一种面向服务的感知云系统、方法、介质及设备

摘要

本发明涉及一种面向服务的感知云系统、方法、介质及设备，系统包括：感知云资源模块，用于将传感器资源映射成虚拟感知资源；感知云服务模块，用于对虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库；感知云应用模块，用于建立感知应用描述模型库；感知云管理模块，用于根据用户请求中探测感知任务的任务类型在感知应用描述模型库中匹配对应的感知应用描述模型，根据感知应用描述模型中的服务需求在感知服务描述模型库中匹配对应的感知服务描述模型，根据感知服务描述模型调用对应的传感器资源，实现为用户按需动态提供各种探测感知应用服务，能够有效提升复杂环境下的探测感知能力。

说明书

技术领域

本发明涉及感知云技术领域，尤其涉及一种面向服务的感知云系统、方法、介质及设备。

背景技术

探测感知面临着越来越大的挑战，一方面：探测感知任务更加多样性，探测感知对象更加多元化与难探测，探测感知环境愈发复杂；另一方面，受性能和资源等条件的限制，单一的传感器难以完成复杂环境下的探测感知任务。协同探测感知系统，已经成为提高复杂环境下探测感知能力的有效途径。

但传统的组网协调探测感知模式是针对某一特定的场景对应的特定任务进行组网，也就是说，传统的组网协调探测感知模式只能完成特定场景中特定的感知任务，而不能完成复杂环境下的动态感知任务。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的问题，提供一种面向服务的感知云系统、方法、介质及设备。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种面向服务的感知云系统，包括：

感知云资源模块，用于将传感器资源映射成虚拟感知资源，建立感知资源描述模型，聚合形成虚拟感知资源池；

感知云服务模块，用于对所述虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型包括服务类型和与服务类型对应的感知资源；

感知云应用模块，用于建立感知应用描述模型库，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型包括任务类型和与任务类型对应的服务需求；

感知云管理模块，用于根据用户请求中探测感知任务的任务类型在感知应用描述模型库中匹配对应的感知应用描述模型，根据所述感知应用描述模型中的服务需求在感知服务描述模型库中匹配对应的感知服务描述模型，根据所述感知服务描述模型调用对应的传感器资源。

本发明的有益效果是：通过将传感器资源虚拟化，将虚拟感知资源进行服务化封装，得到多个感知服务描述模型，构建了感知服务系统；按照探测感知任务的任务类型与服务需求构建多种感知应用描述模型，构建了感知应用系统；感知应用描述模型的服务需求与感知服务描述模型的服务类型匹配；当接收到用户请求时，根据用户请求中的探测感知任务的任务类型匹配对应的感知应用描述模型，根据感知应用描述模型的服务需求匹配对应感知服务描述模型，根据感知服务描述模型调用对应的传感器资源，实现为用户按需动态提供各种探测感知应用服务，能够有效提升复杂环境下的探测感知能力。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步，所述感知云资源模块具体用于利用资源虚拟化技术将分散部署的各类传感器资源映射成虚拟感知资源，建立感知资源描述模型，所述感知资源描述模型如下：

DMSR＝(ID，State，Location，Capability)

其中，ID指感知资源标识，State指感知资源当前状态，Location指感知资源实体所处地理位置，Capability指感知资源的感知能力。

采用上述进一步方案的有益效果是：通过将传感器资源虚拟化为包括ID，State，Location，Capability等内容项的虚拟感知资源，将分散部署的各种传感器资源合成为一个统一高效的任务系统，构建了感知云系统，感知云系统内部，通过统一的调度，使各类传感器资源在时间同步和空间同步下按照最优的运用策略协同工作，增强了系统的互操作性、自组织和自适应性等，为构建智能化探测感知提供了条件。

进一步，感知云服务模块具体用于对所述虚拟感知资源池中的虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型如下：

DMSS＝(Type，Resource)

其中，Type指服务类型，Resource指探测感知过程中所需要的传感器资源，所述传感器资源由感知资源描述模型DMSR对应的感知资源构成。

采用上述进一步方案的有益效果是：对虚拟感知资源池中的虚拟感知资源进行服务化封装，隐藏资源的内部属性，仅以统一的接口对外公开，通过服务化的形式满足了用户按需动态调用各类传感器资源的需要。

