本发明涉及一种物联网应用处理方法和物联网应用系统，特别是涉及用于工业领域的物联网应用处理方法和物联网应用系统。
背景技术：
随着物联网技术的快速发展，在各行业的物联网应用数量大量增加，种类也愈加丰富。物联网数据展现出“多样”、“快速”等特性。其中“多样”指数据源丰富且数据类型多；“快速”指数据产生的频率快、对数据的需求变化快。而且，工业物联网用户逐渐产生了多终端设备联动以及多数据融合的需求，例如为实现智能制造存在对工厂内多个系统的数据进行联合分析并及时反馈到现场、工厂内数据向云中心的融合、工厂之间的多数据共享等需求。为了满足用户需求，物联网应用对数据处理能力提出了更高的要求：一方面对于在边缘(接近现场)处理的数据要求提供多数据联合的分析和及时反馈至现场的能力，另一方面对于从现场到中心的数据集成要求增强异构数据之间的理解能力。作为工业领域的物联网应用系统的现有技术，例如有专利文献cn106411974a(专利文献1)所记载的工业物联网系统。在该工业物联网系统中，包括用于实现工业现场信息采集和控制输出，能够采集工业现场的各种信号，并按照对应的格式发送到云端服务器的指定区域的可扩展物联网接入设备；用于数据存储和传输，存储采集到的所有现场信息、客户端的指令和各种操作命令，进行客户端和现场信息的交互传输的云端服务器；用于通信的网络和至少一个客户端。利用这样的工业物联网系统，来根据使用者的需求提供数据分析服务，能够减少开发工作量，提高产品的可复制性，通过开放客户端的软件接口使用统一的接口和协议，方便客户进行二次开发设计。技术实现要素：在上述专利文献1中，可扩展物联网接入设备采集传感器信号并发送到云端服务器进行处理。但是，各种传感器信号的数据结构不同，发送到云端服务器后，云端服务器难以高效率地进行处理。特别是传感器不仅有新型的物联网设备，例如能够联网的新型传感器、智能摄像头等，还有传统的工业设备上安装的传统传感器等，这些不同的设备所能提供的数据的结构完全不同，导致处理效率低且容易出错。也就是说，对于增强异构数据之间的理解能力的要求，传统的工业数据数据类型比较繁杂，尽管数据的使用者了解某种终端设备上数据的数据模型，在大量数据进行联合分析和协同时，没有在某个设备(网关装置或平台)处对数据进行统一化的数据模型映射处理，就无法为后续的数据分析提供清晰高效的数据样本。即，对于结构不同的数据，由于无法统一进行处理而导致处理效率低且容易出错。因此，现有技术中增强异构数据之间的理解能力的要求没有被满足。为了解决上述问题，本发明的第一方面的用于工业应用的物联网应用处理方法，通过经由网关装置连接物联网应用平台和终端设备而构成的系统对工业应用进行处理，所述物联网应用处理方法包括：所述终端设备向所述网关装置发送数据的步骤，发送的所述数据包含数据类型和要发送的对象的最终目的地址；所述网关装置接收所述终端设备发送来的数据，抽取其中包含的数据类型并将所述数据类型映射为所述终端设备所对应的所述工业应用的模型的步骤；和所述网关装置抽取所述终端设备发送来的数据中的所述最终目的地址的步骤，在所述最终目的地址为所述网关装置的地址的情况下，所述网关装置对所述数据进行分析，在所述最终目的地址为所述物联网应用平台的地址的情况下，所述网关装置不对所述数据进行分析而将其直接转发给所述物联网应用平台。本发明的第二方面的物联网应用处理方法，其在第一方面所述的物联网应用处理方法中，在所述终端设备向所述物联网应用平台进行注册时，所述终端设备经由所述网关装置向所述物联网应用平台发送包含数据模型的注册消息，所述物联网应用平台判断所述数据模型的数据类型，根据所述工业应用的数据使用机制而生成所述最终目的地址，并经由所述网关装置将所述数据类型和所述最终目的地址发回给所述终端设备，所述物联网应用平台还对与所述终端设备对应的所述工业应用生成数据模型映射关系。本发明的第三方面的物联网应用处理方法，其在第二方面所述的物联网应用处理方法中，所述网关装置存储所述物联网应用平台判断出的所述数据类型和生成的所述数据模型映射关系，基于存储的所述数据类型和所述数据模型映射关系来将所述终端设备发送来的数据的数据类型映射为所述终端设备所对应的所述工业应用的模型。