以物联网的知识表达与情景感知等相关技术为核心的物联网智能信息处理是人工智能信息处理的一个分支，是情报学和计算机领域的前沿范畴。通过连接的多种类型设备检测事件发生时间和事件类型，然后转化为可被计算机识别的数据存储于计算机。

物联网智能信息处理的目标是将RFID、传感器和执行器信息收集起来，通过数据挖掘等手段从原始信息中提取有用信息，为用户提供创新性服务技术的支持。信息流程方面，物联网智能信息处理分为信息获取、表达、量化、提取和推理等阶段。智能信息处理的本质是将从各种设备上获取过来的海量信息进行自动化处理，通过数据挖掘手段提取出有用的信息并对这些信息进行多方面的处理，按照用户设定的需求得出其能够理解的问题。用户可以通过智能处理技术将存储在计算机中的数据以及所包含的所有信息全部呈现，这样用户可依据对发生事件的了解，及时做出与事件相关联的反应，完成物联网要求的终极任务。

传感器网络系统由基础通信、中间件服务和上层应用系统3个主要模块组成，图1-2-10为一种典型的无线传感器网络的功能模块体系结构。

基础通信模块包括各种网络协议（物理层、数据链路层、网络层和传输层），以及低功耗的无线射频通信电路设计，为物理数据传输提供基本保证。中间件主要包括部署/拓扑控制、时间同步、系统管理等核心服务，为上层应用系统提供基础支持。面向具体目标的上层应用系统需根据应用特点、节点特性等，采取网内数据聚合、分布式数据压缩、本地智能存储与查询等一系列智能信息处理手段，完成预期设计功能实现应用系统目标。

WSN由大量传感器节点组成，通过无线通信技术形成自组织网络系统。WSN由无线传感器节点组成，因此形成了自身的局限性特点（如传感器节点携带能量少、通信能力有限、计算和存储能力有限等）。以无线温度传感器节点为研究对象，温度传感器节点数据包有20个字节，第1个字节存放节点ID，第2个字节存放不同应用程序类型，第3个字节标记从一个节点发出包的次序号，第4个字节和第5个字节存放环境的温度，第6～20个暂时未使用。

RFID是一种非接触的自动识别技术，基本原理是利用射频信号和空间耦合（电感或电磁耦合）传输特性实现对物品的自动识别，RFID系统一般由电子标签和阅读器两个部分组成。在物联网应用中，电子标签在生产时附着于产品表面或嵌入到内部，电子标签内的识别信息通过某种编码结构编码成电子产品编码（electronic product code，EPC），常见的EPC有64位和96位，表1-2-3列出了编码方式。带有电子标签的物品处于阅读器可识别范围时，阅读器自动以无接触方式读取电子标签中的EPC，实现自动识别物品的功能。

将WSN和RFID技术融合的目的是实现用户可以同时准确获取物品的基本信息和所处环境状态的需求。显然，如何建立物品所处的环境状态和EPC编码的映射关系成了关键。

将WSN数据包和EPC编码融合的数据结构如表1-2-3所示。通过主控制器发出指令，将EPC-96编码写到WSN数据包的第6～17个字节中，即将EPC-96编码写到WSN第6～17这12个未使用的字节中，这样既达到了将两种数据融合的目的，又可以提高数据传输的有效率。融合后的数据可以在WSN中通过节点传输，最终到达基站，最终同时获取物品的基本信息和环境参数。

智能数据分析是指运用统计学、机器学习和可视化等工具支持数据分析、发现数据中的规则等过程。智能数据分析方法主要有数据抽象和数据挖掘。数据抽象主要涉及患者数据的智能化解释，以及如何将这种解释以可视化或符号化的形式表示。数据挖掘主要涉及从数据中分析并抽取医学知识，支持诊断、筛选、预测、监视、治疗和患者管理。