数据处理方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请公开了一种数据处理方法、装置及系统，该方法应用于数据处理系统内的网关，所述系统包括至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备，至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备均与所述网关连接，所述方法包括：获取每一所述数据采集器发送的目标数据；对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果；根据所述识别结果确定对应的至少一个场景信息；发送与每一所述场景信息对应的控制指令至至少一个所述受控设备，所述控制指令用于指示所述受控设备执行指定操作。本申请提出的数据处理方法可以利用网关进行复杂的本地运算，其对目标数据分析的同时可以协调多个受控设备。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及系统
本申请涉及计算机
，更具体地，涉及一种数据处理方法、装置及系统。
技术介绍
网关是一种充当转换重任的计算机系统设备，其既可以用于广域网互联，也可以用于局域网互联。总的来说，现有的网关主要作用是充当另一个网络入口的网络点，与服务器相比现有的网关功能单一，只能进行一些简单的运算。因此，利用网关进行复杂的运算是亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提出了一种数据处理方法、装置及系统，以改善上述缺陷。第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，应用于数据处理系统内的网关，所述系统包括至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备，至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备均与所述网关连接，该方法包括：获取每一所述数据采集器发送的目标数据；对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果；根据所述识别结果确定对应的至少一个场景信息；发送与每一所述场景信息对应的控制指令至至少一个所述受控设备，所述控制指令用于指示所述受控设备执行指定操作。第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，所述装置应用于数据处理系统内的网关，所述系统包括至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备，至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备均与所述网关连接，该装置包括：获取模块、分析模块、确定模块和控制模块。所述获取模块用于获取每一所述数据采集器发送的目标数据。所述分析模块用于对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果。所述确定模块用于根据所述识别结果确定对应的至少一个场景信息。所述控制模块用于发送与每一所述场景信息对应的控制指令至至少一个所述受控设备，所述控制指令用于指示所述受控设备执行指定操作。第三方面，本申请实施例提供了一种数据处理系统，该系统包括至少一个数据采集器、网关和至少一个受控设备。所述数据采集器用于发送目标数据。所述网关用于对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果，并根据所述识别结果确定对应的至少一个场景信息。所述受控设备用于接收所述网关发送的与每一所述场景信息对应的控制指令，所述控制指令用于指示所述受控设备执行指定操作。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，计算机可读存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行本申请任意实施例提供的数据处理的方法。相对于现有技术，本申请实施例提出了一种数据处理方法、装置及系统，该数据处理方法应用于网关，通过数据采集器获取目标数据，并利用网关对所述目标数据进行分析而获得目标数据的识别结果，即该网关可进行本地目标数据的识别，得到识别结果；根据所述识别结果可以确定场景信息，获取到受控设备对应的场景信息后，网关可以发送与所述场景信息对应的控制指令至受控设备，这个控制指令主要用于指示所述受控设备执行指定操作，即本申请利用网关在本地得到识别结果，可根据计算结果控制受控设备，不仅可以协调各个数据采集器而且可以控制受控设备。为使本申请的上述目的、特征和优点能够更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，做详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本申请提出的一种网络系统的结构示意图；图2示出了本申请实施例提出的一种数据处理系统的结构框图；图3示出了本申请一个实施例提出的一种数据处理方法流程图；图4示出了本申请一个实施例提出的一种数据处理方法流程中步骤S120的流程图；图5示出了本申请一个实施例提出的一种数据处理方法中步骤S120中步骤S121的流程图；图6示出了本申请一个实施例提出的一种数据处理方法中各装置的交互示意图；图7示出了本申请另一个实施例提出的一种数据处理方法流程图；图8示出了本申请实施例提出的一种数据处理装置的结构框图；图9示出了本申请实施例提出的一种数据处理系统的其他结构框图；图10示出了本申请实施例提出的用于保存或者携带实现根据本申请实施例的数据处理方法的程序代码的存储单元。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。