基于物联网的体温传感器控制方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网的体温传感器控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着物联网的发展，物联网信息采集技术逐渐成为一个备受关注的研究热点，具有非常广阔的应用前景，尤其是在医疗监测领域，通过体温传感器内部的无线射频芯片实时将采集到的体温数据收集并发送至物联网后台数据系统，可以及时准确的掌握病人温度体征信息，以达到科学有效的体温监测。
3.目前，体温传感器主要通过可穿戴设备设置在患者身上，由于患者的物理移动，在数据传输时，会使体温数据传输网络不稳定，导致体温数据的传输有着一定的延迟甚至传输失败，同时，体温传感器的控制主要通过人工进行调整，控制效率低下，控制指令由于患者物理移动也会存在延迟，使得体温传感器的控制不够准确。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于物联网的体温传感器控制方法、装置、电子设备及可读存储介质，其主要目的在于提高对体温传感器控制的准确度。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种基于物联网的体温传感器控制方法，包括：确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点；计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点；计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点；对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径；获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制。
6.可选地，所述确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，包括：利用预设的位置定位系统确定所述目标物联网中的体温传感器是否发生物理位置变化，将发生物理位置变化的体温传感器的运行状态确定为移动状态，以及将未发生物理位置变化的体温传感器的运行状态确定为静止状态；
将所述目标物联网中的汇聚节点作为根节点，将移动状态的体温传感器作为叶子节点，将静止状态的体温传感器作为枝干节点；基于预设的传输协议构建所述根节点、所述枝干节点及所述叶子节点间的有向边，汇总所有节点及所述有向边，得到所述节点拓扑网络。
7.可选地，所述计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点，包括：利用预设的节点传输延迟公式计算相邻两个静态节点间的数据传输延迟；确定所述数据传输延迟小于或等于预设延迟阈值的所有相邻静态节点为所述静态路由节点。
8.可选地，所述计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点，包括：将与所述动态节点相连的节点作为原始备选节点，计算所述动态节点与所述原始备选节点的数据传输延迟并进行归一化处理，得到归一化延迟；获取所述动态节点与所述原始备选节点的信号传输强度，并将获取的所述信号传输强度进行归一化处理，得到归一化强度；利用预设的节点质量公式对所述归一化延迟及所述归一化强度进行质量计算，得到所述节点传输强度；确定所述节点传输强度满足预设强度阈值范围的原始备选节点为所述动态路由节点。
9.可选地，所述节点传输强度通过下述方法计算：其中，er表示节点传输强度，表示归一化强度，表示归一化延迟。
10.可选地，所述对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径，包括：基于所述静态路由节点及所述动态路由节点组成多条原始路由传输路径；利用预设的能量损耗公式计算多条所述原始路由传输路径中节点的能量损耗；从多条所述原始路由传输路径选取所述能量损耗最小的路径作为所述标准路由传输路径。
11.可选地，所述对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制，包括：基于所述体温采集数据对所述体温传感器进行k-means聚类，得到包含聚类标签的聚类结果；基于所述聚类标签构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，并根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向节点拓扑网络；从所述反向节点拓扑网络中确定反向路由节点，并对所述反向路由节点进行能量优化，得到所述反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发
送至对应的体温传感器，从而对体温传感器进行控制。
12.为了解决上述问题，本发明还提供一种基于物联网的体温传感器控制装置，所述装置包括：节点拓扑网络构建模块，用于确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点；静态路由节点确定模块，用于计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点；动态路由节点确定模块，用于计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点；路由路径构建模块，用于对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径；体温传感器控制模块，用于获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制。
13.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储至少一个计算机程序；及处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的基于物联网的体温传感器控制方法。
14.为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于物联网的体温传感器控制方法。
