一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件

摘要

本发明实施例提供了一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件，涉及物联网技术领域。该方法包括：获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；其中，第一类传感器和第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异；基于第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别；从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率；控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集；与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以实现降低物联网中的各个传感器的能耗，以延长各个传感器的使用寿命，从而，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

说明书

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，特别是涉及一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件。

背景技术

随着科学技术的不断发展，物联网(Internet of things，IOT)这一新兴的技术得到了快速的发展。所谓物联网即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

也就是说，物联网将互联网的概念扩展到物理设备和日常对象之间的连接，从而，实现物理设备与现实环境的连接，通常可以通过物联网中间件实现。

其中，所谓物联网中间件是一类介于应用系统和操作系统之间的软件，物联网中间件使用操作系统所提供的基础服务，衔接应用系统的各个部分的应用软件，从而，达到资源共享、功能共享的目的。

此外，情境感知技术是物联网技术的重要构成，所谓情境感知技术是指：依据物联网底层所设置的各个传感器感知现实环境的数据信息，进而，经过处理判断后，告知物理设备当前所处的现实环境对应的情境。简单说就是通过传感器及其相关的技术使物理设备能够“感知”到当前的情境。

在物联网的实际应用中，考虑到由于某些较为恶劣和复杂的现实环境，会导致各个传感器的维护较为困难且成本较高，因此，如何降低物联网中的各个传感器的能耗，以延长各个传感器的使用寿命，从而，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本，成为当前亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于情境分类的传感器控制方法及一种物联网中间件，可以实现降低物联网中的各个传感器的能耗，以延长各个传感器的使用寿命，从而，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于情境分类的传感器控制方法，应用于物联网中间件，所述方法包括：

获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；

基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别；其中，所述第一类传感器和所述第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异；

从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与所述当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率；

控制所述第二类传感器按照所述目标采样频率进行信息采集。

可选的，一种具体实现方式中，所述方法还包括：

根据所述目标采样频率获取指定采样频率；其中，所述指定采样频率与所述当前情境类别相关，并且与所述目标采样频率具有倍数关系

控制第三类传感器按照所述指定采样频率确定第三类信息；其中，所述第一类传感器、所述第二类传感器和所述第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

可选的，一种具体实现方式中，在所述基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别之前，所述方法包括：

对所述第一类信息和/或所述第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

所述基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别，包括：

在对所述第一类信息或第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别，或者，基于所述第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；

在对所述第一类信息和所述第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别。

可选的，一种具体实现方式中，在所述控制所述第二类传感器按照所述目标采样频率进行信息采集之前，所述方法还包括：

判断所述当前情境类别与预设的主题订阅表是否匹配；其中，所述主题订阅表是基于所述物联网中间件提供的订阅与发布服务设置的；

若匹配，则控制所述第二类传感器按照所述目标采样频率进行信息采集。

可选的，一种具体实现方式中，所述基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别，包括：

根据所述第一类信息和所述第二类信息，确定目标判决条件；其中，所述目标判决条件用于将当前所处现实环境划分到对应的情境状态；

从预设的关于判决条件和情境类别的对应关系中，查找与所述目标判决条件对应的情境类别，作为当前情境类别。

可选的，一种具体实现方式中，所述根据所述第一类信息和所述第二类信息，确定目标判决条件，包括：

确定各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成所述情境状态所做贡献的各个第二贡献程度；

基于所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度，确定用于表征所述情境状态的目标判决条件。

可选的，一种具体实现方式中，所述指定采样频率为：所述目标采样频率；所述控制第三类传感器按照指定采样频率确定第三类信息，包括：

控制第三类传感器按照所述目标采样频率采集第三类信息；或者，

控制第三类传感器按照所述目标采样频率，基于所述第一类传感器当前所采集到的信息、所述第二类传感器当前所采集到的信息，以及所述第三类传感器所确定的历史信息，推断所述第三类信息。

可选的，一种具体实现方式中，所述方法还包括：

从预设的关于情境类别和节点模式的对应关系中，查找与所述当前情境类别对应的节点模式，作为目标节点模式；

控制所述第二类传感器由当前节点模式切换至所述目标节点模式。

第二方面，本发明实施例提供了一种物联网中间件，所述物联网中间件包括：情境感知模块、开放服务接口模块和综合应用平台；

所述情境感知模块，用于：

获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；并基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别；其中，所述第一类传感器和所述第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异；

从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与所述当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率；并通过所述开放服务接口模块，向所述综合应用平台发送所述目标采样频率；

所述综合应用平台，用于：

控制所述第二类传感器按照所述目标采样频率进行信息采集。

可选的，一种具体实现方式中，所述综合应用平台还用于：

根据所述目标采样频率获取指定采样频率；其中，所述指定采样频率与所述当前情境类别相关，并且与所述目标采样频率具有倍数关系；

控制第三类传感器按照所述指定采样频率确定第三类信息；其中，所述第一类传感器、所述第二类传感器和所述第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

可选的，一种具体实现方式中，所述情境感知模块，还用于：

对所述第一类信息和/或所述第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

所述基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别，包括：

在对所述第一类信息或第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别，或者，基于所述第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；

在对所述第一类信息和所述第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别。

可选的，一种具体实现方式中，在所述通过所述开放服务接口模块，向所述综合应用平台发送所述目标采样频率之前，所述情境感知模块还用于：

判断所述当前情境类别与预设主题订阅表是否匹配；其中，所述预设主题订阅表是基于所述情境感知模块提供的订阅与发布服务设置的；

若匹配，则通过所述开放服务接口模块，向所述综合应用平台发送所述目标采样频率。

可选的，一种具体实现方式中，所述情境感知模块，还用于：

从预设的关于情境类别和节点模式的对应关系中，查找与所述当前情境类别对应的节点模式，作为目标节点模式；并通过所述开放服务接口模块，向所述综合应用平台发送所述目标节点模式；

所述综合应用平台，还用于控制所述第二类传感器由当前节点模式切换至所述目标节点模式。

可选的，一种具体实现方式中，所述情境感知模块包括：数据预处理单元和判决器；

所述数据预处理单元，用于对所述第一类信息和/或所述第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

所述判决器，用于在对所述第一类信息或第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别，或者，基于所述第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；在对所述第一类信息和所述第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；并从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与所述当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面提供的任一基于情境分类的传感器控制方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面提供的任一基于情境分类的传感器控制方法的步骤。

