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基于物联网数据流滑动窗口模型的实时区间查询方法
发布时间: 2025-08-14
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术
成果介绍
安徽工业大学开展了物联网核心技术 —— 基于物联网数据流滑动窗口模型的实时区间查询方法的攻关研究，针对物联网数据流实时处理中的关键问题形成了创新性解决方案。该成果聚焦物联网场景下数据流的实时查询需求，核心目标是解决传统数据处理方法在物联网数据流中存在的 “内存占用大、实时性不足、过时数据处理效率低” 等痛点。
物联网环境中，数据流具有 “高速产生、持续更新、生命周期短” 的特点，传统数据结构在处理此类数据时，要么因存储全部数据导致内存过载，要么因查询时需遍历大量无效数据导致响应延迟，难以满足实时监控、动态决策等场景的需求。为此，该成果设计了一种新型数据结构，能够动态维护 “时间点 t 的流 δ 的 n 个最新元素 W (t,n)”，仅保留有效数据，显著降低内存占用。
该方法的核心指标包括：支持长度不超过 L 的任意区间快速查询；空查询的假阳性率不超过预设阈值 ε；数据插入时间、过时元素驱逐时间较传统方法大幅缩短；查询响应时间显著降低，可满足毫秒级实时性要求。
成果亮点
当前物联网行业中，数据流实时查询技术面临三大核心问题：一是内存资源消耗过高，传统结构需存储大量冗余数据，导致服务器负载过大；二是实时性不足，数据插入和过时数据清理耗时较长，难以应对高速数据流；三是查询准确性与效率难以平衡，部分方法为追求速度牺牲查询精度，或因严格校验导致延迟增加。这些问题在工业物联网、智能交通等对实时性要求极高的场景中尤为突出，制约了物联网应用的深度落地。
本成果通过创新性数据结构设计，针对性解决了上述问题：其一，通过动态维护 “最新 n 个元素窗口”，仅保留有效数据，相比传统全量存储方式节省 50% 以上内存空间；其二，优化数据插入和过时元素驱逐逻辑，将单次操作时间从传统方法的 O (n) 降至 O (1) 级别，大幅提升数据流处理效率；其三，通过精准的假阳性率控制（不超过 ε），在保证查询精度的同时，将区间查询响应时间压缩至毫秒级，满足实时场景需求。
团队介绍
该成果研发团队核心成员包括王修君、莫磊、赵伟、郑啸，均来自安徽工业大学，在物联网数据处理与算法设计领域具有扎实的研究基础。
王修君作为核心研发人员，主导了整体技术方案设计，负责创新性数据结构的核心逻辑开发，在数据流处理算法领域有多年研究经验，是该专利的主要发明人；莫磊参与了数据插入与驱逐逻辑的优化，重点解决了高速数据流下的实时性问题；赵伟负责查询精度控制，通过算法调整确保假阳性率稳定在预设阈值内；郑啸参与了实验室测试与场景验证，为技术落地提供了应用场景分析支持。团队分工明确、协作紧密，从理论设计到实际测试形成了完整闭环，最终推动该方法完成专利授权并通过技术验证。
成果资料
产业化落地方案
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