15.本发明实施例通过运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，对于节点拓扑网络中的静态节点，基于数据传输延迟确定静态路由节点，对于节点拓扑网络中的动态节点，基于节点传输强度确定动态节点的动态路由节点，并且对静态路由节点及动态路由节点进行传输能量优化，基于优化结果构建标准路由传输路径，综合考虑了数据传输延迟、信号强度及传输能量，可以提高数据传输的准确性。同时，对体温采集数据进行聚类，基于聚类结果及反向路由传输路径进行体温传感器控制，提高了对体温传感器控制的效率及准确率。因此本发明提出的基于物联网的体温传感器控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提高对体温传感器控制的准确度。
附图说明
16.图1为本发明一实施例提供的基于物联网的体温传感器控制方法的流程示意图；图2为本发明一实施例提供的基于物联网的体温传感器控制装置的功能模块图；图3为本发明一实施例提供的实现所述基于物联网的体温传感器控制方法的电子设备的结构示意图。
17.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
18.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
19.本技术实施例提供一种基于物联网的体温传感器控制方法。所述基于物联网的体温传感器控制方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于物联网的体温传感器控制方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
20.参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于物联网的体温传感器控制方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于物联网的体温传感器控制方法包括：s1、确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点。
21.本发明实施例中，所述目标物联网可以为某一医院的医疗物联网无线体温监护系统，用于通过体温传感器全天候实时高效的对患者进行体温监控。由于体温传感器主要通过可穿戴设备固定在患者身上，且患者可能进行物理运动，因此体温传感器的运行状态主要包括静止及运动两种。
22.详细地，所述确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，包括：利用预设的位置定位系统确定所述目标物联网中的体温传感器是否发生物理位置变化，将发生物理位置变化的体温传感器的运行状态确定为移动状态，以及将未发生物理位置变化的体温传感器的运行状态确定为静止状态；将所述目标物联网中的汇聚节点作为根节点，将移动状态的体温传感器作为叶子节点，将静止状态的体温传感器作为枝干节点；基于预设的传输协议构建所述根节点、所述枝干节点及所述叶子节点间的有向边，汇总所有节点及所述有向边，得到所述节点拓扑网络。
23.本发明一可选实施例中，所述物联网中的节点可通过位置定位系统（例如gps定位系统）确定物理位置变化。所述节点拓扑网络可以为dodag图（destination oriented directedacyclic graph，有向无环图），是一种树形图，用来表示节点的网络结构。其中，汇聚节点位于网络最核心位置，往往硬软件资源最丰富，没有低功耗的限制条件（例如网关服务器），其他节点应该尽量挂载在汇聚节点上；枝干节点表示静止状态的体温传感器，不仅负责对感知区域的环境监控和信息采集，还作为其他节点的上行节点进行数据转发；叶子节点位于整个节点拓扑网络的最底端，不承担数据转发责任，不能作为上行节点，只能挂载在汇聚节点或枝干节点下。所述预设的传输协议可以为rpl 路由协议，通过路由度量和目标函数将网络中的节点构建成一个有向无环图，每一个有向无环图都有一个汇聚节点，其余的节点根据邻居发现机制找到这个汇聚节点并加入到这个有向无环图，形成节点拓扑网络。
24.本发明实施例中，所述静态节点是指枝干节点，即静止的体温传感器，所述动态节
点是指叶子节点，即运动的体温传感器，通过体温传感器的运行状态构建节点拓扑网络，并划分不同节点的权限功能，从而提高数据传输的准确率。
25.s2、计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点。
26.本发明实施例中，由于静态节点不仅负责对感知区域的环境监控和信息采集，还作为其他节点的上行节点，因此需要选取稳定及质量高的节点以减少路由链路断路。
27.具体的，所述计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点，包括：利用预设的节点传输延迟公式计算相邻两个静态节点间的数据传输延迟；确定所述数据传输延迟小于或等于预设延迟阈值的所有相邻静态节点为所述静态路由节点。
28.本发明实施例中，所述数据传输延迟通过下述方法计算：其中，表示数据传输延迟，表示传输数据使用的数据包大小，表示带宽，表示相邻两个静态节点数据传输不成功的概率。
29.本发明一可选实施例中，ett(expected transmission time，期望传输时间) 定义为链路上一个数据包成功传输的期望时延，即 ett的值越小，该链路性能越好。所述静态路由节点是指所有静态节点备选的上行节点，通过将数据传输延迟小于或等于预设延迟阈值的静态节点作为静态路由节点，可以提高数据路由的准确率。
30.s3、计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点。
31.本发明实施例中，由于叶子节点会进行移动，单单考虑 ett 值并不能及时反映由于移动造成的路由抖动，这种滞后可能造成其长时间处于与网络失联的状态，因此通过引入信号传输强度来实现动态节点数据传输的稳定性。