本发明实施例有益效果：

应用本发明实施例提供的方案，在物联网的实际应用中，可以根据物联网所处的应用场景，设计该应用场景中所需的各个传感器，进而，便可以基于各个传感器所采集信息的类型和各个传感器在信息采集过程的能耗差异，将各个传感器分为第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器，其中，第一类传感器实时进行信息采集，第二类传感器按照一采样频率进行信息采集，第三类传感器按照另一采样频率，进行信息确定。其中，第二类传感器所采用的采样频率与第三类传感器所采用的采样频率可以相同，也可以不同，并且，第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

这样，物联网中间件可以获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息，进而，便可以基于所获取到的第一类信息和第二类信息，确定物联网当前所处的情境，从而，得到当前情境类别。接着，便可以从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与上述当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率。之后，便可以控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集。

基于此，应用本发明实施例提供的方案，在物联网的实际应用中，可以根据应用场景的需求，以及各个传感器的能耗，为不同的传感器分配不同的采样频率，并且，可以根据当前所处情境的变化调整各个传感器的采样频率，使各个传感器的采样频率能够与当前情境类别相匹配。这样，便可以通过情境感知技术与物联网中间件的结合，使不同的传感器处于不同的工作模式下，达到降低物联网中的各个传感器的能耗的效果，延长各个传感器的使用寿命，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的实施例。

图1为本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法的一种流程示意图；

图2为图1中S102的一种具体实现方式的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法的另一种流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种物联网中间件的结构示意图；

图5为基于物联网的车辆防撞场景中，本发明实施例提供的一种物联网中间件的架构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员基于本申请所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在物联网的实际应用中，考虑到由于某些较为恶劣和复杂的现实环境，会导致各个传感器的维护较为困难且成本较高，因此，如何降低物联网中的各个传感器的能耗，以延长各个传感器的使用寿命，从而，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本，成为当前亟待解决的问题。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于情境分类的传感器控制方法。

其中，该方法应用于物联网中间件，并且，该方法可以适用于任一需要借助物联网中间件连接应用系统和操作系统的物联网应用场景，例如，基于物联网的车辆防撞场景、基于物联网的森林火灾预警场景、基于物联网的智能家居控制场景、基于物联网的煤矿安全监视场景等。

在本发明实施例中，在各类应用场景中，可以设计每类应用场景所需的各个传感器，进而，根据各个传感器所采集的信息类型和各个传感器在信息采集过程的能耗，对该应用场景所需的各个传感器进行分类，从而，将各个传感器分为第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器。并且，第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

其中，第一类传感器又称为基础传感器，其可以支持应用场景的基础功能，在应用场景中的物联网启动时，该类传感器必须一直工作，即实时进行信息采集。通常，可选的，第一类传感器为只与硬件或应用场景中的相关进程有关的传感器，例如，基于物联网的车辆防撞场景中的时间传感器等。

第二类传感器又称为低中能耗传感器，其采集的信息可以在一段时间内保持不变，从而，可以根据当前情境，调整该类传感器的采样频率。例如，基于物联网的车辆防撞场景中的气象传感器、方向传感器和速度传感器等。

第三类传感器又称为高能耗传感器，其采集的信息可以持续改变，但是，在应用场景中可以无需一直运转该类传感器，也就是说，可以每隔一段时间，运转一次该类传感器。例如，基于物联网的车辆防撞场景中的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)传感器等。

本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，可以包括如下步骤：

获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；其中，所述第一类传感器和所述第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异；

基于所述第一类信息和所述第二类信息，确定当前情境类别；

从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与所述当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率；

控制所述第二类传感器按照所述目标采样频率进行信息采集。

以上可见，应用本发明实施例提供的方案，在物联网的实际应用中，可以根据物联网所处的应用场景，设计该应用场景中所需的各个传感器，进而，便可以基于各个传感器所采集信息的类型和各个传感器在信息采集过程的能耗差异，将各个传感器分为第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器，其中，第一类传感器实时进行信息采集，第二类传感器按照一采样频率进行信息采集，第三类传感器按照另一采样频率，进行信息确定。其中，第二类传感器所采用的采样频率与第三类传感器所采用的采样频率可以相同，也可以不同，并且，第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

这样，物联网中间件可以获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息，进而，便可以基于所获取到的第一类信息和第二类信息，确定物联网当前所处的情境，从而，得到当前情境类别。接着，便可以从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与上述当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率。之后，便可以控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集。

基于此，应用本发明实施例提供的方案，在物联网的实际应用中，可以根据应用场景的需求，以及各个传感器的能耗，为不同的传感器分配不同的采样频率，并且，可以根据当前所处情境的变化调整各个传感器的采样频率，使各个传感器的采样频率能够与当前情境类别相匹配。这样，便可以通过情境感知技术与物联网中间件的结合，使不同的传感器处于不同的工作模式下，达到降低物联网中的各个传感器的能耗的效果，延长各个传感器的使用寿命，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

此外，在本发明实施例中，可以提前在物联网中导入各个传感器，并提前设定好不同的应用场景所对应的第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器组合，从而，在实际应用中，可以根据所检测到的位置信息，确定当前所处的应用场景，进而，在预先导入的各个传感器中匹配与该应用场景对应的第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器组合，从而，物联网中间件便可以基于所匹配的第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器组合，实现本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法。

基于此，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法可以不受应用场景的限制，而应用到更广泛的应用场景中。

下面结合附图，对本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法进行具体说明。

图1为本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法的流程示意图，如图1所示，该方法可以包括如下步骤：

S101：获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；

在确定应用场景所涉及的第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器后，第一类传感器便可以实时采集应用场景中的第一类信息，而第二类传感器则可以按照当前采样频率采集应用场景中的第二类信息，从而，第一类传感器可以向物联网中间件发送所采集到的第二类信息。

这样，物联网中间件便可以获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息。其中，第一类传感器和第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

S102：基于第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别；

在获取到上述第一类信息和第二类信息后，物联网中间件便可以基于上述第一类信息和第二类信息，确定当前所处的情境，从而，确定当前情境类别。

例如，在基于物联网的车辆防撞场景中，第一类传感器为时间传感器，第二类传感器包括气象传感器、方向传感器和速度传感器。

示例性的，在获取到的第一类信息为：上午，第二类信息包括：晴天、大直路和20km/s的情况下，可以确定当前所处的情境为：较难发生交通事故的情境，从而，确定当前情境类别为：安全；