本发明的第四方面的物联网应用处理方法，其在第一至第三方面所述的物联网应用处理方法中，所述网关装置对来自所述终端设备的数据进行分析后，将分析结果返回给所述终端设备或向所述终端设备发送数据收集指令。本发明的第五方面的物联网应用处理方法，其在第一至第四方面所述的物联网应用处理方法中，所述物联网应用平台接收到所述网关装置转发来的所述终端设备的数据时，对其进行分析并存储分析结果。另外，本发明的第六方面提供一种用于工业应用的物联网应用系统，包括物联网应用平台、终端设备和将所述物联网应用平台与所述终端设备连接的网关装置，所述终端设备能够向所述网关装置发送包含数据类型和要发送的对象的最终目的地址的数据，所述网关装置包括：接收所述终端设备发送来的数据的通信单元；和分析单元，其将所述通信单元接收到的数据中包含的数据类型映射为所述终端设备所对应的所述工业应用的模型，并且抽取所述最终目的地址，在所述最终目的地址为所述网关装置的地址的情况下，所述分析单元对所述数据进行分析，在所述最终目的地址为所述物联网应用平台的地址的情况下，所述分析单元不对所述数据进行分析而通过所述通信单元将其直接转发给所述物联网应用平台。本发明的第七方面的物联网应用系统，其在第六方面所述的物联网应用系统中，所述物联网应用平台包括：判断单元，其在所述终端设备向所述物联网应用平台进行注册时，判断所述终端设备经由所述网关装置向所述物联网应用平台发送的注册消息所包含数据模型的数据类型；最终目的地址生成单元，其根据所述工业应用的数据使用机制而生成所述最终目的地址；信息收发单元，其经由所述网关装置将所述数据类型和所述最终目的地址发回给所述终端设备；和映射关系生成单元，其对与所述终端设备对应的所述工业应用生成数据模型映射关系。本发明的第八方面的物联网应用系统，其在第七方面所述的物联网应用系统中，所述网关装置包括存储单元，该存储单元存储所述物联网应用平台的判断单元判断出的所述数据类型和所述映射关系生成单元生成的所述数据模型映射关系，所述网关装置的分析单元基于存储的所述数据类型和所述数据模型映射关系来将所述终端设备发送来的数据的数据类型映射为所述终端设备所对应的所述工业应用的模型。本发明的第九方面的物联网应用系统，其在第六至第八方面所述的物联网应用系统中，所述网关装置的所述分析单元对来自所述终端设备的数据进行分析后，将分析结果返回给所述终端设备或向所述终端设备发送数据收集指令。本发明的第十方面的物联网应用系统，其在第六至第九方面所述的物联网应用系统中，所述物联网应用平台接收到所述网关装置转发来的所述终端设备的数据时，对其进行分析并存储分析结果。发明效果根据本发明的物联网应用处理方法和物联网应用系统，在设备经由网关装置向平台发送的“注册请求消息”中包括设备的“数据模型”，平台对设备的数据模型进行登记和管理，从而使平台和网关装置具备了对异构数据的语义理解能力，并为数据集成提供了异构数据的统一化处理能力。附图说明图1是本发明的物联网应用处理方法所对应的物联网应用系统的系统架构图。图2是本发明的物联网应用系统中网关装置的处理流程图。图3是本发明的物联网应用系统的各构成部分之间的信息交互图。具体实施方式首先说明本发明的物联网应用系统的系统架构。图1表示本发明的物联网应用系统的系统架构图。如图1所示，本发明的物联网应用系统主要包括：设置在工厂内的例如电机、锅炉这样的各种传统工业设备n1、n2、……；例如新型传感器、智能摄像头这样的新型物联网设备n1、n2、……；收集上述传统工业设备n1、n2、……和新型物联网设备n1、n2、……的数据并能够对数据进行分析的物联网网关装置100；和能够对数据进行存储、分析的物联网平台200。其中，该物联网网关装置100一般设置在工厂内，即本地，具有存储单元101和分析单元102，当然还具有未图示的通信单元和其它功能单元。可以认为物联网网关装置100的每一个处理步骤都由一个单元来完成，也可以是一个单元进行多个处理步骤。