32.详细地，所述基于所述节点拓扑网络中的动态节点，计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点，包括：将与所述动态节点相连的节点作为原始备选节点，计算所述动态节点与所述原始备选节点的数据传输延迟并进行归一化处理，得到归一化延迟；获取所述动态节点与所述原始备选节点的信号传输强度，并将获取的所述信号传输强度进行归一化处理，得到归一化强度；利用预设的节点质量公式对所述归一化延迟及所述归一化强度进行质量计算，得到所述节点传输强度；确定所述节点传输强度满足预设强度阈值范围的原始备选节点为所述动态路由节点。
33.本发明一可选实施例中，所述节点传输强度通过下述方法计算：其中，er表示节点传输强度，表示归一化强度，表示归一化延迟。
34.本发明一可选实施例中，为了增强动态节点的稳定性，通过接收信号强度（rssi，received signalstrength indication），作为节点移动性的体现，rssi 值代表的是无线节点接收到数据包的信号强度，接收节点和发送节点离的越近，rssi 强度越大，两者发生位移时，rssi 值会有明显波动，rssi 值可以通过射频模块直接读值获取，avr-rssi 代表某一时间范围（例如1秒）的平均 rssi 值。
35.其中，动态节点数据传输延迟的计算方法与静态节点的数据传输延迟类似，在此不再赘述。
36.本发明一可选实施例中，对于某一动态节点，其第个原始备选节点与动态节点的归一化延迟及归一化强度通过下式进行计算：延迟及归一化强度通过下式进行计算：其中，表示第个原始备选节点与动态节点间的数据传输延迟，表示原始备选节点个数，表示第个原始备选节点的avr-rssi值。
37.本发明实施例中，所述节点传输强度的计算综合考虑了节点间数据传输的延迟及节点间信号传输的强度，因此可以更加准确的进行路由节点选取，从而提高体温传感器数据传输的稳定性。
38.s4、对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径。
39.本发明实施例中，由于物联网中节点众多，不同节点的能量消耗也不同，通过选取具有最低能量消耗的节点组成路由传输路径，可以提高数据传输的稳定性，从而提高网络生存周期。
40.具体地，所述对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径，包括：基于所述静态路由节点及所述动态路由节点组成多条原始路由传输路径；利用预设的能量损耗公式计算多条所述原始路由传输路径中节点的能量损耗；从多条所述原始路由传输路径选取所述能量损耗最小的路径作为所述标准路由传输路径。
41.本发明一可选实施例中，通过下述公式计算能量损耗：其中，为所述能量损耗，表示节点发送数据包的大小，单位是比特，表示能耗系数，表示通信距离，表示单位比特大小的数据在节点中的耗能。
42.本发明实施例中，通过计算能量损耗可以在数据传输中找到最优路径，从而提高数据传输的稳定性。
43.s5、获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行
传感器控制。
44.本发明实施例中，所述体温采集数据是由不同体温传感器按照一定采集频率（如梅60s采集一次）采集的体温数据。所述传感器控制是指对体温传感器设置数据采集频率、时间间隔、暂停、停止等。
45.详细地，所述对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制，包括：基于所述体温采集数据对所述体温传感器进行k-means聚类，得到包含聚类标签的聚类结果；基于所述聚类标签构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，并根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向节点拓扑网络；从所述反向节点拓扑网络中确定反向路由节点，并对所述反向路由节点进行能量优化，得到所述反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器，从而对体温传感器进行控制。
46.本发明一可选实施例中，在医疗场景中，体温传感器对应着特定的患者，而不同患者由于所患疾病的不同，需要对体温传感器进行相应的调整，例如，调整高危患者体温传感器的采集频率、对体温传感器进行暂停等。
47.本发明一可选实施例中，所述反向路由节点包括静态节点及动态节点的路由节点，所述构建反向节点拓扑网络，以及通过反向节点拓扑网络确定反向路由传输路径的步骤与确定标准路由传输路径的步骤类似，在此不再赘述。
48.本发明一可选实施例中，通过k-means聚类可以将不同患者进行聚类，并进行相应的体温传感器控制，例如，将患者进行聚类成三类，并进行相应标签的标注，得到“高风险患者”、“中风险患者”、“低风险患者”，分别调整采集频率为10s、30s及60s。同时，通过构建反向路由传输路径，考虑了数据传输延迟、信号强度及传输能量，可以更加准确快速的传递对体温传感器的控制指令，从而降低指令传输的延迟，提高对体温传感器控制的准确率。
49.本发明实施例通过运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，对于节点拓扑网络中的静态节点，基于数据传输延迟确定静态路由节点，对于节点拓扑网络中的动态节点，基于节点传输强度确定动态节点的动态路由节点，并且对静态路由节点及动态路由节点进行传输能量优化，基于优化结果构建标准路由传输路径，综合考虑了数据传输延迟、信号强度及传输能量，可以提高数据传输的准确性。同时，对体温采集数据进行聚类，基于聚类结果及反向路由传输路径进行体温传感器控制，提高了对体温传感器控制的效率及准确率。因此本发明提出的基于物联网的体温传感器控制方法，可以提高对体温传感器控制的准确度。
50.如图2所示，是本发明一实施例提供的基于物联网的体温传感器控制装置的功能模块图。
51.本发明所述基于物联网的体温传感器控制装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于物联网的体温传感器控制装置100可以包括节点拓扑网络构建模块101、静态路由节点确定模块102、动态路由节点确定模块103、路由路径构建模块104及体温
传感器控制模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
