构示意图；图2为本专利技术前端设备的结构示意图；图3a-3b为本专利技术嵌入式非易失性存储器的结构示意图；图4a-4b为本专利技术基于物联网结构的前端设备的存储系统的结构示意图；图5a-5b为本专利技术基于物联网结构的存储系统的实施例一的结构示意图；图6为基于物联网结构的存储方法的实施例一的结构示意图；图7为本专利技术基于物联网结构的存储系统的实施例二的结构示意图；图8-图9为本专利技术基于物联网结构的存储系统的实施例三的结构示意图；图10为本专利技术基于物联网结构的存储系统的实施例四的结构示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，下述技术方案，技术特征之间可以相互组合。下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步的说明：实施例一本实施例提出一种把大容量嵌入式非易失性存储器应用在物联网前端设备使之获得智能操作的方法。其结构如图2所示，至少由大容量的嵌入式非易失性存储器，微处理器和数据采集设备所组成一个前端设备。数据采集设备用来采集数据，可以是单个的数据采集设备；也可以是多个和/或不同功能的数据采集设备组成。这些数据采集设备每一个可以具有不同的功能，比如图像采集、温度采集、湿度采集等,也可以具有相同的功能。大容量嵌入式非易失性存储器是用来预存与所述数据采集设备应用场景相关的详细背景知识数据，即用所述大容量的存储设备作为前端设备的背景知识库。大容量嵌入式非易失性存储器上存储的背景知识库结构可以至少分为两类存储结构：如图
3a所示，大容量嵌入式非易失性存储器预存的背景知识数据，由背景知识数据1、背景知识数据2、……、背景数据知识n组成，即n的值越大可存储的背景知识数据越多。物联网前端传感器设备的微处理器针对传感器采集进来的数据，与该背景知识库中的数据进行某种特定匹配运算后，一旦有匹配成功，物联网前端传感器设备将做出同一类响应操作。如图3b所示，大容量嵌入式非易失性存储器预存的背景知识库，由条件1到条件m组成，m的值越大可存储的条件越多；每个条件下可存储的范围如条件1，即背景知识数据1_1到背景知识数据1_n，n的值越大可存储的背景知识数据越多。物联网前端传感器设备的微处理器针对传感器采集进来的数据，与该背景知识库中的多个条件下的背景知识数据进行某种特定匹配操作后，一旦有匹配成功。物联网前端传感器设备将根据匹配成功的背景知识数据所处的相应条件做出相应的一类响应操作。数据采集设备用来采集数据，可以是单个的数据采集设备；也可以是多个数据采集设备组成。数据采集设备可以是有各种不同功能的传感器组成，比如图像传感器、声音传感器等。当单个的数据采集设备在应用场景中的大容量嵌入式非易失性存储器中，可以存储有一个相同条件下的背景知识库，如图4a所示；也可以存储有不同条件下的背景知识库，如图4b所示。当物联网前端传感器设备由多个数据采集设备组成，即数据采集设备1到数据采集设备q，q>＝1。在应用场景中，每一个数据采集设备都可以有与之相对应图3a或图3b中任何一种类型的背景知识库。若多个数据采集设备都使用图3a这一
类型的背景知识库，如图5a所示，即当数据采集设备q采集进来数据后，微处理器会将其与数据采集设备q的条件下的背景知识数据q_1至背景知识数据q_n做特定匹配操作，并根据匹配结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种物联网前端的操作系统，其特征在于，所述操作系统具有物联网结构的前端，所述物联网结构的前端包括：存储模块，存储有背景知识数据；具有微处理器和采集设备的传感器模块，其中，所述采集设备与所述微处理器连接，所述微处理器与所述存储模块连接；以及所述微处理器将所述采集设备采集的原始数据进行匹配操作，若成功匹配，则所述微处理器执行相应的操作。

【技术特征摘要】
1.一种物联网前端的操作系统，其特征在于，所述操作系统具有物联网结构的前端，所述物联网结构的前端包括：存储模块，存储有背景知识数据；具有微处理器和采集设备的传感器模块，其中，所述采集设备与所述微处理器连接，所述微处理器与所述存储模块连接；以及所述微处理器将所述采集设备采集的原始数据进行匹配操作，若成功匹配，则所述微处理器执行相应的操作。2.根据权利要求1所述的物联网前端的操作系统，其特征在于，所述采集设备为多个，多个采集设备分别采集图像和/或温度和/或湿度。3.根据权利要求1所述的物联网前端的操作系统，其特征在于，所述数据采集设备为多个不同功能的传感器所述传感器包括图像传感器和/或声音传感器。4.根据权利要求2所述的物联网前端的操作系统，其特征在于，所述存储模块包括多个条件单元，每个条件单元存储有与所述多个采集设备对应的背景知识数据。5.根据权利要求4所述的物联网前端的操作系统，其特征在于，每个所述条件单元均包括多个存储单元，并且每个所述存储单元中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李辉，景蔚亮，陈邦明，
申请(专利权)人：上海新储集成电路有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31