进一步，所述感知云应用模块具体用于建立感知应用描述模型库，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型如下：

DMSA＝(Task，Requirement)

其中，Task指探测感知任务，Requirement指探测感知任务的服务需求，感知应用描述模型中的服务需求Requirement与所述感知服务描述模型中的服务类型Type对应。

采用上述进一步方案的有益效果是：按照探测感知任务的任务类型与服务需求构建多种感知应用描述模型；感知应用描述模型的服务需求与感知服务描述模型的服务类型匹配；当接收到用户请求时，即可快速获取所需的传感器资源，实现为用户按需动态提供各种探测感知应用服务，能够有效提升复杂环境下的探测感知能力。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种面向服务的感知云方法，包括：

根据用户请求中探测感知任务的任务类型在感知应用描述模型库中匹配对应的感知应用描述模型；

根据所述感知应用描述模型中的服务需求在感知服务描述模型库中匹配对应的感知服务描述模型，根据所述感知服务描述模型调用对应的传感器资源；

其中，预先将传感器资源映射成虚拟感知资源，建立感知资源描述模型，聚合形成虚拟感知资源池；对所述虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型包括服务类型和与服务类型对应的感知资源；建立感知应用描述模型库，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型包括任务类型和与任务类型对应的服务需求。

本发明的有益效果是：通过将传感器资源虚拟化，将虚拟感知资源进行服务化封装，得到多个感知服务描述模型，构建了感知服务系统；按照探测感知任务的任务类型与服务需求构建多种感知应用描述模型，构建了感知应用系统；感知应用描述模型的服务需求与感知服务描述模型的服务类型匹配；当接收到用户请求时，根据用户请求中的探测感知任务的任务类型匹配对应的感知应用描述模型，根据感知应用描述模型的服务需求匹配对应感知服务描述模型，根据感知服务描述模型调用对应的传感器资源，实现为用户按需动态提供各种探测感知应用服务，能够有效提升复杂环境下的探测感知能力。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步，所述感知资源描述模型如下：

DMSR＝(ID，State，Location，Capability)

其中，ID指感知资源标识，State指感知资源当前状态，Location指感知资源实体所处地理位置，Capability指感知资源的感知能力。

进一步，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型如下：

DMSS＝(Type，Resource)

其中，Type指服务类型，Resource指探测感知过程中所需要的传感器资源，所述传感器资源由感知资源描述模型DMSR对应的感知资源构成。

进一步，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型如下：

DMSA＝(Task，Requirement)

其中，Task指探测感知任务，Requirement指探测感知任务的服务需求，感知应用描述模型中的服务需求Requirement与所述感知服务描述模型中的服务类型Type对应。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述技术方案所述的面向服务的感知云方法。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述技术方案所述的面向服务的感知云方法。

本发明附加的方面及其优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。

附图说明

图1为本发明实施例提供的面向服务的感知云系统框图；

图2为本发明实施例提供的面向服务的感知云方法流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

图1为本发明实施例提供的面向服务的感知云系统框图。如图1所示，该系统包括：感知云资源模块101、感知云服务模块102、感知云应用模块103和感知云管理模块104。

感知云资源模块101，用于将传感器资源映射成虚拟感知资源，建立感知资源描述模型，聚合形成虚拟感知资源池；

感知云服务模块102，用于对所述虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型包括服务类型和与服务类型对应的感知资源；

感知云应用模块103，用于建立感知应用描述模型库，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型包括任务类型和与任务类型对应的服务需求；

感知云管理模块104，用于根据用户请求中探测感知任务的任务类型在感知应用描述模型库中匹配对应的感知应用描述模型，根据所述感知应用描述模型中的服务需求在感知服务描述模型库中匹配对应的感知服务描述模型，根据所述感知服务描述模型调用对应的传感器资源。

上述实施例中，通过将传感器资源虚拟化，将虚拟感知资源进行服务化封装，得到多个感知服务描述模型，构建了感知服务系统；按照探测感知任务的任务类型与服务需求构建多种感知应用描述模型，构建了感知应用系统；感知应用描述模型的服务需求与感知服务描述模型的服务类型匹配；当接收到用户请求时，根据用户请求中的探测感知任务的任务类型匹配对应的感知应用描述模型，根据感知应用描述模型的服务需求匹配对应感知服务描述模型，根据感知服务描述模型调用对应的传感器资源，实现了为用户按需动态提供各种探测感知应用服务，能够有效提升复杂环境下的探测感知能力。