示例性的，在获取到的第一类信息为：凌晨，第二类信息包括：雪天、十字路口和40km/s的情况下，可以确定当前所处的情境为：容易发生碰撞等交通事故的情境，从而，确定当前情境类别为：易撞。

其中，对于每个应用场景而言，可以实现设定该应用场景所可能出现的各类情境，并且，确定与每类情境所匹配的第一类信息和第二类信息，这样，在获取到第一类信息和第二类信息后，便可以确定与所获取的第一类信息和第二类信息相匹配的情境，则所确定的情境的类别即为当前情境类别。

例如，可以分别根据第一类信息和第二类信息的信息值所属的范围，确定第一类信息和第二类信息分别对应的初始情境类别，从而，将两个初始情境类别中，第二传感器所需能耗高的初始情境类别确定为当前情境类别。

示例性的，在基于物联网的车辆防撞场景中，可以设定该应用场景所可能出现的情境包括：安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞，并且，设定上述每种情境所匹配的第一类信息和第二类信息。假设，第一类信息为时间、第二类信息包括：天气、道路情形和行驶速度。从而，当物联网中间件获取到某个时刻的时间、天气、道路情形和行驶速度时，便可以从上述安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞，共五个情境中，确定与所获取到的时刻的时间、天气、道路情形和行驶速度相匹配的情境，则该情境即为当前时刻所处的情境，而该情境的类别即为当前情境类别。

S103：从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率；

由于为了能够尽可能地降低各个传感器的能耗，针对每个情境，可以根据该情境的需求，设定与该情境对应的采样频率，从而，建立关于情境类别和采样频率的对应关系。

其中，由于第一类传感器必须一直工作，而第二类传感器和第三类传感器可以按照一定的采样频率工作，从而，上述所确定的目标采样频率即为第二类传感器将要调整至的采样频率。

可选的，在确定上述目标采样频率后，还可以根据该目标采样频率，确定第三类传感器将要调整至的指定采样频率。例如，指定采样频率可以与目标采样频率为相同的频率，又例如，指定采样频率可以是目标采样频率的倍数，该倍数可以为任一正数，例如，0.5、1、2等，这都是合理的。

并且，在上述对应关系中，针对各个情境类别，对于情况较为紧急，从而，对信息更新的需求较高的情境类别而言，其对应的采样频率较高，从而，在该情境下，第二类传感器的能耗较高。

可选的，对于情况较为紧急，从而，对信息更新的需求较高的情境类别而言，当所确定的目标采样频率较高时，可以同样地增加第三传感器所采用的指定采样频率，从而，第三类传感器的能耗也较高。

例如，在基于物联网的车辆防撞场景中，当存在安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞，共五个情境时，由于按照安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞的排列顺序，各个情境的情况越来越紧急，对信息更新的需求越来越高，因此，安全情境对应的采样频率最低，从而，在安全情境下，第二类传感器的能耗最低，可选的，也可以降低第三类传感器所采用的指定采样频率，从而，使第三类传感器的能耗最低；而极易撞情境对应的采样频率最高，从而，在安全情境下，第二类传感器的能耗最高，相应的，可选的，也可以提高第三类传感所采用的指定采样频率，从而，使第三类传感器的能耗最高。

这样，在确定出当前情境类别后，物联网中间件便可以从所预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与当前情境类别对应的采样频率，从而，便可以将所查找到的采样频率，作为目标采样频率，该目标采样频率即为第二类传感器所要调整至的采样频率。其中，也可以将上述所确定的目标采样频率称为第二类传感器的节能减耗方案。

S104：控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集；

在确定出上述目标采样频率后，物联网中间件便可以控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集。

其中，可选的，物联网中间件可以通过无线方式向第二类传感器发送控制指令，以控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集。

在应用场景中，与该应用场景对应的第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器可以分别按照各自的采集频率进行信息采集或信息确定。

基于此，在物联网中间件控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集后，此时，第一类传感器实时采集第一类信息，第二类传感器按照目标采样频率采集第二类信息，相应的，第三类传感器也可以按照为其所设定的采集频率确定第三类信息。

其中，所谓第三类信息是指：持续改变但无需持续确定的信息，也就是说，对于第三类传感器所确定的第三类信息而言，该第三类信息是持续改变的，但是，无需持续进行确定，而可以每隔一段时间，确定一次。例如，在基于物联网的车辆防撞场景中，第三类信息可以为车辆的GPS信息，则在基于物联网的车辆防撞场景中，第三类传感器可以为GPS传感器。

可选的，为第三类传感器所设定的采集频率可以是根据应用场景的实际情况设定的，与第一类传感器和第二类传感器无关的采集频率。

可选的，为了能够进一步降低第三类传感器在信息采集过程的能耗，为第三类传感器所设定的采集频率可以小于第二类采集频率所能采用的最小采集频率。

可选的，为了能够使为第三类传感器所设定的采集频率可以满足上述所确定的当前情境类别的需要，为第三类传感器所设定的采集频率可以是基于目标采样频率所确定的，例如，可以将为第三类传感器所设定的采集频率确定为目标采样频率，也可以将为第三类传感器所设定的采集频率设定为目标采样频率的预设数值倍，且该预设数值可以为任一正数，示例性的，该预设数值可以为0.5、1、2等。

基于此，可选的，一种具体实现方式中，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，还可以包括如下步骤11-12：

步骤11：根据目标采样频率获取指定采样频率；

其中，指定采样频率与当前情境类别相关，并且与目标采样频率具有倍数关系；

步骤12：控制第三类传感器按照指定采集频率确定第三类信息；

其中，第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

在本具体实现方式中，在确定出上述目标采样频率后，物联网中间件在控制第二类传感器按照该目标采样频率进行信息采集时，可以基于所确定的目标采样频率，为第三类传感器设定指定采样频率。

其中，可以根据当前情境类别的需求，设定与当前情境类别相关的，且与目标采样频率具有倍数关系的采样频率，作为为第三类传感器设定的指定采样频率。进而，便可以控制第三类传感器按照该指定采样频率确定第三类信息。

