物聯網感知大數據處理中的關鍵技術主要包括以下7種：
1. 海-網一雲分層存儲架構：系統需要存儲採樣數據的最新值以及歷史序列，以便進行復雜的數據分析和對複雜事件實現智能化感知處理。為了對海量感知數據進行行之有效的存儲處理，需要將集海數據管理與雲數據管理雙重優勢於一體的大數據存儲技術，進行基於網絡協同的統一數據存儲與架構處理。
2. 統一的異構傳感器數據接入技術：利用傳感器原始採樣數據的智能分析技術，來支持異構傳感器的接入和統一的標準輸出；通過提取關鍵數據來獲得特定數據具有邏輯語義，並基於雙層協同的原始採樣數據分散式溯源存儲，來滿足各類應急監控傳感器及設備（如遙感、視頻、交通、氣象、電力、水文、地質等）的標準接入要求。
3. 海量傳感器感知數據雲存儲技術：通過傳感器統一時空數據庫，實現時態-地理空間採樣數據的內核表示、時空索引、時空計算、複雜邏輯條件快速查詢；進而通過海量時空數據庫結點構成並行分佈式的傳感器時空數據庫集群，並通過全局時空索引、全局關鍵字索引、全局值索引，完成海量應急傳感器採樣數據流的存儲以及多模方式（關鍵詞、時空約束、數值約束）的快速查詢。
4. 面向感知數據的多模態實時搜索引擎：為了對海量傳感器流式數據的異構性、時空相關性、連續序列性進行有效的處理，需要通過多模態實時搜索引擎，在多模態（關鍵詞、時空、狀態值、屬性值）數據類型、查詢語言、實時索引的基礎上，實現海量傳感器感知數據流的統一快速檢索與查詢處理。
5. 海量感知數據的統計分析與數據挖掘：實現處於數據庫內核級的海量感知數據的並行統計分析與數據挖掘技術。採用統一的統計數據結構和統計算法與機制，實現並行的聯機分析處理（on-line analytical processing，OLAP）；採用基於時空受限環境（特定地形和道路）的線索傳遞預測模型進行線索檢索與確認，實現基於時空線索的事件推理。
6. 複雜事件（如應急事件）探測技術：群體複雜時空查詢與統計分析、情報提煉、態勢分析技術。多數情況下，需要對大量物理目標的群體行為進行分析，以獲得更加有意義的信息，並進一步進行態勢分析和預測等；需要設立各種必要的統計與分析數據結構，實現對群體行為的持續統計與分析。在此基礎上，實現相關的情報提取和趨勢預測。
7. 物聯網監控目標的統一定位、狀態跟蹤、多資源多任務的時空優化調度技術：實現資源的（靜態、動態）位置和狀態的跟蹤監控與統一管理以及基於交通狀況與災害狀況統計和導航規則庫的多因素融合型導航方法。
其核心關鍵技術可進一步凝練為：通過海-雲分層協同的數據管理技術，應對實時密集採集及計算帶；實現多模態（關鍵詞、時空、數值約束）實時搜索技術，應對感知數據的時空性、數值性、實時性帶來的挑戰。