52.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：所述节点拓扑网络构建模块101，用于确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点；所述静态路由节点确定模块102，用于计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点；所述动态路由节点确定模块103，用于计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点；所述路由路径构建模块104，用于对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径；所述体温传感器控制模块105，用于获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制。
53.详细地，所述基于物联网的体温传感器控制装置100各模块的具体实施方式如下：步骤一、确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点。
54.本发明实施例中，所述目标物联网可以为某一医院的医疗物联网无线体温监护系统，用于通过体温传感器全天候实时高效的对患者进行体温监控。由于体温传感器主要通过可穿戴设备固定在患者身上，且患者可能进行物理运动，因此体温传感器的运行状态主要包括静止及运动两种。
55.详细地，所述确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，包括：利用预设的位置定位系统确定所述目标物联网中的体温传感器是否发生物理位置变化，将发生物理位置变化的体温传感器的运行状态确定为移动状态，以及将未发生物理位置变化的体温传感器的运行状态确定为静止状态；将所述目标物联网中的汇聚节点作为根节点，将移动状态的体温传感器作为叶子节点，将静止状态的体温传感器作为枝干节点；基于预设的传输协议构建所述根节点、所述枝干节点及所述叶子节点间的有向边，汇总所有节点及所述有向边，得到所述节点拓扑网络。
56.本发明一可选实施例中，所述物联网中的节点可通过位置定位系统（例如gps定位系统）确定物理位置变化。所述节点拓扑网络可以为dodag图（destination oriented directedacyclic graph，有向无环图），是一种树形图，用来表示节点的网络结构。其中，汇聚节点位于网络最核心位置，往往硬软件资源最丰富，没有低功耗的限制条件（例如网关服务器），其他节点应该尽量挂载在汇聚节点上；枝干节点表示静止状态的体温传感器，不仅负责对感知区域的环境监控和信息采集，还作为其他节点的上行节点进行数据转发；叶子
节点位于整个节点拓扑网络的最底端，不承担数据转发责任，不能作为上行节点，只能挂载在汇聚节点或枝干节点下。所述预设的传输协议可以为rpl 路由协议，通过路由度量和目标函数将网络中的节点构建成一个有向无环图，每一个有向无环图都有一个汇聚节点，其余的节点根据邻居发现机制找到这个汇聚节点并加入到这个有向无环图，形成节点拓扑网络。
57.本发明实施例中，所述静态节点是指枝干节点，即静止的体温传感器，所述动态节点是指叶子节点，即运动的体温传感器，通过体温传感器的运行状态构建节点拓扑网络，并划分不同节点的权限功能，从而提高数据传输的准确率。
58.步骤二、计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点。
59.本发明实施例中，由于静态节点不仅负责对感知区域的环境监控和信息采集，还作为其他节点的上行节点，因此需要选取稳定及质量高的节点以减少路由链路断路。
60.具体的，所述计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点，包括：利用预设的节点传输延迟公式计算相邻两个静态节点间的数据传输延迟；确定所述数据传输延迟小于或等于预设延迟阈值的所有相邻静态节点为所述静态路由节点。
61.本发明实施例中，所述数据传输延迟通过下述方法计算：其中，表示数据传输延迟，表示传输数据使用的数据包大小，表示带宽，表示相邻两个静态节点数据传输不成功的概率。
62.本发明一可选实施例中，ett(expected transmission time，期望传输时间) 定义为链路上一个数据包成功传输的期望时延，即 ett的值越小，该链路性能越好。所述静态路由节点是指所有静态节点备选的上行节点，通过将数据传输延迟小于或等于预设延迟阈值的静态节点作为静态路由节点，可以提高数据路由的准确率。
63.步骤三、计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点。
64.本发明实施例中，由于叶子节点会进行移动，单单考虑 ett 值并不能及时反映由于移动造成的路由抖动，这种滞后可能造成其长时间处于与网络失联的状态，因此通过引入信号传输强度来实现动态节点数据传输的稳定性。
65.详细地，所述基于所述节点拓扑网络中的动态节点，计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点，包括：将与所述动态节点相连的节点作为原始备选节点，计算所述动态节点与所述原始备选节点的数据传输延迟并进行归一化处理，得到归一化延迟；获取所述动态节点与所述原始备选节点的信号传输强度，并将获取的所述信号传输强度进行归一化处理，得到归一化强度；利用预设的节点质量公式对所述归一化延迟及所述归一化强度进行质量计算，得
到所述节点传输强度；确定所述节点传输强度满足预设强度阈值范围的原始备选节点为所述动态路由节点。
66.本发明一可选实施例中，所述节点传输强度通过下述方法计算：其中，er表示节点传输强度，表示归一化强度，表示归一化延迟。
67.本发明一可选实施例中，为了增强动态节点的稳定性，通过接收信号强度（rssi，received signalstrength indication），作为节点移动性的体现，rssi 值代表的是无线节点接收到数据包的信号强度，接收节点和发送节点离的越近，rssi 强度越大，两者发生位移时，rssi 值会有明显波动，rssi 值可以通过射频模块直接读值获取，avr-rssi 代表某一时间范围（例如1秒）的平均 rssi 值。
68.其中，动态节点数据传输延迟的计算方法与静态节点的数据传输延迟类似，在此不再赘述。
