【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网，具体涉及一种用于物联网api对接平台的数据管理方法及系统。
技术介绍
1、随着物联网技术的不断发展，各类物联网设备和应用程序广泛接入网络，产生了大量的数据。这些数据往往分散在不同的物联网平台和api接口中，缺乏有效的集中管理和整合。传统的数据管理方式存在着诸如“各物联网设备和应用程序使用不同的数据格式和api接口，难以实现跨平台的数据交互和集成”、“缺乏统一的数据管理平台，导致数据难以进行有效的整合和分析”等问题。
2、因此，迫切需要一种新的数据管理方法，能够有效地解决物联网数据集成、安全管理和分析应用等痛点问题，为物联网应用提供统一高效的数据支撑。
技术实现思路
1、本专利技术正是基于上述问题，提出了一种用于物联网api对接平台的数据管理方法及系统，通过本专利技术方案可以及时准确识别各类异常，提高识别准确率和速度；并将异常事件描述为结构化数据，利于后续存储、查询和分析。
2、有鉴于此，本专利技术的一方面提出了一种用于物联网api对接平台的数据管理方法，包括：
3、获取来自物联网设备的第一原始数据，并通过自适应数据格式转换模块对所述第一原始数据进行统一标准化处理，得到第一数据；
4、利用基于机器学习技术的语义分析模块对标准化后的第一数据进行语义分析，自动生成数据元模型并构建知识图谱；
5、通过基于区块链的数据存储模块，利用区块链技术对所述第一数据、所述数据元模型和所述知识图谱进行存储和追溯，确保所述第
6、获取来自物联网设备的第一实时数据，并通过自适应数据格式转换模块对所述第一实时数据进行统一标准化处理，得到第二数据；
7、利用所述数据元模型和所述知识图谱对所述第二数据进行分析得到第三数据；
8、实时数据流分析模块采用实时数据流分析技术对所述第三数据进行智能分析和处理，结合网络流量调控算法动态优化api响应速度；
9、从所述第二数据中提取出由预设的监控设备采集的第一图像数据；
10、利用基于图像识别的监控分析模块，基于图像识别和深度学习技术对所述第一图像数据进行智能分析，识别异常情况并触发预警；
11、根据识别异常情况的结果，根据预设的异常事件模型生成异常事件描述数据，并将所述异常事件描述数据进行存储。
12、可选地，所述获取来自物联网设备的第一原始数据，并通过自适应数据格式转换模块对所述第一原始数据进行统一标准化处理，得到第一数据的步骤，包括：
13、构建一个支持不同类型的物联网设备上传数据的通用接口；
14、针对不同设备的数据格式，构建一个基于机器学习的自适应数据格式转换模块；
15、利用所述自适应数据格式转换模块对所述第一原始数据进行格式转换，并对转换后的数据进行元数据标注，记录设备id、数据类型、采集时间这些元信息；
16、生成对所述第一原始数据的转换日志。
17、可选地，所述利用基于机器学习技术的语义分析模块对标准化后的第一数据进行语义分析，自动生成数据元模型并构建知识图谱的步骤，包括：
18、输入经过标准化的第一数据到语义分析模块；
19、利用自然语言处理和机器学习技术，对第一数据进行语义分析，并识别第一数据中包含的概念、实体、关系这些语义元素；
20、基于前一步骤的语义分析结果，自动构建数据元模型；
21、将识别的语义元素转化为知识图谱中的节点和边，构建包含语义信息的结构化知识库；
22、利用机器学习技术，对语义分析、数据元模型和知识图谱进行不断的学习和优化。
23、可选地，所述通过基于区块链的数据存储模块，利用区块链技术对所述第一数据、所述数据元模型和所述知识图谱进行存储和追溯，确保所述第一数据的可验证性和不可篡改性的步骤，包括：
24、选择合适的区块链平台，部署区块链网络节点，构建分布式账本，生成第一区块链网络；
25、将所述第一数据、所述数据元模型、所述知识图谱这些数据上传至第一区块链网络，并通过智能合约将所述第一数据、所述数据元模型、所述知识图谱以区块的形式存储在分布式账本中；
26、为物联网api对接平台的每个参与方建立用于身份认证和权限管理的数字身份证书；
27、根据每个参与方的不同角色设置数据的访问控制策略以确保数据的安全性；
28、记录对所述第一数据、所述数据元模型、所述知识图谱的创建、修改、访问的操作，生成审计日志；
29、构建数据查询接口，供各个参与方根据需求查询和验证数据内容；
30、根据业务需求和技术发展，优化区块链网络的性能和功能以支持新的数据类型和应用场景的灵活集成。
31、可选地，所述利用所述数据元模型和所述知识图谱对所述第二数据进行分析得到第三数据的步骤，包括：
32、将所述第二数据与所述数据元模型进行语义校验和映射；
33、利用知识图谱中的实体、属性和关系，对经过校验和映射的所述第二数据进行分析，并应用推理规则推断出第三数据；其中，所述第三数据包括：数据挖掘结果、算法分析输出、预测模型发现、用户反馈、市场调研结果和专家评估结果；
34、根据应用场景的需求，将第三数据以合适的格式输出。
35、可选地，所述实时数据流分析模块采用实时数据流分析技术对所述第三数据进行智能分析和处理，结合网络流量调控算法动态优化api响应速度的步骤，包括：
36、采用流式计算引擎接收和处理第三数据；
37、设计针对业务需求的实时分析算法对第三数据进行分析，得到实时分析结果；