物联网平台200具有处理单元201和存储单元202，当然还具有未图示的通信单元和其它功能单元。物联网网关装置100经由公共网络与物联网平台200连接，向物联网平台200发送收集来的各终端设备的数据，并接收来自物联网平台200的数据分析结果等。可以认为物联网平台200进行的每一个处理步骤都由一个单元来完成，也可以是一个单元进行多个处理步骤。此外，还可以存在共用物联网平台200的其它工厂，这些工厂同样具有各种传统工业设备n1、n2、……、新型物联网设备n1、n2、……和物联网网关装置100。以具体例子说明本发明的物联网应用系统如下。位于城市a的一家工厂在生产的过程中使用到很多的传统工业设备(如电机、锅炉等)n1、n2、……，也在采用了物联网技术后购置并会使用到一些新型物联网设备(如新型传感器、智能摄像头等)n1、n2、……，这些终端设备(包括工业设备和物联网设备)被用于在生产的过程中执行派发的生产订单、监控生产安全及质量、与其他系统(如生产系统)同步生产进度协调物料调配等工业智能应用。在以上提到的应用中，工厂内的数据需要被收集至物联网平台200处实现数据分析，运用物联网技术能够满足这种数据收集需求。数据通常经由物联网网关装置100，通过公共网络被上报至物联网平台200，再由物联网平台200提供的数据分析等功能将分析结果提供给工业应用。另外，工厂间的数据共享也能够通过图1所示的架构图实现，例如图中所示的位于其他城市b、c等的工厂，可以通过物联网网关装置100和公共网络与物联网平台200甚至另一城市的工厂建立数据共享联系，从而实现生产协同等智能制造应用。就图1所示的本发明的物联网应用系统的系统架构图而言，现有技术是在工厂的各种设备注册的过程中，物联网平台200对设备的注册请求消息进行认证，并在通过认证后进行登记，由此来配置设备。其中，设备的注册请求消息主要包括后述表1中的设备id、设备硬/软类型/版本、所属iot(物联网)服务提供商及应用id、ip地址和可达网络类型。物联网平台200无法从设备的注册请求消息得知设备的数据模型，所以难以增强异构数据之间的理解能力。为了实现上述面向工业领域的数据集成，即解决现有技术无法应对增强异构数据之间的理解能力的要求的问题，本发明提出以下技术方案，在向物联网平台200注册工业设备n和物联网设备n时附加不同于现有注册信息的信息并进行一系列归类、映射等，来增强异构数据之间的理解能力。在以下的说明中，将工业设备n和物联网设备n等终端设备统称为设备，将物联网网关装置100简称为网关装置100，将物联网平台200简称为平台200。如上所述，在现有的设备的注册请求消息主要包括后述表1中的设备id、设备硬/软类型/版本、所属iot服务提供商及应用id、ip地址和可达网络类型，而在本发明的物联网应用系统的设备的注册请求消息中，除了上述设备id等之外，还包括数据模型，即包括下述表1所示的设备注册请求消息格式中的各项目。表1在表1所示的例子中，设备id是fieldnetwork_1/123a38zzy，设备硬/软件类型/版本是industry.sensortype1/v1.0.0，即为工业设备且传感器类型为1，版本为v1.0.0。该设备的所属iot服务提供商及应用id为//industry.m2m-serviceprovier_1.com/app_1，ip地址为192.168.200.10，可达网络类型为3gpp和lte-fdd，即能够通过3gpp和lte-fdd与网关装置连接。该设备的作为本发明的特征的“数据模型”为opc-uar1.03。设备在经由网关装置100向平台200发送的“注册请求消息”中包括设备的“数据模型”，平台200对设备的数据模型进行登记和管理，从而使平台200和网关装置100具备了对异构数据的语义理解能力，并为数据集成提供了异构数据的统一化处理能力。在设备向平台200注册时，在“注册请求消息”中标识自己的数据模型，如表1的最后一栏所示。平台200在认证通过后，将注册请求消息中与设备id对应的数据模型抽取出来，逐条存储在平台200的如表2所示的设备注册表中。