69.本发明一可选实施例中，对于某一动态节点，其第个原始备选节点与动态节点的归一化延迟及归一化强度通过下式进行计算：归一化延迟及归一化强度通过下式进行计算：其中，表示第个原始备选节点与动态节点间的数据传输延迟，表示原始备选节点个数，表示第个原始备选节点的avr-rssi值。
70.本发明实施例中，所述节点传输强度的计算综合考虑了节点间数据传输的延迟及节点间信号传输的强度，因此可以更加准确的进行路由节点选取，从而提高体温传感器数据传输的稳定性。
71.步骤四、对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径。
72.本发明实施例中，由于物联网中节点众多，不同节点的能量消耗也不同，通过选取具有最低能量消耗的节点组成路由传输路径，可以提高数据传输的稳定性，从而提高网络生存周期。
73.具体地，所述对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径，包括：基于所述静态路由节点及所述动态路由节点组成多条原始路由传输路径；利用预设的能量损耗公式计算多条所述原始路由传输路径中节点的能量损耗；从多条所述原始路由传输路径选取所述能量损耗最小的路径作为所述标准路由传输路径。
74.本发明一可选实施例中，通过下述公式计算能量损耗：其中，为所述能量损耗，表示节点发送数据包的大小，单位是比特，表示能耗系数，
表示通信距离，表示单位比特大小的数据在节点中的耗能。
75.本发明实施例中，通过计算能量损耗可以在数据传输中找到最优路径，从而提高数据传输的稳定性。
76.步骤五、获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制。
77.本发明实施例中，所述体温采集数据是由不同体温传感器按照一定采集频率（如梅60s采集一次）采集的体温数据。所述传感器控制是指对体温传感器设置数据采集频率、时间间隔、暂停、停止等。
78.详细地，所述对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制，包括：基于所述体温采集数据对所述体温传感器进行k-means聚类，得到包含聚类标签的聚类结果；基于所述聚类标签构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，并根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向节点拓扑网络；从所述反向节点拓扑网络中确定反向路由节点，并对所述反向路由节点进行能量优化，得到所述反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器，从而对体温传感器进行控制。
79.本发明一可选实施例中，在医疗场景中，体温传感器对应着特定的患者，而不同患者由于所患疾病的不同，需要对体温传感器进行相应的调整，例如，调整高危患者体温传感器的采集频率、对体温传感器进行暂停等。
80.本发明一可选实施例中，所述反向路由节点包括静态节点及动态节点的路由节点，所述构建反向节点拓扑网络，以及通过反向节点拓扑网络确定反向路由传输路径的步骤与确定标准路由传输路径的步骤类似，在此不再赘述。
81.本发明一可选实施例中，通过k-means聚类可以将不同患者进行聚类，并进行相应的体温传感器控制，例如，将患者进行聚类成三类，并进行相应标签的标注，得到“高风险患者”、“中风险患者”、“低风险患者”，分别调整采集频率为10s、30s及60s。同时，通过构建反向路由传输路径，考虑了数据传输延迟、信号强度及传输能量，可以更加准确快速的传递对体温传感器的控制指令，从而降低指令传输的延迟，提高对体温传感器控制的准确率。
82.本发明实施例通过运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，对于节点拓扑网络中的静态节点，基于数据传输延迟确定静态路由节点，对于节点拓扑网络中的动态节点，基于节点传输强度确定动态节点的动态路由节点，并且对静态路由节点及动态路由节点进行传输能量优化，基于优化结果构建标准路由传输路径，综合考虑了数据传输延迟、信号强度及传输能量，可以提高数据传输的准确性。同时，对体温采集数据进行聚类，基于聚类结果及反向路由传输路径进行体温传感器控制，提高了对体温传感器控制的效率及准确
率。因此本发明提出的基于物联网的体温传感器控制装置，可以提高对体温传感器控制的准确度。
83.如图3所示，是本发明一实施例提供的实现所述基于物联网的体温传感器控制方法的电子设备的结构示意图。
84.所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信接口12和总线13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于物联网的体温传感器控制程序。
85.其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：sd或dx存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（smart media card， smc）、安全数字（secure digital， sd）卡、闪存卡（flash card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于物联网的体温传感器控制程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
86.所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（central processing unit，cpu）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（control unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如基于物联网的体温传感器控制程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