可选地，所述感知云资源模块具体用于利用资源虚拟化技术将分散部署的各类传感器资源映射成虚拟感知资源，建立感知资源描述模型，所述感知资源描述模型如下：

DMSR＝(ID，State，Location，Capability)

其中，ID指感知资源标识，State指感知资源当前状态，Location指感知资源实体所处地理位置，Capability指感知资源的感知能力。

例如，传感器资源包括传感器S1、S2、……、Sn，映射后的虚拟感知资源包括虚拟传感器VS1、VS2、……、VSn，其中，n代表传感器数量。

上述实施例中，通过将传感器资源虚拟化为包括ID，State，Location，Capability等内容项的虚拟感知资源，将分散部署的各种传感器资源合成为一个统一高效的任务系统，构建了感知云系统，感知云系统内部，通过统一的调度，使各类传感器资源在时间同步和空间同步下按照最优的运用策略协同工作，增强了系统的互操作性、自组织和自适应性等，为构建智能化探测感知提供了条件。

可选地，感知云服务模块具体用于对所述虚拟感知资源池中的虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型如下：

DMSS＝(Type，Resource)

其中，Type指服务类型，如侦察、监视、跟踪和定位等服务；Resource指探测感知过程中所需要的传感器资源，所述传感器资源由感知资源描述模型DMSR对应的感知资源构成。

上述实施例中，对虚拟感知资源池中的虚拟感知资源进行服务化封装，隐藏资源的内部属性，仅以统一的接口对外公开，通过服务化的形式满足了用户按需动态调用各类传感器资源的需要。

可选地，所述感知云应用模块具体用于建立感知应用描述模型库，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型如下：

DMSA＝(Task，Requirement)

其中，Task指探测感知任务，Requirement指探测感知任务的服务需求，感知应用描述模型中的服务需求Requirement与所述感知服务描述模型中的服务类型Type对应。

实际探测过程中，感知云系统接收来自外部用户的应用请求，根据应用请求内容匹配对应的感知应用描述模型，由感知应用描述模型中的Requirement找到对应的感知服务描述模型，根据感知服务描述模型内Resource关联的感知资源描述模型聚集相应的传感器资源，最后由聚集的传感器资源共同完成用户提出的应用请求。

上文结合图1，详细描述了根据本发明实施例提供的面向服务的感知云系统。下面结合图2，详细描述本发明实施例提供的面向服务的感知云方法。

如图2所示，一种面向服务的感知云方法，包括：

S201，根据用户请求中探测感知任务的任务类型在感知应用描述模型库中匹配对应的感知应用描述模型；

S202，根据所述感知应用描述模型中的服务需求在感知服务描述模型库中匹配对应的感知服务描述模型，根据所述感知服务描述模型调用对应的传感器资源；

其中，预先将传感器资源映射成虚拟感知资源，建立感知资源描述模型，聚合形成虚拟感知资源池；对所述虚拟感知资源进行服务化封装，建立感知服务描述模型库，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型包括服务类型和与服务类型对应的感知资源；建立感知应用描述模型库，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型包括任务类型和与任务类型对应的服务需求。

可选地，所述感知资源描述模型如下：

DMSR＝(ID，State，Location，Capability)

其中，ID指感知资源标识，State指感知资源当前状态，Location指感知资源实体所处地理位置，Capability指感知资源的感知能力。

可选地，所述感知服务描述模型库中的感知服务描述模型如下：

DMSS＝(Type，Resource)

其中，Type指服务类型，Resource指探测感知过程中所需要的传感器资源，所述传感器资源由感知资源描述模型DMSR对应的感知资源构成。

可选地，所述感知应用描述模型库中的感知应用描述模型如下：

DMSA＝(Task，Requirement)

其中，Task指探测感知任务，Requirement指探测感知任务的服务需求，感知应用描述模型中的服务需求Requirement与所述感知服务描述模型中的服务类型Type对应。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述技术方案所述的面向服务的感知云方法。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述技术方案所述的面向服务的感知云方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。