基于物联网架构的监控方法、雾运算终端以及物联网系统技术方案

一种基于物联网架构的监控方法、雾运算终端以及物联网系统。该基于物联网架构的监控方法包括：通过一雾运算终端执行下述步骤，该步骤包括：自一云端服务器下载一应用程序包；通过该应用程序包自该云端服务器下载一通用模型；将多个物联网设备至少其中之一设定为至少一设备群，而通过该设备群接收多个感测数据；以及基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。本发明专利技术利用更为贴近使用者的雾运算终端来执行增量式学习，以获得更符合特定使用者的预测结果。

Monitoring method, fog computing terminal and Internet of things system based on Internet of things architecture

A monitoring method based on Internet of Things architecture, fog computing terminal and Internet of Things system. The monitoring method based on the Internet of Things architecture includes the following steps: downloading an application package from a cloud server through a fog computing terminal; downloading a general model from the cloud server through the application package; and setting at least one of the multiple Internet of Things devices as at least one cluster of devices. An incremental learning model is obtained by the incremental learning model based on the sensor data and the general model. The incremental learning model can be used to control the device group. The invention uses a fog operation terminal closer to the user to perform incremental learning in order to obtain a prediction result more in line with the specific user.

【技术实现步骤摘要】
基于物联网架构的监控方法、雾运算终端以及物联网系统
本专利技术涉及一种监控架构，且特别涉及一种基于物联网架构的监控方法、雾运算终端以及物联网系统。
技术介绍
因特网的发展及运用不断成长，由原本桌上型计算机的时代慢慢转向为便携式计算机的时代，到现今热门的物联网(InternetofThings，IoT)时代，随着科技的演进与创新，能够连接网络的物品不再限制只有桌上型计算机、笔记本型计算机、或智能型手机，而是期待所有的物品皆能连网，以便能随时控管。随着物联网的到来伴随着海量级的数据，将这些数据都送到云端进行处理，则需要耗费巨大的带宽。而分布式的雾运算恰好解决了集中式运算出现的问题。因此，需要提供一种基于物联网架构的监控方法、雾运算终端以及物联网系统来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于物联网架构的监控方法、雾运算终端以及物联网系统，可以针对特定的使用者来获得更精准的结果。本专利技术的基于物联网架构的监控方法，包括：通过雾运算终端执行下述步骤。自云端服务器下载应用程序包；通过应用程序包自云端服务器下载通用模型；将一或多个物联网设备设定为至少一设备群，而自设备群接收多个感测数据；以及基于感测数据与通用模型进行增量式学习(incrementallylearning)而获得增量式学习模型，藉以通过增量式学习模型来控制设备群。本专利技术的一个方面提供一种基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法包括：通过一雾运算终端执行下述步骤，该步骤包括：自一云端服务器下载一应用程序包；通过该应用程序包自该云端服务器下载一通用模型；将多个物联网设备至少其中之一设定为至少一设备群，而通过该设备群接收多个感测数据；以及基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。本专利技术的物联网系统包括：一云端服务器、多个物联网设备以及一雾运算终端；该云端服务器提供一应用程序包及一通用模型；该雾运算终端通过一网络与该云端服务器及该些物联网设备连接；其中，该雾运算终端自该云端服务器下载该应用程序包，并通过该应用程序包自该云端服务器下载该通用模型，并且将一或多个物联网设备设定为至少一设备群，而自该设备群接收多个感测数据，并基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端解析应用程序包而获得交换码、物联网应用程序、机器学习执行码以及配置文件，雾运算终端传送交换码至云端服务器。云端服务器在接收到交换码之后，传送对应于交换码的启动码至雾运算终端。