可选的，物联网中间件可以通过无线方式向第三类传感器发送控制指令，以控制第三类传感器按照指定采样频率进行信息采集。

其中，针对各个情境类别，对于情况较为紧急，从而，对信息更新的需求较高的情境类别而言，指定采样频率与目标采样频率所具有的倍数关系可以不小于1，即指定采样频率大于等于目标采样频率；而对于情况不紧急，从而，对信息更新的需求较低的情境类别而言，指定采样频率与目标采样频率所具有的倍数关系可以不大于1，即指定采样频率小于等于目标采样频率。

可选的，一种具体实现方式中，指定采样频率为目标采样频率，则上述步骤12可以包括如下步骤121：

步骤121：控制第三类传感器按照目标采样频率采集第三类信息。

在本具体实现方式中，物联网中间件可以控制第三类传感器按照上述目标采样频率进行信息采集，得到第三类信息。

可选的，一种具体实现方式中，上述步骤12可以包括如下步骤122：

步骤122：控制第三类传感器按照目标采样频率，基于第一类传感器当前所采集到的信息、第二类传感器当前所采集到的信息，以及第三类传感器所确定的历史信息，推断第三类信息。

在本具体实现方式中，第三类信息可以不是第三类传感器按照上述目标采样频率进行信息采集得到的，而是按照上述目标采样频率，按照机器学习技术推断得到的。

其中，第三类传感器可以根据机器学习算法，通过模型训练，学习自身所确的历史信息、第一类传感器采集到的信息以及第二类传感器所采集到的信息之间的对应关系，从而，可以按照上述目标采样频率，在每个采样时刻，获取第一类传感器当前所采集到的信息以及第二类传感器当前所采集到的信息，并利用第一类传感器当前所采集到的信息、第二类传感器当前所采集到的信息，以及第三类传感器所确定的历史信息，根据上述所学习到的对应关系，推断该采样时刻的第三类信息。

这样，由于第三类传感器在每次进行信息采集时的能耗较高，因此，利用机器学习技术进行第三类信息推断，可以减少第三类传感器进行信息采集时的能耗，从而，进一步降低第三类传感器的能耗。

可选的，一种具体实现方式中，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，还可以包括如下步骤21-22：

步骤21：从预设的关于情境类别和节点模式的对应关系中，查找与当前情境类别对应的节点模式，作为目标节点模式；

步骤22：控制第二类传感器由当前节点模式切换至目标节点模式。

在本具体实现方式中，在不同的情境下，第二类传感器具有不同的采样频率，从而，第二类传感器处于不同的能耗状态，即在不同的情境下，第二类传感器处于不同的节点模式。

基于此，针对每个情境，便可以设定与该情境对应的节点模式，从而，建立关于情境类别和节点模式的对应关系。

其中，在上述对应关系中，针对各个情境类别，对于情况较为紧急，从而，对信息更新的需求较高的情境类别而言，其对应的越高能耗的节点模式。

例如，在基于物联网的车辆防撞场景中，当存在安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞，共五个情境时，由于按照安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞的排列顺序，各个情境的情况越来越紧急，对信息更新的需求越来越高，因此，上述情境安全、难撞、易撞、较易撞和极易撞分别对应的节点模式为：休眠、低能耗工作、中低能耗工作、中高能耗工作和高能耗工作。

显然，安全情境对应的节点模式的能耗最低，从而，在安全情境下，第二类传感器和第三类传感器的能耗最低，而极易撞对应的节点模式的能耗最高，从而，在安全情境下，第二类传感器和第三类传感器的能耗最高。

这样，在确定出当前情境类别后，物联网中间件便可以从所预设的关于情境类别和节点模式的对应关系中，查找与当前情境类别对应的节点模式，从而，便可以将所查找到的节点模式，作为目标节点模式，该目标节点模式即为第二类传感器所要调整至的节点模式。

从而，在确定出上述目标节点模式后，物联网中间件便可以控制第二类传感器由当前节点模式切换至上述目标节点模式。

此外，结合上述所建立的关于情境类别和采样频率的对应关系，以及关于情境类别和节点模式的对应关系，可以得到关于情境类别、采样频率和节点模式的对应关系。

例如，如表1所示，为一种关于情境类别、采样频率和节点模式的对应关系的示意图。

表1

其中，第二类传感器的采样频率包括采样间隔和采样次数，并且，采样间隔表示为T

这样，比传统的固定采样频率更为灵活和人性化，并且，可以达到节能减耗的目的。

示例性的，在基于物联网的车辆防撞场景中，上述表1可以转化为表2：

表2

可选的，一种具体实现方式中，在上述各个具体实现方式的基础上，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，还可以包括如下步骤31：

步骤31：启动预设的与当前情境类别对应的响应动作。

在本具体实现方式中，在某些情境下，为了避免出现意外，保证人员和设备的安全，使物联网能够正常运行，需要控制该情境下的各类物理设备采取相应的响应动作，来应对该情境。

例如，在基于物联网的车辆防撞场景中，当当前情境类别为极易撞时，物联网中间件可以启动预设的防撞动作，从而，启动车辆中的防撞装置以防患于未然，并且，可以启动预设的定位动作，从而，启动车辆中的位置传感器，以对车辆进行精准定位，以便于在车辆出现危险时，及时报警。

可选的，一种具体实现方式中，在上述各个具体实现方式的基础上，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，还可以包括如下步骤41：

步骤41：通过所预设的Web界面输出当前情境类别和/或目标节点模式。

在本具体实现方式中，为了便于用户对应用场景进行远程监控，可以在物联网中间件上设置Web界面，从而，物联网中间件便可以通过该Web界面输出上述所确定的当前情境类别和/或目标节点模式。

基于此，应用本发明实施例提供的方案，在物联网的实际应用中，可以根据应用场景的需求，以及各个传感器的能耗，为不同的传感器分配不同的采样频率，并且，可以根据当前所处情境的变化调整各个传感器的采样频率，使各个传感器的采样频率能够与当前情境类别相匹配。这样，便可以通过情境感知技术与物联网中间件的结合，使不同的传感器处于不同的工作模式下，达到降低物联网中的各个传感器的能耗的效果，延长各个传感器的使用寿命，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

可选的，一种具体实现方式中，如图2所示，上述步骤S102，基于第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别，可以包括如下步骤S1021-S1022：