87.所述通信接口12用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如wi-fi接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器（display）、输入单元（比如键盘（keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled（organic light-emitting diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
88.所述总线13可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称pci）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称eisa）总线等。该总线13可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线13被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
89.图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
90.例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），
优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
91.进一步地，所述电子设备还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如wi-fi接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
92.可选地，该电子设备还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器（display）、输入单元（比如键盘（keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled（organic light-emitting diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
93.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
94.所述电子设备中的所述存储器11存储的基于物联网的体温传感器控制程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点；计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点；计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点；对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径；获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制。
95.具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
96.进一步地，所述电子设备集成的模块/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存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read-only memory）。
97.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
确认目标物联网中所有体温传感器的运行状态，基于所述运行状态构建所有体温传感器的节点拓扑网络，并识别所述节点拓扑网络中的静态节点以及动态节点；计算所述静态节点的数据传输延迟，基于所述数据传输延迟确定所述静态节点的静态路由节点；计算所述动态节点的节点传输强度，基于所述节点传输强度确定所述动态节点的动态路由节点；对所述静态路由节点及所述动态路由节点进行传输能量优化，并基于优化结果构建标准路由传输路径；获取体温传感器经由所述标准路由传输路径传输的体温采集数据，对所述体温采集数据进行聚类，并基于聚类结果构建传感器控制指令，重新确认所述目标物联网中所有体温传感器的运行状态，根据重新确认的所有体温传感器的运行状态构建反向路由传输路径，基于所述反向路由传输路径将所述传感器控制指令发送至对应的体温传感器进行传感器控制。
98.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，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，所述模块的划分，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。
99.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。
100.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
101.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
102.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
103.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能（artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
104.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用
来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
105.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。