在本专利技术的一实施例中，在云端服务器接收到交换码之后，云端服务器判断是否为第一次接收到交换码，在判定为第一次接收到交换码时，传送对应于交换码的启动码至雾运算终端，而在判定先前已接收过交换码时，则不传送启动码至雾运算终端。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端通过物联网应用程序自云端服务器下载通用模型，其中通用模型是由云端服务器先训练好的模型。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端包括授权服务器，通过授权服务器分别储存启动码至雾运算终端的固件储存设备以及区块链(blockchain)数据库。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端通过授权服务器读取固件储存设备中的启动码；通过授权服务器读取区块链数据库中的启动码；判断自固件储存设备所获得的启动码与自区块链数据库所获得的启动码是否相同；倘若自固件储存设备所获得的启动码与自区块链数据库所获得的启动码相同，根据启动码，激活物联网应用程序的功能并设定有效期限。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端通过物联网应用程序基于配置文件，将物联网设备至少其中之一设定该设备群。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端在获得该增量式学习模型之后，传送增量式学习模型至物联网设备中的其中之一。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端上传至少其中一个物联网设备的感测数据至云端服务器，使得云端服务器更新通用模型。在本专利技术的一实施例中，雾运算终端包括一或多个边缘装置，基于交易量的大小、各边缘装置的运算能力以及储存能力来决定以各些边缘装置作为交易节点及矿工节点至少其中一个。本专利技术的雾运算终端包括：一储存装置、一连网设备以及一处理器；该连网设备与一云端服务器以及多个物联网设备连接；该处理器耦接至该连网设备与该储存装置，其中，该处理器通过该连网设备自该云端服务器下载一应用程序包，该处理器通过该应用程序包自该云端服务器下载一通用模型并储存该通用模型至该储存装置，之后，该处理器将该些物联网设备至少其中之一设定为至少一设备群，而通过该设备群接收多个感测数据，并且基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。基于上述，本专利技术利用更为贴近使用者的雾运算终端来执行增量式学习，以获得更符合特定使用者的预测结果。为让本专利技术的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图作详细说明如下。附图说明图1是依照本专利技术一实施例的物联网系统的框图。图2是依照本专利技术一实施例的基于物联网架构的监控方法的流程图。图3是依照本专利技术一实施例的交换码(exchangecode)与启动码(activationcode)的交换程序的流程图。图4是依照本专利技术一实施例的授权程序的流程图。图5A是依照本专利技术一实施例的交易节点的框图。图5B是依照本专利技术一实施例的矿工节点的框图。图6是依照本专利技术一实施例的监控系统中基于云端服务器的数据传输程序的示意图。图7是依照本专利技术一实施例的监控系统中基于雾运算终端的数据传输程序的示意图。图8是依照本专利技术一实施例的雾运算终端的框图。主要组合件符号说明：10物联网系统110云端服务器120、800雾运算终端121、121-1～121-M边缘终端130、130-1～130-N物联网设备51、53、732IoT应用程序52区块链数据库510、720交易节点520、730矿工节点61应用程序包63机器学习模型710区块链架构721感测数据722处理后数据731机器学习执行码740、840固件储存设备741启动码750授权服务器810处理器820储存装置830连网设备S205～S220基于物联网架构的监控方法各步骤S305～S325交换码与启动码的交换程序各步骤S405～S440授权程序的各步骤S605～S625监控系统的数据传输程序的各步骤S631～S632机器学习模型的执行步骤具体实施方式图1是依照本专利技术一实施例的物联网(InternetofThings，IoT)系统的框图。请参照图1，物联网系统10包括云端服务器110、雾运算终端120以及多个物联网设备130-1～130-N(统称为物联网设备130)。雾运算终端120通过网络与云端服务器110以及物联网设备130连接。云端服务器110包括具有计算能力强大的一台或多台主机，例如为具有高运算能力的服务器，提供处理过的信息或是运算过的信息，让通过网络连接云端服务器的其他终端机(client)，比如雾运算终端120或物联网设备130，可以迅速地得到需要的数据或结果，并输出数据或结果给需要的对象。雾运算终端120例如是由至少一个边缘装置(edgedevice)构成。在此，雾运算终端120包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法包括：通过一雾运算终端执行下述步骤，该步骤包括：自一云端服务器下载一应用程序包；通过该应用程序包自该云端服务器下载一通用模型；将多个物联网设备至少其中之一设定为至少一设备群，而通过该设备群接收多个感测数据；以及基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。