S1021：根据第一类信息和第二类信息，确定目标判决条件；

其中，目标判决条件用于将当前所处现实环境划分到对应的情境状态；

S1022：从预设的关于判决条件和情境类别的对应关系中，查找与目标判决条件对应的情境类别，作为当前情境类别。

在本具体实现方式中，应用场景中的第一类传感器所采集的第一类信息和第二类传感器所采集的第二类信息，可以反映应用场景当前所呈现的现实环境，进而，可以反映该现实环境对应的情境状态。也就是说，可以利用应用场景中的第一类传感器所采集的第一类信息和第二类传感器所采集的第二类信息，对应用场景当前所处现实环境进行情境划分，以将该当前所处现实环境划分到对应的情境状态。

例如，在基于物联网的车辆防撞场景中，第一类传感器为时间传感器，第二类传感器包括气象传感器、方向传感器和速度传感器。进而，在获取到的第一类信息为：上午，第二类信息包括：晴天、大直路和20km/s的情况下，上述第一类信息和第二类信息可以反映：基于物联网的车辆防撞场景当前所呈现的现实环境为在一个晴天的上午，可见度比较高，车辆在路况较好的路面上，以低速行驶。从而，上述第一类信息和第二类信息可以反映上述现实环境对应的情境状态为：一个安全的驾驶环境。这样，便可以将上述现实环境划分到安全这一情境状态。

基于此，针对应用场景中所可能存在的每个情境，可以根据该情境所对应的现实环境，设定该情境的情境类别下的真实的第一类信息和第二类信息，进而，根据该真实的第一类信息和第二类信息，设定该情境的情境类别对应的判决条件。

也就是说，针对应用场景，可以首先设定该应用场景所可能存在的各个情境类别，进而，根据每个情境类别所对应的真实环境，得到每个情境类别下的真实的第一类信息和第二类信息，从而，便可以根据每个情境类别下的真实的第一类信息和第二类信息，设定每个情境类别对应的判决条件，进而，便可以建立关于判决条件和情境类别的对应关系。

这样，在获取到第一类信息和第二类信息后，便可以首先根据所获取到的第一类信息和第二类信息，与每个情境类别下的真实的第一类信息和第二类信息的对比结果，确定用于表征当前所处现实环境对应的情境状态，进而，确定用于将当前所处现实环境划分到对应的情境状态，以确定当前情境类别的目标判决条件。进而，便可以在上述关于判决条件和情境类别的对应关系中，查找与目标判决条件对应的情境类别，则所确定的情境类别即为当前情境类别。

例如，如上述表1中的前两列，即为一种关于判决条件和情境类别的对应关系的示意图。示例性的，如表2所示，在基于物联网的车辆防撞场景的关于判决条件和情境类别的对应关系中，判决条件可以为权重值。

又例如，针对应用场景所可能存在的各个情境类别，根据该情境类别所对应的真实环境，得到每个情境类别下的真实的第一类信息和第二类信息的信息值所属的信息值范围，这样，便可以将所得到的各个信息值范围作为判决条件，从而，建立关于信息值范围与情境类别的对应关系，则该对应关系即为关于判决条件和情境类别的对应关系。

示例性的，如表3所示，为一种关于判决条件和情境类别的对应关系的示意图，其中，第一列为各个情境类别下的真实的第一类信息和第二类信息的信息值所属的信息值范围，第二列为各个情境类别。

表3

则在表3所示的关于判决条件和情境类别的对应关系的基础上，可以首先确定所获取到的第一类信息和第二类信息所属的目标信息值范围，作为用于表征当前所处现实环境对应的情境状态的目标判决条件，进而，在上述表3中，查找该目标信息值范围对应的情境类别，从而，得到与目标判决条件对应的情境类别，作为当前情境类别。

可选的，一种具体实现方式中，上述步骤S1021，根据第一类信息和第二类信息，确定目标判决条件，可以包括如下步骤41-42：

步骤41：确定各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成上述情境状态所做贡献的各个第二贡献程度；

在本具体实现方式中，在每个情境类别下，各个第一类信息和各个第二类信息共同形成了该情境类别下的情境状态，也就是说，针对该情境类别下的情境状态的形成，各个第一类信息和各个第二类信息均做出来贡献，起到了作用。

其中，针对该情境类别下的情境状态的形成，不同的第一类信息和第二类信息所起的作用可以相同，也可以不同，即对形成当前所处现实环境对应的情境状态，各个第一类信息和各个第二类信息所做贡献的贡献程度可以相同，也可以不同。

这样，针对应用场景中所可能存在的每个情境，可以根据该情境下的真实的各个第一类信息和各个第二类信息，分别设定与该情境相匹配的各个第一信息和各个第二类信息的信息值对形成该情境所做贡献的贡献程度。从而，在所获取到的各个第一类信息和各个第二类信息后，便可以根据所获取到的各个第一类信息和各个第二类信息的信息值，确定各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第二贡献程度。

步骤42：基于所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度，确定用于表征情境状态的目标判决条件。

在确定出上述各个第一贡献程度和各个第二贡献程度后，便可以基于所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度，确定用于表征当前所处现实环境对应的情境状态的目标判决条件。

可选的，上述步骤41，确定各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成上述情境状态所做贡献的各个第二贡献程度，可以包括如下步骤51：

步骤51：从预设的关于信息值和权重值的对应关系中，查找与各个第一类信息和各个第二类信息分别对应的权重值，作为各个第一贡献程度和各个第二贡献程度。

针对应用场景中所可能存在的每个情境，可以根据该情境下的真实的各个第一类信息和各个第二类信息对形成该情境类别下的情境状态所做贡献的贡献程度，，分别设定与该情境相匹配的各个第一类信息和各个第二类信息的信息值的权重值，作为各个第一类信息和各个第二类信息对形成该情境类别下的情境状态所做贡献的贡献程度，即建立关于信息值和权重值的对应关系。这样，在获取到各个第一类信息和各个第二类信息后，便可以从上述关于信息值和权重值的对应关系，查找与各个第一类信息和各个第二类信息分别对应的权重值，作为各个第一贡献程度和各个第二贡献程度。

