物聯網技術概論（第3版）課件：物聯網感知技術

物聯網感知技術《物聯網技術概論》《物聯網技術概論》第三版?zhèn)鞲衅骷夹g一2課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群智感知六本章小結七傳感器技術一3課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群體感知六本章小結七4三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——技術簡介

傳感器處于觀測對象和測控系統(tǒng)的接口位置，是感知、獲取和監(jiān)測信息的窗口，如果說計算機是人類大腦的擴展，那么傳感器就是人類五官的延伸，有人形象地稱傳感器為“電五官”。傳感器技術是現代新技術革命和信息社會的重要基礎。它與通信技術、計算機技術共同構成信息產業(yè)的三大支柱。5三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——定義、組成和分類傳感器是能感受規(guī)定的被測量、并按照一定的規(guī)律將其轉換成可用輸出信號的器件或裝置。運動手環(huán)加速度計、光學心率監(jiān)測器煙霧探測儀煙霧傳感器夜視照相機紅外傳感儀現代生活離不開傳感器6通常傳感器由敏感元件和轉換元件組成。敏感元件：指傳感器中能直接感受或響應被測量的部分轉換元件：傳感器中將敏感元件感受或響應的被測量轉換成適于傳輸或測量的電信號的部分三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——定義、組成和分類7傳感器種類繁多，可按照不同的標準分類三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——定義、組成和分類83.1傳感器技術——性能指標衡量傳感器靜態(tài)特性的重要指標是線性度、靈敏度、重復性、遲滯、分辨率和漂移。遲滯：遲滯特性表明傳感器在正向（輸入量增大）行程和反向（輸入量減小）行程期間，輸出輸入特性曲線不重合的程度。漂移：傳感器的漂移是指在外界的干擾下，輸出量發(fā)生與輸入量無關的、不需要的變化。漂移包括零點漂移和靈敏度漂移等。零點漂移或靈敏度漂移又可以分為時間漂移和溫度漂移。時間漂移是指在規(guī)定的條件下，零點或靈敏度隨時間的緩慢變化；溫度漂移為環(huán)境溫度變化而引起的零點或靈敏度的漂移。三、物聯網感知技術93.1傳感器技術——物理傳感器下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹物理傳感器是檢測物理量的傳感器。它是利用某些物理效應，將被測的物理量轉化成為便于處理的能量信號的裝置。下面以電阻應變式傳感器、壓電式傳感器、光纖傳感器作為物理傳感器的代表進行介紹。三、物聯網感知技術10下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹物理傳感器是檢測物理量的傳感器。它是利用某些物理效應，將被測的物理量轉化成為便于處理的能量信號的裝置。下面以電阻應變式傳感器、壓電式傳感器、光纖傳感器作為物理傳感器的代表進行介紹。電阻應變式傳感器電阻應變式傳感器以應變效應為基礎，當被測物理量作用在彈性元件上，彈性元件的變形引起應變敏感元件的阻值變化，通過轉換電路轉變成電量輸出電阻應變片最大特點是使用簡便、測量精度高、體積小和動態(tài)響應好，在測量各種物理量如壓力、轉矩、位移和加速度等的傳感器中被廣泛采用。缺點是電阻值會隨溫度變化而變化，易產生誤差。三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——物理傳感器11下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹物理傳感器是檢測物理量的傳感器。它是利用某些物理效應，將被測的物理量轉化成為便于處理的能量信號的裝置。下面以電阻應變式傳感器、壓電式傳感器、光纖傳感器作為物理傳感器的代表進行介紹。壓電式傳感器壓電式傳感器以某些物質所具有的壓電效應為基礎，在外力作用下，在電介質的表面上產生電荷，從而實現非電量測量。壓電傳感元件是力敏感元件，所以它能測量最終能轉換為力的那些物理量，例如，力、壓力、加速度等。壓電式傳感器具有響應頻帶寬、靈敏度高、信噪比大、結構簡單、工作可靠、重量輕等優(yōu)點。三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——物理傳感器12下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹物理傳感器是檢測物理量的傳感器。它是利用某些物理效應，將被測的物理量轉化成為便于處理的能量信號的裝置。下面以電阻應變式傳感器、壓電式傳感器、光纖傳感器作為物理傳感器的代表進行介紹。光纖傳感器光纖傳感器是20世紀70年代中期發(fā)展起來的一種基于光導纖維（OpticalFiber）的新型傳感器。以光作為敏感信息的載體，將光纖作為傳遞敏感信息的媒質，與以電為基礎的傳感器有本質區(qū)別。光纖傳感器的主要優(yōu)點包括電絕緣性能好、抗電磁干擾能力強、非侵入性、高靈敏度和容易實現對被測信號的等。三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——物理傳感器13下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹化學傳感器必須具有對被測化學物質的形狀或分子結構進行俘獲的功能，同時能夠將被俘獲的化學量有效地轉換為電信號。下面以氣體傳感器和濕度傳感器作為化學傳感器的代表進行介紹。三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——化學傳感器14下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹化學傳感器必須具有對被測化學物質的形狀或分子結構進行俘獲的功能，同時能夠將被俘獲的化學量有效地轉換為電信號。下面以氣體傳感器和濕度傳感器作為化學傳感器的代表進行介紹。氣體傳感器氣體傳感器是指能將被測氣體濃度轉換為與其成一定關系的電量輸出的裝置或器件。氣體傳感器必須滿足下列條件：