表2设备id…数据模型数据类型1fieldnetwork_1/123a38zzy…opc-uar1.03工业数据2fieldnetwork_1/123a38zzz…ansi/isa-95.00.03工业数据3fieldnetwork_1/123a38zzx…cameradatamodelr10.0物联网数据4fieldnetwork_2/123a38zzy…iec62714(automationml)工业数据5fieldnetwork_3/123a38zzy…onem2mr2.0ontology物联网数据……………………在上述表2所示的例子中，设备id为fieldnetwork_1/123a38zzy、fieldnetwork_1/123a38zzz等，其中的设备idfieldnetwork_1/123a38zzy对应表1中例示的设备。第二栏中以省略号表示的是与现有的设备注册消息中的项目相同的若干个项目，因与本发明的技术特征无直接关系所以省略。各设备的数据模型在第三栏中表示，并且在最后一栏中表示该设备所对应的数据类型。表1所示的设备id为fieldnetwork_1/123a38zzy的设备的数据类型是“工业数据”。其中，表2中最后一栏的数据类型是根据存储在平台200的数据库中的表3所示的数据模型库来归类得到的。表3的内容例如如下所示。表3如上述表3所示，工业数据包括opc-uar1.03、ansi/isa-95.00.03、iec61131-3(plcopen)、iec62714(automationml)等，物联网数据包括w3cowl、onem2mr2.0ontology等。由于设备id为fieldnetwork_1/123a38zzy的数据模型为opc-uar1.03，对照表3可知数据模型opc-uar1.03为工业数据，所以能够将表2中最后一栏的该设备所对应的数据类型归类为工业数据，并将归类结果写入表2的最后一栏中。其中，这里所述的数据类型并非指整型、浮点型、字符型等数据结构的类型，而是指用于应用的数据属于传统工业类型数据或者物联网类型数据。由于一般一个应用需要用到不只一个设备提供的数据，而多个设备可能对应多个不同的数据模型，所以为了简化应用所对应的数据模型，需要将应用的数据模型进行映射。平台200根据应用的数据模型映射要求，为每个应用生成数据模型映射列表，作为数据模型映射列表例如如表4所示。表4如表4所示，对于应用id为app_1的应用，其为mes和现场数据联合分析，分工业数据和物联网数据两个类别对其分别生成映射表。对应表1可知，设备id为fieldnetwork_1/123a38zzy的设备对应的应用id即为app_1，所以该设备是应用app_1所要用到的一个设备。其中，对于app_1的工业数据，映射前的opc-uar1.03、iec61131-3(plcopen)和iec62714(automationml)分别映射为ansi/isa-95.00.03、opc-uar1.03和opc-uar1.03。对于app_1的物联网数据，映射前的onem2mr2.0ontology映射为w3cowl。对于app_2、app_3也如表4所示，分工业数据和物联网数据两个类别分别生成映射表。平台200为每个应用生成如表4所示的数据模型映射列表，即减少了应用的数据模型。之后要对进行注册的设备返回包括注册结果的信息。由于应用所指定的数据使用机制不同，例如可以是在设置于工厂内的网关装置100进行数据的分析而无需上报给平台200，也可以是经由网关装置100直接上报给平台200，还可以是在网关装置100进行了分析之后基于一定条件上传给平台200，所以需要向设备发送数据的最终目的地址。在需要上报的情况下数据的最终目的地址为平台的地址，在只需本地处理的情况下为网关装置的地址。并且，网关装置也需要在本地进行数据的分析、处理，所以网关装置需要知道设备所对应的数据类型和数据模型映射规则等。