例如，如表4所示，即为一种关于信息值和权重值的对应关系的示意图，其中，因素1至因素N，即为各个第一类传感器和第二类传感器所采集的第一类信息和第二类信息的信息类型，条件表达式11至条件表达式nm，即为各个第一类传感器所采集到的各个第一类信息和各个第二类传感器所采集到的各个第二类信息的具体的信息值。并且，针对每个条件表达式，与该条件表达式同列的权重值即为该信息值对应的权重值，即为该信息值所对应的第一类信息或第二类信息对形成各类情境状态所做贡献的贡献程度。

这样，在获取到上述各个第一类信息和各个第二类信息后，便可以在表4中，查找分别与各个第一类信息和各个第二类信息的信息值相匹配的条件表达式，则与所查找到的各个条件表达式同列的权重值，即为各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成上述情境状态所做贡献的各个第二贡献程度。

表4

其中，因素1至因素N可以反映应用场景的特点需求，并且，n个因素权重值都被可以归一化到0.1-0.9，并且，对应权重值越高，表示此事件越容易发生。

由于应用场景中各类情境是依据各种信息结合判定的，无法给出确定值，只能是一个范围内的条件表达式，所以采用模糊理论进行情境的判决，可以采取很多值来表示此事件的重要程度，而非传统判断条件的绝对的0与1问题。

可选的，将各个第一类信息和各个第二类信息与各条件表达式一一对应，再将其表达式对应的权重值相加得到总的权重，从而，可以与表1中设置的各个情境及各个节点模式进行匹配。

示例性的，在基于物联网的车辆防撞场景中，上述表4可以转化为表5：

表5

相应的，可选的，在上述步骤51的基础上，上述步骤42，基于所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度，确定用于表征情境状态的目标判决条件，可以包括如下步骤52：

步骤52：计算所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度的和值，作为用于表征情境状态的目标判决条件。

在将与各个第一类信息和各个第二类信息的信息值分别对应的权重值，作为各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成上述情境状态所做贡献的各个第二贡献程度时，可以计算所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度的和值，即为计算与各个第一类信息和各个第二类信息的信息值分别对应的权重值的和值，从而，便可以将该和值作为用于表征情境状态的目标判决条件。

也就是说，表1中的判决条件可以是权重值的和值所在的各个区间。

此外，可选的，在上述步骤51的基础上，上述步骤42，基于所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度，确定用于表征情境状态的目标判决条件，可以包括如下步骤53：

步骤53：计算所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度的平均值，作为用于表征情境状态的目标判决条件

在将与各个第一类信息和各个第二类信息的信息值分别对应的权重值，作为各个第一类信息对形成当前所处现实环境对应的情境状态所做贡献的各个第一贡献程度，以及各个第二类信息对形成上述情境状态所做贡献的各个第二贡献程度时，可以计算所确定的各个第一贡献程度和各个第二贡献程度的平均值，即为计算与各个第一类信息和各个第二类信息的信息值分别对应的权重值的平均值，从而，便可以将该平均值作为用于表征情境状态的目标判决条件。

也就是说，表1中的判决条件可以是权重值的平均值所在的各个区间。

可选的，一种具体实现方式中，如图3所示，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，还可以包括如下步骤S105：

S105：对第一类信息和/或第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

相应的，在本具体实现方式中，上述步骤S102，基于第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别，可以包括如下步骤S102A-S102B：

S102A：在对第一类信息或第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别，或者，基于第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；

S102B：在对第一类信息和第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别。

在本具体实现方式中，由于第一类传感器和第二类传感器是独立进行信息采集的，因此，为了提供较为可靠的第一类信息和第二类信息，在获取到上述一类信息和第二类信息后，物联网中间件可以首先对第一类信息和/或第二类信息进行数据预处理。

也就是说，可以仅对第一类信息进行数据预处理，也可以仅对第二类信息进行数据预处理，还可以对第一类信息和第二类信息均进行数据预处理。

可选的，上述数据预处理可以包括如下各种处理方式中的至少一种：

数据清理处理、数据集成处理和数据变换处理。

其中，所谓数据清理处理可以包括：缺失值处理，例如，采用数据插补法等方法，插入并补充数据中的缺失值；噪声处理，例如，采用分箱法、聚类法、回归法等方法，取出数据中的噪声；

所谓数据集成处理可以包括：实体识别、冗余和相关分析以及数值冲突监测与处理；

所谓数据变换处理可以包括：数据规范化、数据离散化和概念分层。

其中，上述各种数据预处理所包括的方法仅仅是对各种数据预处理的举例说明，而非限定。当然，上述数据预处理还可以包括其他处理方式，对此，本发明实施例不做具体行动。

这样，在数据预处理完成后，便可以得到预处理后的第一类信息和/或预处理后的第二类信息。

进而，在仅对第一类信息进行数据预处理的情况下，便可以基于预处理后的第一类信息和所获取到的第二类信息，确定当前情境类别；

在仅对第二类信息进行数据预处理的情况下，便可以基于所获取到的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；

在对第一类信息和第二类信息均进行数据预处理的情况下，便可以基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别。

其中，上述步骤S102A-S102B的具体实现方式，与上述步骤S102的具体实现方式相似，在此不再赘述。

可选的，一种具体实现方式中，在上述各个具体实现方式的基础上，本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，还可以包括如下步骤71：

步骤71：判断当前情境类别与预设的主题订阅表是否匹配；若匹配，执行步骤S104，控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集，并控制第三类传感器按照目标采样频率确定第三类信息。

其中，主题订阅表是基于物联网中间件提供的订阅与发布服务设置的；

在本具体实现方式中，物联网中间件可以设置有订阅与发布机制，从而，物联网中间件可以提供订阅与发布服务。

所谓订阅与发布机制，是基于情境主题进行实时数据消息分发的机制。进而，物联网中间件所提供的订阅与发布服务中可以包含一个或多个分布式消息代理。其中，消息生产者发布消息后，消息代理可以将消息生产者所发布的消息与预设的主题订阅表进行匹配，从而，将该消息传递给已订阅该消息的消费者，即代理执行将该消息从消息生产者路由到消息订阅者。其中，消息代理需要维护两种信息：消息集和主题订阅表，消息集存储与各个主题相关的各个最新消息，消息路由将根据主题订阅表处理传入的消息，将传入的消息路由到订阅该消息的消息订阅者。如果消息订阅者只是由该消息代理进行管理，则消息代理可以由主题通知界面直接将消息通知给消息订阅者。如果消息订阅者未在此消息代理中进行注册，则该消息将被该消息代理路由到其他相关代理。为了保持数据分发服务中订阅的一致性，所有消息代理都需要根据消息路由策略同步订阅信息。

