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本发明构建了一个本体，其中包括描述物联网中传感器节点信息、执行设备信息、环境状态等概念和数据的属性和关系。将传感器网络节点的数据流和执行设备的数据流格式化为RDF（Resource Description Framework）格式的数据。将经过标注的数据持久化存储在边缘设备的本地ROM中。使用推理机进行前项链推理，以发现知识之间的隐含关系，并利用规则推理生成特定事件的策略。本体构建使用了W3C推荐的传感器网络本体SSN，并结合物联网环境，定义了完备的概念和关系集合。在本体构建过程中，采用删除原则来减小存储资源占用，去除语义传感器网络本体SSN中不常用的概念。物联网领域本体还考虑了其他概念和关系，如执行设备、自然环境、运行环境、人机交互删除原则包括去除在现实环境中不存在的概念，不需要的概念，以及表达相同意义的概念数据标注步骤将物联网环境中传感器和执行设备产生的原始数据描述为RDF三元组数据。RDF三元组以Turtle格式的文档描述，其中包括主语、谓词和宾语项，以及RDF术语。标注后的数据存储在边缘设备的本地ROM中，并可以使用SPARQL语言进行查询和推理。

该方案的技术亮点：综合性的方法： 该发明提供了一种综合性的方法，用于在物联网边缘设备中构建语义模型。这一方法包括物联网领域本体的构建、数据标注、RDF数据存储以及RDF数据推理步骤，使其成为一个全面的解决方案。物联网领域本体构建： 该方法利用传感器网络本体(SSN)和物联网环境的具体情境，定义了一个完备的概念和关系集合。这有助于更好地表示物联网中的传感器节点信息、执行设备信息、环境状态等，并且考虑了物联网特定的概念和关系。删除原则： 通过删除原则，该方法去除了不常用的概念以减小本体占用的存储资源，以及删除在本体建模中不需要的概念和表达意义相同的概念。这有助于简化和精简本体，使其更高效。RDF数据标注： 数据标注步骤将传感器网络节点的数据流和执行设备的数据流格式化为RDF三元组数据，这种数据格式能够更好地描述物联网环境中的数据。RDF数据存储： RDF数据存储将数据标注后的数据持久化存储在边缘设备的本地ROM中，这有助于在本地设备上高效存储大量数据，并且可以使用SPARQL语言进行查询和推理。

基于语义模型优化方法的物联网边缘设备解决方案具有巨大的应用前景，将为行业带来革命性的变革。以下是其应用前景的几个关键方面：

智能物联网设备管理： 这项发明可以用于智能物联网设备的管理和控制。通过构建语义模型和利用RDF数据存储和推理，可以更有效地监测和管理大规模的传感器节点和执行设备。这有助于提高物联网系统的效率和可靠性。

环境监测和控制： 物联网在环境监测领域有广泛的应用，如空气质量监测、水质监测、气象预测等。这项发明可以帮助构建智能环境监测系统，通过数据标注、存储和推理来实现更准确的环境监测和控制。

边缘计算应用： 边缘计算是在物联网设备附近进行计算和决策的趋势。这项发明可以用于边缘设备上的数据处理和决策制定。通过构建语义模型，可以更好地理解边缘设备的数据并实现智能决策。

智能家居和建筑自动化： 在智能家居和建筑自动化中，物联网设备可以协同工作以提高生活质量和能源效率。这项发明可以用于构建智能家庭和建筑系统，实现自动控制、能源管理和用户体验的改进。