由此，在平台200响应设备注册而返回给设备的消息中包括设备id、注册结果、应用id、最终目的地址、数据类型、数据模型映射前和数据模型映射等项目，即下述表5所示的项目。表5上述表5所示的例子为设备id为fieldnetwork_1/123a38zzy的设备进行注册后，平台200返回的注册响应消息的例子。注册结果为成功，应用id为其注册时发送给平台200的应用id，最终目的地址为平台ip地址，即注册完成后来自该设备的数据最终上报给平台200。该设备的数据类型为工业数据，根据表1可知，该设备对应于应用app_1，该设备的数据模型在映射前为opc-uar1.03，所以根据表4可知，应用app_1中工业数据opc-uar1.03映射后为ansi/isa-95.00.03。在之后设备上报数据时，包括“数据类型”和“最终目的地址”。如果设备不支持标识数据类型，则按照现有的物联网数据上报机制，上报给平台或网关装置。上述表5所示的注册响应消息是从平台200经由网关装置100返回给设备的，网关装置100接收到来自平台200的注册响应消息时，从中抽取“数据类型”、“数据模型映射前”和“数据模型映射后”(即数据模型映射关系)的参数，在网关装置100中生成一个与平台200中的应用数据模型映射列表的功能相同的应用数据模型映射列表，即如表4所示的列表所示，分为工业数据和物联网数据两类。并且，在生成应用数据模型映射列表之后，网关装置100将平台200返回的注册响应消息转发给设备。而设备接收到注册响应消息后抽取其中的“最终目的地址”、“数据类型”和其它配置信息。此处的其它配置信息是指与现有技术中的配置信息相同的信息。根据本发明的物联网应用系统中的上述设备注册过程，将数据模型加入到“注册请求消息”中，实现了平台对数据模型的管理，并能够根据平台与应用的交互，根据应用的切实需求，将需要统一化的理想数据模型同步管理在平台和网关装置处，实现了数据预处理的效果；并通过平台向设备返回的“注册响应消息”告知设备上报数据的最终目的，实现了在网关装置处对于本地分析或数据上报的灵活选择，以更好地支持应用的数据分析需求。以下参照图2说明在本地网关装置中对数据进行分析并返回的流程。如图2所示，首先在步骤s1中，网关装置100接收到设备发来的数据。由于该设备已在平台200中注册且其设备id所对应的“数据类型”、“数据模型映射前”和“数据模型映射后”等已存储在网关装置100中，所以只要设备发来设备id、注册时存储的“数据类型”、“最终目的地址”及其检测、采集到的信息即可，当然也可以包含其它信息。接着，网关装置100接收到来自设备的数据，在步骤s2中抽取设备数据类型的参数。在数据类型不是工业数据的情况下(步骤s3中的“否”)，即表示数据类型是物联网数据，进入步骤s4，查询物联网数据模型库，并将该物联网数据映射为该设备所对应的应用所指定的数据模型。而在数据类型是工业数据的情况下(步骤s3中的“是”)，进入步骤s5，查询工业数据模型库，并将该工业数据映射为该设备所对应的应用所指定的数据模型。其中，一般情况下网关装置100的处理能力有限，所以如果网关装置100无法承担查询物联网数据模型库的任务，则也可以仅承担查询工业数据模型库的任务，需要查询物联网数据模型库时上报给平台200进行查询处理。在进行了步骤s4或步骤s5之后，都进入步骤s6，网关装置100抽取最终目地址，判断是否要做本地分析，即网关装置是否要对设备发送来的数据进行分析，并且判断最终目的地址是否是网关装置。如果步骤s6中的判断结果为最终目的地址不是网关装置(步骤s6中的“否”)，则进入步骤s7，将数据上报至平台。在将数据上报至平台时，可采用基于优先级的qos策略选择传输网络。如果步骤s6中的判断结果为最终目的地址是网关装置(步骤s6中的“是”)，则表示必然是要在本地进行数据分析、处理，所以进入步骤s8，在本地进行数据分析。但是在用于本地分析的数据包含多种物联网数据类型时，网关装置将联合工业数据模型库对数据进行理解而后联合分析，所以需要在存储后进行联合分析。步骤s6中的判断结果为“否”表示最终目的地址不是网关装置100，但并不表示不在本地做数据分析。