这样，在有些应用场景中，用户可能只关心其中部分情境的物联网运行情况，而无需关注该应用场景中的全部情境，从而，在物联网中间件提供订阅与发布服务的基础上，用户便可以基于物联网中间件提供的订阅与发布服务设置主题订阅表，其中，该主题订阅表中包括用户希望订阅的各类情境类别。

也就是说，在物联网中间件提供订阅与发布服务的基础上，用户便可以基于物联网中间件提供的订阅与发布服务，设置自身希望订阅的各类情境类别，并且，用户希望订阅的各类情境类别被记录在主题订阅表中。

从而，在确定当前情境类别后，物联网中间件便可以判断当前情境类别与预设的主题订阅表是否匹配，即当前情境类别是否存在于预设的主题订阅表中。

其中，若匹配，则说明用户希望订阅的当前情境类别，进而，控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集，并控制第三类传感器按照目标采样频率确定第三类信息。

相应的，若不匹配，则说明用户不希望订阅的当前情境类别，则无需控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集，也无需控制第三类传感器按照目标采样频率确定第三类信息。

基于上述本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法，本发明实施例还提供了一种物联网中间件。

图4为本发明实施例提供的一种物联网中间件的结构示意图，如图4所示，物联网中间件包括：情境感知模块410、开放服务接口模块420和综合应用平台430；

其中，情境感知模块410，用于：获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；并基于第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别；从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率；并通过开放服务接口模块420，向综合应用平台430发送目标采样频率；其中，所述第一类传感器和所述第二类传感器在信息采集过程的能耗有差异；

综合应用平台430，用于：控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集。

在本发明实施例中，物联网中间件包括：情境感知模块410、开放服务接口模块420和综合应用平台430，其中，情境感知模块410用于利用上述第一类信息和第二类信息，确定目标采样频率，即确定第二类传感器的节能减耗方案；而综合应用平台430用于控制第二类传感器执行上述节能减耗方案，因此，可以设置开放服务接口模块420，用于提供接口，以实现情境感知模块410与综合应用平台430之间的信息传输。

其中，所谓开放服务接口模块，可以提供RESTful API(REST架构风格的应用程序编程接口)，以获取物联网底层所设置的传感器采集到的信息，并且，可以在Internet(互联网)上向下层发送控制命令。其中，REST为：Representational State Transfer的缩写，中文含义为：表述性状态传递，API为Application Programming Interface的缩写，中文含义为：应用程序编程接口。

具体的，REST，也称表现层状态转移，是一种面向资源的体系结构风格，在该体系结构风格中，每个传感器节点都会连接多个传感器或是执行器，包括传感器本身及其通过网络提供的资源在内的各种资源，都可使用其自己的URL(Uniform Resource Locator，统一资源定位器)与Web服务进行连接；RESTful API可以采用预先定义好的函数，利用URL定位资源，并用HTTP(Hyper Text Transfer Protocol，超文本传输协议)动词描述操作，提供服务组件的轻量级接口，使得用户可以轻松地使用它们来调用其功能。并且，可以定义五个抽象函数将物联网资源打包到RESTful API中，该抽象函数可以包括控制可用设备列表、访问设备的当前设置、检索由给定设备控制的设备列表、检索给定设备的可用命令列表和执行措施。

也就是说，在本发明实施例中，开放服务接口模块420可以提供RESTful API接口，以使得情境感知模块410通过该RESTful API接口，向综合应用平台430发送目标采样频率。

其中，可选的，综合应用平台430可以通过无线方式向第二类传感器发送控制指令，以控制第二类传感器按照目标采样频率进行信息采集。

基于此，应用本发明实施例提供的方案，在物联网的实际应用中，可以根据应用场景的需求，以及各个传感器的能耗，为不同的传感器分配不同的采样频率，并且，可以根据当前所处情境的变化调整各个传感器的采样频率，使各个传感器的采样频率能够与当前情境类别相匹配。这样，便可以通过情境感知技术与物联网中间件的结合，使不同的传感器处于不同的工作模式下，达到降低物联网中的各个传感器的能耗的效果，延长各个传感器的使用寿命，减少各个传感器的维护需求且降低维护成本。

可选的，一种具体实现方式中，上述综合应用平台430还用于：

根据目标采样频率获取指定采样频率；其中，指定采样频率与当前情境类别相关，并且与目标采样频率具有倍数关系；

控制第三类传感器按照指定采样频率确定第三类信息；其中，第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器在信息采集过程的能耗有差异。

可选的，一种具体实现方式中，上述情境感知模块410，还用于：

对第一类信息和/或第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

相应的，在本具体实现方式中，上述情境感知模块410基于第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别，即可以包括：

在对第一类信息或第二类信息进行数据预处理的情况下，情境感知模块410基于预处理后的第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别，或者，情境感知模块410基于第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；

在对第一类信息和第二类信息进行数据预处理的情况下，情境感知模块410基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别。

可选的，一种具体实现方式中，在情境感知模块410通过开放服务接口模块，向综合应用平台发送目标采样频率之前，情境感知模块410还用于：

判断当前情境类别与预设主题订阅表是否匹配；其中，预设主题订阅表是基于情境感知模块提供的订阅与发布服务设置的；

若匹配，则通过开放服务接口模块420，向综合应用平台430发送目标采样频率。

可选的，一种具体实现方式中，情境感知模块410，还用于：

从预设的关于情境类别和节点模式的对应关系中，查找与当前情境类别对应的节点模式，作为目标节点模式；并通过开放服务接口模块420，向综合应用平台430发送目标节点模式；

综合应用平台430，还用于控制第二类传感器由当前节点模式切换至目标节点模式。

在本具体实现方式中，情境感知模块410在确定出目标节点模式后，同样可以通过开放服务接口模块420所提供的接口，向综合应用平台430发送目标节点模式，从而，综合应用平台430便可以控制第二类传感器由当前节点模式切换至目标节点模式。

