一种用于边缘侧的数据处理方法、处理器和存储介质技术

本申请涉及一种用于边缘侧的数据处理方法、处理器和存储介质。所述方法包括：接收数据传输指令，提取预设时间段内边缘设备采集的原始工业数据；对原始工业数据去重处理，提取去重处理后的原始工业数据的数据特征，确定数据类型；根据数据类型筛选一种或多种过滤规则；利用筛选出的一种或多种过滤规则依次对去重后的原始工业数据进行过滤处理，得到目标数据；将目标数据存储于边缘数据库中，利用MQTT协议传输至云平台，以便云平台对目标数据做进一步的加工处理。采用本方法能够提高过滤的准确性、可靠性、适应不同工业场景的数据过滤需求、提高工业数据过滤的整体质量。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，特别是涉及一种用于边缘侧的数据处理方法、处理器和存储介质。

技术介绍

1、工业智能生产过程中会时刻产生高频、海量的数据，为了对特定场景进行实时监控和分析，以便实现更全面长期的经济效益和价值分析，需要采集数据，并将采集到的海量数据上传到云端。

2、然而，大量原始数据本身往往缺乏直接意义，由于占用带宽会导致大规模的时延，因此有必要在边缘端设备上提前过滤掉不必要的数据，以降低时延并减少占用带宽，以此提高整个数据采集流程的处理效率。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在边缘设备上针对不同数据类型进行不同数据采集的用于边缘侧的数据处理方法、处理器和存储介质，能够灵活定义过滤规则，适应不同工业场景的数据过滤需求。

2、第一方面，本申请提供了一种用于边缘侧的数据处理方法，应用于边缘设备，所述边缘设备与边缘数据库连接，所述边缘数据库与云平台连接，所述方法包括：

3、接收数据传输指令，提取预设时间段内边缘设备采集的原始工业数据；

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【技术保护点】

1.一种用于边缘侧的数据处理方法，应用于边缘设备，所述边缘设备与边缘数据库连接，所述边缘数据库与云平台连接，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述对所述原始工业数据去重处理的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述对所述原始工业数据去重处理的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述利用所述移动平均值对所述原始工业数据进行去重处理的步骤，包括：

5.根据权利要求3或4所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种用于边缘侧的数据处理方法，应用于边缘设备，所述边缘设备与边缘数据库连接，所述边缘数据库与云平台连接，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述对所述原始工业数据去重处理的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述对所述原始工业数据去重处理的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述利用所述移动平均值对所述原始工业数据进行去重处理的步骤，包括：

5.根据权利要求3或4所述的用于边缘侧的数据处理方法，其特征在于，所述利用所述移动平均值对所述原始工业数据进行去重处理的步骤，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：杜祥来，李小鹏，唐文玲，
申请(专利权)人：中科云谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：