所以根据是否要做本地分析的结果做完或者不做本地分析，然后将数据和/或分析结果上报至平台200。在步骤s8完成之后，进行步骤s9，判断是否将分析结果返回至设备。如果判断结果为“否”，即不将分析结果返回至设备，则表示本地分析的结果是发现需要更多数据来进行更复杂的分析。这时，网关装置100进行步骤s10，根据已有的数据语义链接找到相关的数据源，向设备发送数据收集指令(步骤s11)，以补充所需的数据。在步骤s9中的判断结果为“是”，即将分析结果返回至设备时，网关装置100将分析结果返回至设备，此时可采用基于优先级的qos策略选择传输网络。在以上所述的设备向平台200的注册过程和网关装置100进行的处理流程中，设备、网关装置100和平台200之间的消息的交互如图3所示。首先，设备发起注册而向网关装置100发送注册请求消息。网关装置100将设备发送来的注册请求消息转发给平台200。平台200在接收到设备的注册请求消息后，注册认证并登记。抽取“数据模型”(表1)，生成设备注册表(表2)，即对照数据模型库(表3)填写数据类型，并且生成应用数据模型映射列表(表4)，将设备数据模型映射关系写入“注册响应消息”，生成设备数据的最终目的地址并写入到“注册响应消息”(表5)中。之后，平台200将注册响应消息发送给网关装置100。网关装置100在接收到来自平台200的注册响应消息后，从中抽取“数据类型”和“数据映射关系”，生成应用数据模型映射列表(与表4相近或相同)。在完成抽取动作并存储后，将来自平台200的注册响应消息转发给设备。设备接收由网关装置100转发来的注册响应消息，抽取其中的“最终目的地址”、“数据类型”和现有的系统中注册时的消息里的部分。由此设备经由网关装置100完成了向平台200的注册。在设备中有数据生成时，按照该设备所对应的应用的上报机制将应用数据向网关装置100上报，即发送包括“数据类型”和“最终目的地址”的消息。网关装置100在接收到来自设备的应用数据时，抽取“数据类型”，按照存储在其中的“数据映射关系”生成应用要求的统一数据模型。在生成了应用要求的统一数据模型之后，存在图3中虚线所包围的三种不同结果，即结果1a、结果1b和结果2。结果1a为网关装置100进行了本地数据分析之后，将分析结果返回至设备，设备在接收到分析结果时进行存储，用于调整设备参数。该结果对应于图2所示的步骤s12。结果1b为网关装置100进行了本地数据分析之后，将分析结果和/或部分平台挑选的数据发送给平台200，平台200存储分析结果和/或数据，用于备份和后续的分析。结果2为网关装置100不进行本地数据分析而直接将应用数据上报给平台200，由平台提供更完善的大数据分析能力。根据以上的说明可知，在设备向平台注册时，除了像现有技术那样发送一般的信息之外，还发送“数据模型”。平台根据包括“数据模型”的信息生成设备注册表，并且存储有应用数据模型映射列表。由于平台的设备注册响应消息是经由网关装置返回设备，所以网关装置也可以利用设备注册响应消息中所包含的信息生成与应用数据模型映射列表相近或同样的映射列表。在利用网关装置接收到来自设备的应用数据的情况下，能够生成应用所要求的统一的数据模型，并能够根据需要选择是在网关装置本地分析处理数据还是发送给平台分析处理。由此，实现了平台对数据模型的管理，并能够根据平台与应用的交互，根据应用的切实需求，将需要统一化的理想数据模型同步管理在平台和网关装置处，实现了数据预处理的效果；并实现了在网关装置处对于本地分析或数据上报的灵活选择，以更好地支持应用的数据分析需求。以下说明应用本发明的物联网应用系统和物联网应用处理系统的实施例。实施例1在实施例1中说明工厂a新安装的智能摄像头的注册过程。工厂a新安装了智能摄像头，需要向向网关装置100和平台200注册。首先，智能摄像头发起注册而向网关装置100发送注册请求消息。网关装置100将智能摄像头发送来的注册请求消息转发给平台200。平台200在接收到智能摄像头的注册请求消息后，注册认证并登记。