智能家居系统中的智能家居设备，其主要可以分为两大类：网关及子设备，网关及子设备之间可以采用ZIGBEE、蓝牙、2.4GHz、红外等无线通信协议进行组网。在本实施例中，以ZigBee技术为例进行说明。ZigBee技术(ZigBeeTechnology，紫蜂技术)是一种短距离、低功耗的无线通信技术，其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。网关做为组建ZigBee网络的核心设备，是ZigBee网络协议的基础。ZigBee的子设备可以不依赖于网关进行分布式组网，暨两个或更多子设备直连。但分布式组网由于存在设备管理困难，应用场景局限，无法智能化联动等弊端，并不普及。目前，主流的组网模式是集中式组网，ZigBee的子设备通过连接网关，形成ZigBee网络。设备管理、应用设置等都是通过网关下发信息控制子设备来实现。由于ZigBee网络属于局域网，为了扩展应用场景，目前网关多具有互联网接入功能。基于互联网接入，用户可以使用手机APP经互联网远程操作ZigBee设备，实现智能化管理，如智能家庭、智能办公、智能工厂等。常见的智能家居系统如图1所示的系统10中，该系统10可以包括终端设备11、服务器12、网关13、子设备14及路由器15。其中，终端设备11可以是任何具备通信和存储功能的设备，例如，智能手机、PC(personalcomputer)电脑、平板电脑、笔记本电脑、移动互联网设备(MobileInternetDevice，MID)或其他具有网络连接功能的智能通信设备。服务器12可以是网络接入服务器、数据库服务器、云服务器等。可选的，网关13可以基于ZigBee协议搭建，网关13可以带有互联网访问接口，例如，无线有线以太网、光纤、Wi-Fi、GSM或者3G/4G/5G等；网关13也可以带有本地控制网络访问接口，例如，ZIGBEE、蓝牙、2.4GHz、红外等。子设备14可以是预先加入网关13中的设备，例如，子设备14可以是网关13出厂时网关13所归属套件中的设备；也可以是后续通过用户操作连接至网关13中的设备。本申请中子设备14可以包括两类，分别是数据采集器和受控设备，而且数据采集器可以包括图像采集装置、音频采集装置或者其他智能家居设备等。图像采集装置可以为红外摄像头、彩色摄像头等；音频采集装置可以为声音采集装置或者录音设备等；其他智能家居设备可以包括电表、门磁传感器、人体传感器、门窗传感器、温湿度传感器、光照传感器、红外传感器、水浸传感器、天然本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理系统内的网关，所述系统包括至少一个数据采集器和至少一个受控设备，至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备均与所述网关连接，所述方法包括：获取每一所述数据采集器发送的目标数据；对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果；根据所述识别结果确定对应的至少一个场景信息；发送与每一所述场景信息对应的控制指令至至少一个所述受控设备，所述控制指令用于指示所述受控设备执行指定操作。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理系统内的网关，所述系统包括至少一个数据采集器和至少一个受控设备，至少一个所述数据采集器和至少一个所述受控设备均与所述网关连接，所述方法包括：获取每一所述数据采集器发送的目标数据；对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果；根据所述识别结果确定对应的至少一个场景信息；发送与每一所述场景信息对应的控制指令至至少一个所述受控设备，所述控制指令用于指示所述受控设备执行指定操作。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网关包括神经网络加速引擎；所述对每一所述目标数据分析以获取每一所述目标数据对应的识别结果，包括：将每一所述目标数据输入至所述神经网络加速引擎；调用所述神经网络加速引擎中的目标识别模型，并对每一所述目标数据进行识别，以获得识别结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用所述神经网络加速引擎中的目标识别模型之前，还包括：获取目标识别网络；构建数据集并将所述数据集输入至所述目标识别网络进行训练，得到所述目标识别模型；将所述目标识别模型存储至所述神经网络加速引擎中。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络加速引擎至少包括一个识别模型；所述调用所述神经网络加速引擎中的目标识别模型，并对每一所述目标数据进行识别，以获得识别结果，包括：确定每一所述目标数据对应的属性信息；在所述神经网络加速引擎内的至少一个所述识别模型中，查找每一所述目标数据的属性信息对应的目标识别模型；调用每一所述目标数据的目标识别模型对该目标数据进行识别，以获得识别结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据采集器包括设置有神经网络加速引擎的第一数据采集装置；所述获取每一所述数据采集器发送的目标数据，包括：发送第一获取请求至所述第一数据采集装置，所述第一获取请求用于指示所述第一数据采集装置采集基础数据，且调用所述第一数据采集装置内的神经网络加速引擎分析所述基础数据以得到第一目标数据且将所述第一目标数据返回至所述网关；获取所述第一目标数据作为所述数据采集器发送的目标数据。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：曲晓峰，游延筠，张龙，
申请(专利权)人：深圳绿米联创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44