工业物联网： 在制造业和工业领域，物联网被广泛用于设备监测、生产优化和维护预测。这项发明可以用于构建智能工厂和工业物联网解决方案，以提高生产效率和设备可靠性。

农业和农村发展： 物联网可用于改善农业生产和农村发展。通过监测土壤湿度、气象数据等，这项发明可以支持智能农业实践，提高农产品产量和质量。

医疗保健： 在医疗保健领域，物联网设备可以用于远程健康监测、病人跟踪和医疗设备管理。这项发明可以帮助构建智能医疗系统，提供更好的医疗保健服务。

工业物联网与网络化控制教育部重点实验室依托 “工业物联网协同创新中心”、“国家工业物联网国际科技合作示范基地”、“智能仪器仪表网络化技术国家地方联合工程实验室”，获得首批重庆市高校创新团队称号和“重庆市杰出青年群体”重点实验室。现有科研人员64人，其中90%的研究人员具有博士学位，拥有国家级人才4名、省部级人才19名。近5年，实验室共承担各类科研项目100余项，获得各类省部级奖励18项，其中：国家技术发明二等奖1项、省部级一等奖7项、二等奖10项。重庆市科技进步奖一等奖2项、重庆市自然科学一等奖1项、中国自动化学会科技进步奖1项、中国仪器仪表学会科学技术进步奖1项、中国产学研合作创新成果奖1项、川渝产学研创新成果奖一等奖1项。承担40余项国家科技重大专项、国家863计划等国家级/省部级项目，牵头制定传感网测试国际标准和物联网网络层标准技术报告，牵头制定国际国家标准49项（牵头制定国际3项，国家标准10项）。发明专利授权250项（PCT专利12项、美国专利授权4项），发表高水平论文404篇。

为了研发基于语义模型优化方法的物联网边缘设备解决方案，投入了大量的研发经费和资源。然而，这项成果所带来的收益是巨大的，不仅在经济层面上具有显著影响，而且在科技进步、环境保护、国家安全和人民生活等方面也发挥着重要作用。

创新和就业机会： 这项发明可能催生新的市场和产业，为创新和创业提供机会，从而创造就业机会。

提高生产效率： 物联网和边缘计算的应用有望提高生产效率，减少成本，增加生产力，对企业经济非常有利。

推动技术发展： 这项发明有望推动与物联网、边缘计算、人工智能等相关的技术的进一步发展，从而推动科技进步。

数据分析和决策： 利用语义模型和智能数据处理，可以改进数据分析和决策制定的质量，有助于解决许多复杂问题。

资源管理： 物联网应用可以帮助更有效地管理能源、水资源和其他自然资源，有助于减少浪费和保护环境。

环境监测： 智能环境监测系统可以提供更准确的环境数据，有助于监测气候变化和提前应对环境问题。

物联网安全： 这项发明可以改进物联网设备的安全性，有助于国家安全领域，防止网络攻击和数据泄露。

边缘计算应用： 在军事和情报领域，边缘计算应用可以加强数据的即时处理和决策制定。

智能家居： 物联网应用可改善家庭生活，提供智能家居控制、安全监控和节能功能。

医疗保健： 在医疗保健领域，物联网可以提供更好的远程监测和医疗服务，提高人民的健康水平。

基于语义模型优化方法的物联网边缘设备解决方案具有广泛的转化潜力和商业价值。为了实现该方案的转化和推广，以下是几种转化方式：

物联网解决方案提供商：公司可以采用这项技术来开发物联网解决方案，为不同行业的客户提供智能监测和控制系统。这可以包括用于工业自动化、农业、健康护理等领域的解决方案。

智能城市和建筑：该技术可以用于构建智能城市和建筑的基础设施，包括智能交通系统、能源管理系统和环境监测系统。这有助于提高城市的可持续性和效率。

农业和农村发展：在农业领域，这项技术可以用于监测土壤质量、农作物生长和天气条件，从而提高农业生产和资源管理。在农村地区，它可以用于改善基础设施和服务的提供。

健康护理：这项技术可以应用于医疗设备和健康监测系统，帮助医疗机构提供更好的医疗护理和实时监测病人的健康状况。

数据分析和决策支持：将这一技术应用于数据分析和决策支持系统，有助于企业和政府更好地理解他们的数据，制定更明智的战略决策。

智能家居：将该技术用于智能家居系统，实现家庭自动化和智能控制，提高生活的便利性和舒适性。

教育和培训：培训机构可以使用这项技术来教授物联网和语义建模的课程，培养未来的技术专业人才。

专业咨询和集成服务：公司可以提供物联网边缘设备的集成、优化和咨询服务，帮助其他组织有效地应用这项技术。

知识产权和专利许可：如果拥有相关专利，可以考虑授权其他公司使用这一技术，以获得专利许可费。

开源社区贡献：将该技术开源，鼓励开发者社区参与，以促进创新和推广。