抽取“数据模型”(表1)，生成设备注册表(表2)，即对照数据模型库(表3)填写数据类型，并且生成应用数据模型映射列表(表4)，将智能摄像头数据模型映射关系写入“注册响应消息”(表5)，生成智能摄像头数据的最终目的地址并写入到“注册响应消息”中。之后，平台200将注册响应消息发送给网关装置100。其中，智能摄像头能够通过3gpp、lte-fdd联网(参照表1中的“可达网络类型”)，其数据模型例如是“camradatamodelr10.0”(参照表2中的“数据模型”)，属于物联网设备。所以，其在表2中的数据类型为“物联网数据”。智能摄像头为制造现场监控设备，为表4中的应用app_2所用到的设备，所以，在如表4那样作映射时，映射前的数据模型“camradatamodelr10.0”映射后成为“w3cowl”。网关装置100在接收到来自平台200的注册响应消息后，从中抽取“数据类型”(物联网数据)和“数据映射关系”(映射前为“camradatamodelr10.0”、映射后为“w3cowl”)，生成应用数据模型映射列表(与表4相近或相同)。在完成抽取动作并存储后，将来自平台200的注册响应消息转发给智能摄像头。智能摄像头接收由网关装置100转发来的注册响应消息，抽取其中的“最终目的地址”、“数据类型”和与现有的系统中注册时的消息相同的部分。由此智能摄像头经由网关装置100完成了向平台200的注册。通过上述注册过程，完成了分数据类型的数据模型的映射，并且在网关装置100中也存储了注册的设备的数据类型和数据模型映射关系，由此成为了物联网应用时高效利用不同类型的数据的基础。实施例2在实施例2中说明本发明的物联网应用系统利用实施例1中注册了的智能摄像头的过程。表4中的应用app_2即制造现场监控需要用到智能摄像头的数据。首先，网关装置100接收到智能摄像头发来的数据，在此，智能摄像头发送的是图像数据。由于该智能摄像头已在平台200中注册且其设备id所对应的“数据类型”、“数据模型映射前”和“数据模型映射后”等已存储在网关装置100中，所以只要智能摄像头发来设备id、注册时存储的“数据类型”、“最终目的地址”及其采集到的图像数据即可，当然也可以包含其它信息。接着，网关装置100接收到来自智能摄像头的数据，抽取设备数据类型的参数。如上所述，该智能摄像头的设备数据类型是物联网数据，所以查询物联网数据模型库，并将该物联网数据映射为该智能摄像头所对应的应用(表4中的app_2)所指定的数据模型(camradatamodelr10.0)。在此，智能摄像头可以是多个，而所有的智能摄像头又有可能不具有同样的数据结构。所以在要处理这多个智能摄像头的数据时，优选将它们的数据结构映射为尽量少的数据模型。表4中没有表示，但是例如有其它摄像头的数据模型为camradatamodelr9.0，与上述智能摄像头的数据模型camradatamodelr10.0版本不同。在这种情况下，也将数据模型为camradatamodelr9.0的摄像头映射为w3cowl。接着，网关装置100抽取最终目地址，判断是否要做本地分析，即网关装置是否要对智能摄像头发送来的数据进行分析，并且判断最终目的地址是否是网关装置100。如果判断结果为最终目的地址是网关装置100，例如仅仅是存储智能摄像头发送来的图像数据，网关装置100有能力处理，则在本地进行图像数据的处理(存储)。在处理完智能摄像头的图像数据之后判断是否将分析结果返回至智能摄像头。由于仅仅是存储图像数据，所以无需将分析结果返回至设备。如果判断结果为最终目的地址不是网关装置100，则将数据上报至平台200。在平台200中，例如能够对图像数据进行分析处理，用来判断智能摄像头所拍摄的生产设备是否出现故障，或者利用智能摄像头拍摄到的图像分析生产情况，根据分析出的生产情况向网关装置100返回调整指令，由网关装置100向控制人员、控制设备或者生产设备本身发送调整指令，来调整生产。由此，利用本发明的物联网应用系统，能够如上所述地进行基于物联网的应用(参照表4中的“app_2(制造现场监控)”)。