可选的，一种具体实现方式中，情境感知模块410，还用于：

通过开放服务接口模块420，向综合应用平台430发送当前情境类别；

综合应用平台430，还用于启动预设的与当前情境类别对应的响应动作。

在本具体实现方式中，当前情境类别是由情境感知模块4101确定的，从而，情境感知模块410可以通过开放服务接口模块420所提供的接口，向综合应用平台430发送当前情境类别，从而，综合应用平台430便可以控制第二类传感器由当前节点模式切换至目标节点模式。

可选的，一种具体实现方式中，综合应用平台430，还用于：

通过所预设的Web界面输出当前情境类别和/或目标节点模式。

在本具体实现方式中，综合应用平台430设置有Web界面，则综合应用平台430可以通过Web界面向外输出所接收到的当前情境类别和/或目标节点模式。

可选的，一种具体实现方式中，情境感知模块410包括：数据预处理单元和判决器；

数据预处理单元，用于对第一类信息和/或第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

判决器，用于在对第一类信息或第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和第二类信息，确定当前情境类别，或者，基于第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；在对第一类信息和第二类信息进行数据预处理的情况下，基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；并从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率。

在本具体实现方式中，情境感知模块410可以进一步包括数据预处理单元和判决器，从而，数据预处理单元便可以用于：获取第一类传感器实时采集到的第一类信息，以及第二类传感器按照当前采样频率采集到的第二类信息；对第一类信息和/或第二类信息进行数据预处理，得到预处理后的第一类信息和/或第二类信息；

进而，在仅对第一类信息进行数据预处理的情况下，数据预处理单元便可以向判决器发送预处理后的第一类信息和所获取到的第二类信息，从而，判决器便可以基于预处理后的第一类信息和数据预处理单元所获取到的第二类信息，确定当前情境类别；

在仅对第二类信息进行数据预处理的情况下，数据预处理单元便可以向判决器发送所获取到的第一类信息和预处理后的第二类信息，从而，判决器便可以基于数据预处理单元所获取到的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别；

在对第一类信息和第二类信息进行数据预处理的情况下，数据预处理单元便可以向判决器发送预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，从而，判决器便可以基于预处理后的第一类信息和预处理后的第二类信息，确定当前情境类别。

在确定出当前情境类别后，判决器便可以从预设的关于情境类别和采样频率的对应关系中，查找与当前情境类别对应的采样频率，作为目标采样频率。并进一步通过开放服务接口模块420，向综合应用平台430发送目标采样频率。

为了便于理解上述本发明实施例提供的一种基于情境分类的传感器控制方法和一种物联网中间件，下面，通过上述方法和物联网中间件在基于物联网的车辆防撞场景下的应用，进行举例说明。

如图5所示，为基于物联网的车辆防撞场景中，本发明实施例提供的一种物联网中间件的架构图。

其中，所谓环境是基于物联网的车辆防撞场景中的现实环境；所谓无线传感器网络是由第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器组成的，用于感知现实环境对应的情境；所谓设备是基于物联网的车辆防撞场景中的现实环境中，除无线传感器网络之外的各类硬件设备。此外，物联网中间件包括：情境感知模块、开放服务接口模块和综合应用平台，并且，情景感知模块包括：数据预处理模块和判决器，并设置有订阅与发布机制。

具体的：首先根据GPS传感器采集到的车辆位置，可以确定车辆位于道路上，进而，确定当前场景为基于物联网的车辆防撞场景，从而，便可以在预先导入的各个传感器中，确定与基于物联网的车辆防撞场景中匹配的第一类传感器、第二类传感器和第三类传感器组合。

其中，第一类传感器可以为时间传感器，用于采集交通时间信息，第二类传感器为气象传感器、方向传感器和速度传感器，分别用于采集天气信息、道路情形信息和行驶速度信息，第三类传感器为GPS传感器，用于采集位置信息。

进而，数据预处理模块可以与场景中的无线传感器网络连接，从而，可以获取时间传感器实时采集到的交通时间信息，以气象传感器、方向传感器和速度传感器按照当前采样频率分别采集到的天气信息、道路情形信息和行驶速度信息。并且，数据预处理模块可以对上述所采集到的交通时间信息、天气信息、道路情形信息和行驶速度信息进行数据预处理，例如，数据清理处理和数据变换处理，从而，得到处理后的交通时间信息、天气信息、道路情形信息和行驶速度信息。

之后，便可以将处理后的交通时间信息、天气信息、道路情形信息和行驶速度信息发送至判决器，通过上述表5，确定当前情境类别，进而，通过上述表2，确定与当前情景类别对应的采样频率，得到目标采样频率，以及与当前情境类别对应的节点模式，得到目标节点模式。

例如，假设将物联网中间件设置在某一车辆内，此时正是傍晚，正下着中雨，该车辆正行驶在小直道上，速度为40km/h。从而，时间传感器可采集到交通时间信息，气象传感器、方向传感器和速度传感器可分别采集到天气信息、道路情形信息和行驶速度信息，即可得到信息集合Iv＝(傍晚，中雨，小直道，40)；根据表5得到对应权重值的和值为：0.4+0.3+0.2+0.2＝1.1；进而，根据表2可得到当前情境类别为易撞，从而，可以确定目标节点模式为：中低能耗工作模式，以及目标采样频率为：采样间隔T3，采样次数N3，以及采样周期T3N3。

进一步的，由于用户基于订阅与发布机制所提供的订阅与发布服务设置的预设主题订阅表包括上述当前情境类别，从而，便可以通过开放服务接口模块所提供的RESTfulAPI，向综合应用平台发送上述目标节点模式和目标采样频率。

这样，综合应用平台便可以通过无线方式向气象传感器、方向传感器、速度传感器和GPS传感器发送控制指令，以控制气象传感器、方向传感器和速度传感器按照上述目标采集频率分别采集天气信息、道路情形信息和行驶速度信息，并控制GPS传感器按照上述目标采集频率按照上述目标采样频率，利用上述交通时间信息、天气信息、道路情形信息和行驶速度信息，以及GPS传感器所确定的历史位置信息，确定新的位置信息。

此外，综合应用平台还可以开启提前设置好的防撞装置，以防患于未然，并且，还可以启动车辆传感设备对车辆进行精准定位。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述本发明实施例提供的任一基于情境分类的传感器控制方法的步骤。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述本发明实施例提供的任一基于情境分类的传感器控制方法的步骤。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于物联网中间件实施例、计算机可读存储介质实施例以及计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围。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，均包含在本发明的保护范围内。