38、监控api接口的访问流量和响应时间，应用基于反馈控制的动态流量调节算法，根据实时分析结果调整算法参数，动态优化api响应速度。
39、可选地，所述从所述第二数据中提取出由预设的监控设备采集的第一图像数据的步骤，包括：
40、解析接收到的所述第二数据，识别并提取其中的携带有预设的监控设备的标记的图像数据帧作为第一图像数据；
41、根据业务需求，对第一图像数据进行格式转换和压缩；
42、检查提取的第一图像数据的完整性和有效性；
43、对第一图像数据进行基础的增强和优化处理；
44、将提取的第一图像数据持久化存储，支持历史数据查询和分析；
45、设计数据管理模块，提供第一图像数据的快速检索和访问能力；
46、根据业务需求，实施数据加密和访问控制措施以确保第一图像数据的完整性和机密性，保护隐私信息。
47、可选地，所述利用基于图像识别的监控分析模块，基于图像识别和深度学习技术对所述第一图像数据进行智能分析，识别异常情况并触发预警的步骤，包括：
48、对所述第一图像数据进行格式转换、尺度调整、色彩校正的预处理操作，得到第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述获取来自物联网设备的第一原始数据，并通过自适应数据格式转换模块对所述第一原始数据进行统一标准化处理，得到第一数据的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述利用基于机器学习技术的语义分析模块对标准化后的第一数据进行语义分析，自动生成数据元模型并构建知识图谱的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述通过基于区块链的数据存储模块，利用区块链技术对所述第一数据、所述数据元模型和所述知识图谱进行存储和追溯，确保所述第一数据的可验证性和不可篡改性的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述利用所述数据元模型和所述知识图谱对所述第二数据进行分析得到第三数据的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法
7.根据权利要求6所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述从所述第二数据中提取出由预设的监控设备采集的第一图像数据的步骤，包括：
8.根据权利要求7所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述利用基于图像识别的监控分析模块，基于图像识别和深度学习技术对所述第一图像数据进行智能分析，识别异常情况并触发预警的步骤，包括：
9.根据权利要求8所述的用于物联网API对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述根据识别异常情况的结果，根据预设的异常事件模型生成异常事件描述数据，并将所述异常事件描述数据进行存储的步骤，包括：
10.一种用于物联网API对接平台的数据管理系统，其特征在于，包括：物联网设备；监控设备；以及设置有自适应数据格式转换模块、语义分析模块、数据存储模块、实时数据流分析模块和监控分析模块的管理服务器；
...【技术特征摘要】
1.一种用于物联网api对接平台的数据管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于物联网api对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述获取来自物联网设备的第一原始数据，并通过自适应数据格式转换模块对所述第一原始数据进行统一标准化处理，得到第一数据的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的用于物联网api对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述利用基于机器学习技术的语义分析模块对标准化后的第一数据进行语义分析，自动生成数据元模型并构建知识图谱的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的用于物联网api对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述通过基于区块链的数据存储模块，利用区块链技术对所述第一数据、所述数据元模型和所述知识图谱进行存储和追溯，确保所述第一数据的可验证性和不可篡改性的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的用于物联网api对接平台的数据管理方法，其特征在于，所述利用所述数据元模型和所述知识图谱对所述第二数据进行分析得到第三数据的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的用于物联网api对...
【专利技术属性】
技术研发人员：王曦炜，周方，曹宇，
申请(专利权)人：深圳前海聚火科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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