通过利用如上所述的物联网应用系统，按照上述物联网应用处理方法，在设备发送到网关装置的消息是有“数据模型”，并且通过映射关系，能够将不同种的数据模型映射为一种或少数种数据模型，由此方便网关装置或平台对数据进行处理，实现了高效的数据处理，并且能够减少错误的发生。实施例3在实施例3中，以至少两家工厂a和b要进行协同制造为例进行说明。两家不同工厂的制造执行系统(mes：manufacturingexecutionsystem)新旧版本之间的数据本来数据格式不同，在工厂间需要数据共享实现生产协同时，本工厂的数据和其他工厂的数据不能相互识别。例如以表4中的例子进行说明。在进行app_3，即mes数据协同这一应用时，工厂a对于生产设备的数据传输是基于opc-uar1.03来进行的，其所产生的数据模型是opc-uar1.03。而工厂b的报警系统是基于ansi/isa-95的其它版本(即非ansi/isa-95版)来进行的，其所产生的数据模型是ansi/isa-95其它版本。这两种数据模型虽然都是工业数据的模型，但是是不一样的数据模型。所以在此进行映射。在表4所示的例子中，数据模型opc-uar1.03和数据模型ansi/isa-95其它版本都是映射为ansi/isa-95.00.03，由此统一了数据模型，便于进行数据处理。利用本发明的物联网应用系统，按照实施方式中所述的物联网应用处理方法，在平台和网关装置处建立数据处理能力，能够通过例如表4将同一个应用(在本实施例中为mes生产系统数据协同)的数据都映射为工业数据模型库里的isa-95数据模型(例如映射前数据模型为opc-uar1.03，映射后数据模型为ansi/isa-95.00.03)，经由物联网平台实现工厂间的数据共享，则不同工厂的生产系统状态能够互通，实现协同制造。传统的工业数据数据类型比较繁杂，尽管数据的使用者了解某种设备上数据的数据模型，在大量数据进行联合分析和协同时，没有在某个设备(网关装置或平台)处对数据进行统一化的数据模型映射处理，就无法为后续的数据分析提供清晰高效的数据样本。而本发明的物联网应用系统和物联网应用处理系统在设备注册时，将数据模型加入到“注册请求消息”中，实现了平台对数据模型的管理，并能够根据平台与应用的交互，根据应用的切实需求，将需要统一化的理想数据模型同步管理在平台和网关装置处，实现了数据预处理的效果；并通过平台向设备返回的“注册响应消息”告知设备上报数据的最终目的，实现了在网关装置处对于本地分析或数据上报的灵活选择，以更好地支持应用的数据分析需求。此外，在平台接收到新物联网设备类型上报的数据而与传统工业数据联合分析时，能够通过平台对常用工业数据模型的支持以及对基于web的物联网数据模型库的支持，进行更复杂的联合分析，满足工业应用的大数据分析需求；又或当本地分析发现异常事件时，能够根据语义链接定位到需要的新数据，并由网关装置通知给设备进行数据上报，对生产本地的事件反应速度提到提升，达到提高生产率、预防工业设备故障等效果。这一效果的实现，也依赖于设备在注册时“注册请求消息”中携带了数据模型参数，从而在平台或网关装置处(网关装置由于设备能力的限制可选地支持物联网数据模型库)能够实现对物联网数据模型的统一化整理，能够基于本地分析结果找到相关的新数据，进一步增强对工业应用的数据需求的满足。本发明提出的物联网技术可以更好满足工业应用需求。一方面在边缘(接近现场)可以提供多数据联合分析和及时反馈至现场的能力，另一方面从现场到中心集成数据时，可以增强异构数据之间的理解能力，提高平台大数据分析的效率。以上所述仅是本发明的优选的实施例，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明原理和基础的前提下，还可以做出若干改进、润饰、更换步骤组合等，这些改进、润饰、更换步骤组合等也应该是本发明的保护范围。本领域技术人员应明白，本发明能够提供为系统、方法或计算机程序产品。本发明能够完全由硬件实现、完全由软件实现、或结合软件和硬件来实现。当前第1页12