基于物联网的牛奶质量溯源系统(3)

在物联网的机器到机器、人到机器和机器到人的信息传输中，有多种通信技术可供选择，他们主要分为有线（如DSL、PON 等）和无线（如CDMA、GPRS、IEEE 802.11a/b/g WLAN等）两大类技术，这些技术均已相对成熟。在物联网的实现中，格外重要的是无线传感网技术。 3）数据融合与智能技术

物联网是由大量传感网节点构成的，在信息感知的过程中，采用各个节点单独传输数据到汇聚节点的方法是不可行的。因为网络存在大量冗余信息，会浪费大量的通信带宽和宝贵的能量资源。此外，还会降低信息的收集效率，影响信息

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采集的及时性，所以需要采用数据融合与智能技术进行处理。 4）分布式数据融合技术

所谓数据融合是指将多种数据或信息进行处理，组合出高效且符合用户需求的数据的过程。在传感网应用中，多数情况只关心监测结果，并不需要收集大量原始数据，数据融合是处理该类问题的有效手段。

例如，借助数据稀疏性理论在图像处理中的应用，可将其引入传感网用于数据压缩，以改善数据融合效果。分布式数据融合技术需要人工智能理论的支撑，包括智能信息获取的形式化方法、海量信息处理的理论和方法、网络环境下信息的开发与利用方法，以及计算机基础理论。同时，还需掌握智能信号处理技术，如信息特征识别和数据融合、物理信号处理与识别等。 5）海量信息智能分析与控制

海量信息智能分析与控制是指依托先进的软件工程技术，对物联网的各种信息进行海量存储与快速处理，并将处理结果实时反馈给物联网的各种“控制”部件。智能技术是为了有效地达到某种预期的目的，利用知识分析后所采用的各种方法和手段。通过在物体中植入智能系统，可以使得物体具备一定的智能性，能够主动或被动的实现与用户的沟通，这也是物联网的关键技术之一。智能分析与控制技术主要包括人工智能理论、先进的人机交互技术、智能控制技术与系统等。物联网的实质是给物体赋予智能，以实现人与物体的交互对话，甚至实现物体与物体之间的交互或对话。为了实现这样的智能性，例如，控制智能服务机器人完成既定任务包括运动轨迹控制、准确的定位及目标跟踪等，需要智能化的控制技术与系统。 根据物联网的内涵可知，要真正实现物联网需要感知、传输、控制及智能等多项技术。物联网的研究将带动整个产业链或者说推动产业链的共同发展。信息感知技术、网络通信技术、数据融合与智能技术、云计算等技术的研究与应用，将直接影响物联网的发展与应用，只有综合研究解决了这些关键技术问题，物联网才能得到快速推广，造福于人类社会，实现智慧地球的美好愿望。物联网在各个领域的应用现状和未来的发展状况表明，各个行业对于物联网的需求程度不一，侧重点更是千差万别。基于目前物联网技术的发展状况，可以预见，物联网正在快速地走进人们的生活，它的实际应用将分以下三个步骤实现：实现物体的自我感知功能；物与物之间相互联系，交换信息；系统通过分析物联节点

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的信息，做出最优化的调整策略，控制整个系统超优化方向做出改变。

目前物联网的发展正处起步阶段，仍然面临技术完备性不足、产品成熟度低、成本偏高等诸多制约因素，但目前良好的外部环境，将有利于这些问题的解决。相信在不久的将来我们一定会看到一个充满生机与活力的物联网。

2.2数据库及其关键技术

物联网的发展使信息的收集变得更加全面和迅速，于是就需要更有效的手段对信息进行储存和组织，并提供便捷的查询。这就用到了已经有着半个世纪历史的数据库技术。

在上世纪60年代，诞生了以IBM的SABRE为代表的一些成功的早起数据库系统。这些系统在今天看来虽说很落后，但是在当时的时代背景下仍然是十分先进且有实际作用的。由于这些数据库如果要访问想要的内容，需要遍历整个数据库，这就是在其数据库最大的缺陷。而这类早期数据库被统称为“导航式数据库”。

到了70年代，为了改变早期数据库的弊端，IBM的Codd进行了一系列研究并最先提出了数据库逻辑组成与物理储存结构分离的思想，这为关系数据库的发展奠定了基石。此后加州大学伯克利分校开发的Ingres和IBM开发的System R引领了关系数据库几十年的发展历史，以至于如今大部分的商用数据库都出自二者。关系数据库的优点主要有以下几个：高度的数据独立性；开放的数据语意、数据一致性、数据冗余性；灵活的自定义操作语言。

关系数据库的应用取得了巨大的成功，但是它也是有缺点的，主要体现在：缺乏对真实世界实体的有效表达；缺乏对复杂查询的有效处理；缺乏对Web应用的有效支持。因此关系数据库在CAD、CAM、GIS和动态网页等方面产生了局限性。鉴于此，很多科学家开始研究被称为“NoSQL”的非关系数据库来弥补关系数据库的这些缺陷，并且一些知名的开源NoSQL数据库已经在Facebook等社交网站开始应用。但是需要注意的是NoSQL并不是取代关系数据库，而是要弥补一些关系数据库遇到的瓶颈。在传统的数据处理领域关系数据库的地位依然无可替代。

无线传感网是物联网的一个重要组成部分，它的一个重要特点是以数据库为

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中心。无线传感网的数据具有以下特点：

1）海量性：假设有一个拥有100个传感器的传感网，而每个传感节点每分钟只传回1Kb的数据，那么每天的数据量就达到1.4Gb。如果是一些大型的敏感的传感网，每天的数据量可达1TB以上。至于未来物物互联的物联网时代，产生的数据就是十分庞大的数量。因此物联网数据具有海量性。

2）多态性：物联网的应用包罗万象，产生的数据自然也是多种多样。有温度、湿度等环境数据；有视频、音频等多媒体数据；还有与用户交换信息的结构化数据等等。数据的多态性必然增加数据的复杂性，不同网络产生的数据格式可能不同，就算是相同类型的数据也会有单位和精度的差别，一个测量量在不同的时间也在变化。因此物联网数据具有多态性。

3）关联性及语义性：物联网中的数据都不会是相互独立的。描述同一个实体的数据在时间上具有关联性；描述不同实体的数据在空间上会有关联性；描述实体的不同维度之间也具有关联性。而不同的关联性组合会产生丰富的语义，可以通过数据在时间或空间或维度上的关联性推断出实体的变化。

由上可见，数据库技术在物联网时代还应该能储存海量的数据，并快速处理用户的查询，以及消除查询结果中的冗余和不确定性。在本方案中，数据库技术得到了很好的应用。

数据库的关键技术如下：

2.2.1 RFID技术

通过上面的介绍我们已经知道，物联网追求的是“物物互联”，但是当赋予地球上所有的物品以唯一地址时，对各个物品所蕴含的信息的储存、识别、读取和传输就十分重要。这就需要应用到自动识别技术。

自动识别技术主要包括以下几种：光符号识别技术、语音识别技术、生物计量识别技术、IC卡技术、条形码技术和射频识别技术等。其中条形码技术在我们生活中应用的十分广泛，几乎在每件商品上都有条形码的身影。但是它也有例如读取速度慢、储存能力小。工作距离近等很明显的缺点。

近年来无线射频识别技术（RFID）逐渐完善，它有许多独特的优势，例如防水防磁、读取速度快、储存能力强和识别距离远等，因此RFID能十分好的替

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