什么是传感器数据？传感器数据如何工作？

传感器数据是检测并响应来自物理环境的某种类型输入的设备的输出。输出可用于向最终用户提供信息或作为输入到另一个系统或指导过程。传感器可用于检测几乎任何物理元素。

传感器数据是物联网 (IoT) 和边缘计算环境和计划不可或缺的组成部分。在物联网中，几乎任何可以想象的实体都可以配备唯一标识符和通过网络传输数据的能力。传输的大部分数据是传感器数据。

传感设备产生和传输的大量数据提供了大量信息，这些信息通常对企业决策至关重要。企业正在通过传感器数据分析来应对大数据挑战。

传感器数据如何工作？

传感器根据周围的物理条件收集和生成信息。传感器通常包括以下内容：

将物理信号转换为数字数据的处理器；

向人或机器传输数据的通信能力； 

一个电源。

 物联网传感器获取物理读数并将其传输到云端进行处理。

物联网是一个大型无线传感器网络，包含一系列附有传感器的物联网设备。无线传感器系统将专用传感器与通信基础设施相结合，以监测和记录不同位置的状况。物联网设备无需人工干预即可相互通信。

物联网传感器数据在涉及数据管理元素的网络上存在于三个阶段：

创建。传感器收集信号并将其转化为数据。

传播。生成的数据使用网络协议发送到其他机器，例如MQ 遥测传输、超文本传输协议和受限应用程序协议。传输方法因丢失容忍度、安全性和及时性要求而异。

贮存。数据以各种格式存储并访问以供使用、数据分析和预测。在某些情况下，它会在创建后立即实时发送。在其他情况下，它会存储一段时间，然后再分批发送到下一个目的地。存储和带宽限制可以决定传输的数据量及其发送方式。基于云的存储用于大量传感器数据。

传感器类型

传感器通常以它们测量的物理参数命名。以下是传感器类型及其工作原理的列表：

温度传感器包括指示温度测量电压变化的热电偶；红外传感器，检测发射的红外能量并根据强度推断温度；以及根据半导体的电导率检测温度的半导体。

接近传感器检测附近物体或材料的存在与否。电感式接近传感器使用电磁场感应金属物体的存在。光电传感器使用光束来检测物体。超声波传感器使用声音来检测物体的存在。

气体传感器，如二氧化碳传感器，检测空气中元素的含量。气体传感器的其他例子是空气质量传感器，它检测表明空气污染的化学物质；检测空气中酒精的呼气测醉器；和测量空气含水量的湿度传感器。

液位传感器包括点液位传感器，用于测量液体或干燥材料的液位并指示其是高于还是低于应有水平。连续液位传感器提供连续液位读数。

光传感器，例如光敏电阻器，测量电路电阻的变化以确定光强度的变化。

压力传感器是应变计等设备，它有一个弹簧元件，在施加力时会改变形状，从而影响阻力并改变压力读数。差压传感器测量连接到传感器每一侧的两个压力之间的差异。

化学传感器包括测量水中氯含量的余氯传感器。PH 传感器检查溶液中的氢离子活性以测量其酸度。

生物医学传感器包括医疗设备，例如光学心率传感器，它们使用光敏二极管来确定某人手腕上方毛细血管的体积变化。它们还包括脉搏血氧仪，通过患者的手指发出发光二极管光，分析光的特性并使用该数据确定血液中的氧气量。

 生物识别传感器用于各种物联网设备。 

传感器数据示例

传感器数据最早的应用之一是在第二次世界大战期间，当时雷达被用来检测以前不在视线范围内的物体。以下传感器示例和传感器数据处理技术类型提供了对其应用程序和用例的数量和多样性的洞察：

加速度计检测设备（例如智能手机和游戏控制器）中重力加速度的变化，以确定加速度、倾斜和振动。

光电传感器检测可见光、红外传输或紫外线能量的存在。

激光雷达是一种基于激光的检测、测距和测绘方法，通常将低功率、人眼安全的脉冲激光与相机结合使用。

电荷耦合器件以将每个像素转换为电荷的方式存储和显示图像数据。电荷耦合器件中的电荷强度与色谱中的颜色有关。

智能电网传感器提供有关电网状况、检测停电、故障和负载以及触发警报的实时数据。它们对智慧城市的运作很重要。

陀螺仪传感器捕捉物体绕轴的速度和旋转。例如，陀螺仪传感器使手机能够感知行进速度和面朝方向。

红外传感器测量周围空气中的热量并检测红外辐射。它们用于气体报警装置、火焰探测器和精密温度测量。

时间序列数据与传感器数据

术语时间序列数据和传感器数据在含义上是相似的。传感器数据可以是时间序列数据，反之亦然。

术语传感器数据强调数据来源和数据收集方法。这些数据来自传感器。

术语时间序列数据强调这样一个事实，即给定的数据读数或数据点代表一段时间内物理世界的某些方面。时间序列数据是在不同时间点收集的一系列数据，几乎总是包含时间戳。

时间序列数据并不总是指传感器数据。例如，一段时间内的股票市场数据是不是来自传感器读数的时间序列数据。时间序列数据可以批量或连续传输数据。

由于创建的数据量很大，流式数据可能难以存储和管理。通常，它需要使用人工智能 (AI) 来处理。了解大数据和 AI 如何协同工作以处理数据并训练 AI 和机器学习算法。

编辑：黄飞