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申请/专利权人：南京深度智控科技有限公司

摘要：本发明属于物联网通信技术领域，涉及了一种基于物联网数据万能协议转换采集器的协议转换方法，该方法通过采集物联网中海量的数据协议进行数据预处理，形成样本数据集；将样本数据集输入基于深度神经网络构建的特征提取模型中进行学习训练，训练结束后，特征提取模型能够自适应提取协议特征；在物联网边缘节点上部署轻量级的协议转换任务和提取的协议特征，通过边缘节点之间的协同处理实现对数据协议的快速转换。本发明解决了现有物联网数据协议转换技术存在标注样本获取困难、计算资源消耗大以及忽视实时性和鲁棒性的问题，通过将协议转换任务下沉到网络边缘，从而降低了数据传输延迟，提高了数据协议转换的响应速度和鲁棒性。

主权项：1.一种基于物联网数据万能协议转换采集器的协议转换方法，其特征在于，包括：采集物联网中海量的数据协议进行数据预处理，形成样本数据集；所述数据预处理，包括：清洗所述数据协议中的重复值、缺失值、异常值；将清洗后的所述数据协议的数据转换为统一格式，并统一时间戳格式，其中，所述统一格式包括JSON格式、CSV格式；再对所述数据协议标注类型标签，所述类型标签包括工业协议类标签、家庭自动化协议类标签和通用物联网协议类标签；将预处理后的所述数据协议的数据封装成适合特征提取模型输入的格式，汇总封装好的数据在一个集合中，得到所述样本数据集；其中，所述格式包括TensorFlow、PyTorch所需格式；将所述样本数据集输入基于深度神经网络构建的特征提取模型中进行学习训练，训练结束后，所述特征提取模型能够自适应提取协议特征；所述学习训练，包括：所述样本数据集通过输入层输入所述特征提取模型中进行参数训练；利用Adam优化算法调整深度学习神经网络权重；直至调整的网络结构满足设定要求时，结束训练；其中，所述网络结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层，所述设定要求包括所述特征提取模型的输出为非负实数；所述特征提取模型通过下式进行表示： 其中，表示特征提取的结果函数，其取值为非负实数，表示信息过滤函数，为均值，为标准差，d、c、k、a是模型训练过程中通过优化算法学习得到的参数，用于调整模型对数据特征的敏感度和响应阈值，表示从物联网设备中采集的原始数据点，即数据协议，是一个线性整流函数，用于增加模型的非线性特征的提取能力，是一个指数级的衰减函数，用于增强模型对协议特征的敏感度，是一个逻辑斯蒂分布函数，用于筛选优化协议特征；所述协议特征包括协议字段特征、通信行为特征和异常模式特征；在物联网边缘节点上部署轻量级的协议转换任务和提取的所述协议特征，通过边缘节点之间的协同处理完成协议转换。

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