随着嵌入式技术和无线网络技术的发展,物联网已经不再是我们遥不可及的概念,它将是继计算机、互联网与移动通信网之后又一次信息产业革命。所谓物联网就是指在传统互联网的基础上,将物体接入到网络中进行信息交互和通信的网络。车联网是物联网在城市交通中具体的应用,物联网是物理世界与虚拟世界的无缝融合,而车联网实际上就是车辆与城市交通网络之间融合的产物,随着城市交通拥堵和安全问题日益严峻,车联网成为了国家和学术界研究的焦点。在物联网中,数以百亿计的物理实体被连入物联网,在海量的物理实体中找到指定的物理实体显然是十分困难的,物联网搜索服务就是提供这样一种机制,和传统的互联网搜索相比,物联网搜索的对象已不局限于Web文档,它更关注的是物理世界的物理实体,这也给物联网搜索带来了极大的挑战,因为物联网中物理实体动态属性会频繁发生变化,导致对动态属性刚刚建立的索引就有可能过时,进而无法对其动态属性进行检索,所以如何实现对物理实体动态属性的实时搜索是物联网搜索服务必须解决的问题。物理实体的位置属性是物体最重要的动态属性之一,在车联网中车辆的位置属性尤为重要,本文以车联网中车辆的位置属性为例介绍物联网搜索技术。为了实现快速准确地搜索到符合搜索条件的车辆,本文采用一种搜索策略,就是预先预测出动态属性的变化规律,进而通过这些变化规律对动态属性当前的属性值进行预测,这样就可以根据预测的结果将搜索范围从整个物联网缩小到很小的范围,达到减少通讯开销以及能量开销的目的。为了描述位置属性的变化规律,提出了异步周期序列模式模型。本文设计实现了针对车辆的挖掘位置属性变化规律的系统,系统包括基于andr oid的位置属性记录模块、车辆轨迹数据预处理模块以及通讯模块,还有位于后台服务器的异步周期序列模式挖掘模块,其中位置属性记录模块用于记录车辆的位置;车辆轨迹数据预处理模块用于对轨迹数据进行预处理,预处理过程包括去噪、停留点挖掘、关键区域挖掘;异步周期序列模式挖掘模块用于对预处理后的结果挖掘异步周期序列模式,即车辆位置属性变化规律。最后,本文给出了实验分析来验证系统的有效性和可靠性。