【技术特征摘要】
2017.05.16 TW 1061161501.一种基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法包括：通过一雾运算终端执行下述步骤，该步骤包括：自一云端服务器下载一应用程序包；通过该应用程序包自该云端服务器下载一通用模型；将多个物联网设备至少其中之一设定为至少一设备群，而通过该设备群接收多个感测数据；以及基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。2.如权利要求1所述的基于物联网架构的监控方法，其中在自该云端服务器下载该应用程序包步骤之后，该基于物联网架构的监控方法还包括：解析该应用程序包而获得一交换码、一物联网应用程序、一机器学习执行码以及一配置文件；传送该交换码至该云端服务器；以及自该云端服务器接收对应于该交换码的一启动码。3.如权利要求2所述的基于物联网架构的监控方法，在自该云端服务器接收对应于该交换码的该启动码之后，该基于物联网架构的监控方法还包括：通过该物联网应用程序自该云端服务器下载该通用模型，其中该通用模型是由该云端服务器先训练好的模型。4.如权利要求2所述的基于物联网架构的监控方法，其中该雾运算终端包括一授权服务器，而在自该云端服务器接收对应于该交换码的该启动码之后，该基于物联网架构的监控方法还包括：通过该授权服务器分别储存该启动码至该雾运算终端的一固件储存设备以及一区块链数据库。5.如权利要求4所述的基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法还包括：通过该授权服务器读取该固件储存设备中的该启动码；通过该授权服务器读取该区块链数据库中的该启动码；判断自该固件储存设备所获得的该启动码与自该区块链数据库所获得的该启动码是否相同；以及倘若自该固件储存设备所获得的该启动码与自该区块链数据库所获得的该启动码相同，根据该启动码，激活该物联网应用程序的功能并设定一有效期限。6.如权利要求2所述的基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法还包括：由该物联网应用程序基于该配置文件，将该些物联网设备至少其中之一设定为该设备群。7.如权利要求1所述的基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法还包括：在获得该增量式学习模型之后，通过该雾运算终端传送该增量式学习模型至该些物联网设备至少其中之一。8.如权利要求1所述的基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法还包括：上传该些物联网设备至少其中之一的该感测数据至该云端服务器，使得该云端服务器更新该通用模型。9.如权利要求2所述的基于物联网架构的监控方法，该基于物联网架构的监控方法还包括：在该云端服务器接收到该交换码之后，通过该云端服务器执行下述步骤，该步骤包括：判断是否为第一次接收到该交换码；在判定为第一次接收到该交换码时，传送对应于该交换码的该启动码至该雾运算终端；以及在判定已接收过该交换码时，则不传送该启动码至该雾运算终端。10.如权利要求1所述的基于物联网架构的监控方法，其中该雾运算终端包括一或多个边缘装置，基于一交易量的大小、各该些边缘装置的运算能力以及储存能力来决定各该些边缘装置作为一交易节点及一矿工节点至少其中一个。11.一种物联网系统，该物联网系统包括：一云端服务器，该云端服务器提供一应用程序包及一通用模型；多个物联网设备；一雾运算终端，该雾运算终端通过一网络与该云端服务器及该些物联网设备连接；以及其中，该雾运算终端自该云端服务器下载该应用程序包，并通过该应用程序包自该云端服务器下载该通用模型，并且将一或多个物联网设备设定为至少一设备群，而自该设备群接收多个感测数据，并基于该些感测数据与该通用模型进行一增量式学习而获得一增量式学习模型，藉以通过该增量式学习模型来控制该设备群。12.如权利要求11所述的物联网系统，其中该雾运算终端解析该应用程序包而获得一交换码、一物联网应用程序、一机器学习执行码以及一...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志明，陈延川，
申请(专利权)人：纬创资通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾,71