能夠檢測爆炸氣體的允許濃度、有害氣體的允許濃度和其他基準設定濃度。

對被測氣體以外的共存氣體或物質不敏感。

性能穩(wěn)定性好。

響應迅速，重復性好。三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——化學傳感器15下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹化學傳感器必須具有對被測化學物質的形狀或分子結構進行俘獲的功能，同時能夠將被俘獲的化學量有效地轉換為電信號。下面以氣體傳感器和濕度傳感器作為化學傳感器的代表進行介紹。濕度傳感器濕度傳感器是指能將濕度轉換成為與其成一定比例關系的電量輸出的裝置。濕度傳感器包括電解質系、半導體及陶瓷系、有機物及高分子聚合物系3大系列。三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——化學傳感器16下面對一些生活中常用的傳感器進行詳細介紹生物傳感器通常將生物物質固定在高分子膜等固體載體上，被識別的生物分子作用于生物功能性人工膜時，會產生變化的電信號、熱信號、光信號。可植入生物傳感器三、物聯網感知技術3.1傳感器技術——生物傳感器傳感器技術一17課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群體感知六本章小結七183.2RFID技術——技術簡介射頻標簽（RadioFrequencyIDentification，RFID）是一種無線自動識別技術，它可以將物品編碼采用無線標簽的方式記錄下來，提供給標簽信息讀取的小型發(fā)射設備。由閱讀器，天線和標簽三大組件組成。閱讀器：閱讀器可設計成固定式或手持式。固定式閱讀器一端通過標準網口、RS232串口或USB接口同主機相連，另一端通過天線與RFID標簽通信。手持式閱讀器則把天線以及智能終端設備等集成在一起。天線：天線用于在標簽和閱讀器之間傳遞射頻信號，與閱讀器相連。標簽：RFID標簽是由耦合元件、芯片及微型天線組成的，每個標簽內部存有唯一的電子編碼，附著在物體上，用來標識目標對象。三、物聯網感知技術193.2RFID技術——組成及工作原理按照RFID不同的分類標準，可以將RFID標簽分為不同的類型三、物聯網感知技術203.2RFID技術——產業(yè)標準而隨著FRID和互聯網技術的發(fā)展，應用了RFID的下一代動態(tài)條形碼技術正逐漸成為主流。最典型的就是由國際標準組織GS1所推行的RFID信息共享標準——EPCglobalNetwork。三、物聯網感知技術EPCglobalNetwork有六大組件：EPC（ElectronicProductCode，電子產品碼）EPC標簽和閱讀器EPC中間件ONS（EPCObjectNamingService對象名解析服務）EPC信息服務EPC搜索服務213.2RFID技術——應用三、物聯網感知技術RFID技術目前廣泛應用于交通、物流、醫(yī)療、安全等眾多領域，可以對各種物品、物資流動過程進行動態(tài)、快速、準確的識別和管理。傳感器技術一22課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群體感知六本章小結七233.3信息處理技術——背景介紹三、物聯網感知技術信息處理技術貫穿由“感”而“知”的全過程，是實現物聯網應用系統(tǒng)物物互聯、物人互聯的關鍵技術之一。在物聯網應用系統(tǒng)中，信息處理指基于多個物聯網感知互動層節(jié)點或設備所采集的傳感數據，實現對物理變量、狀態(tài)、目標、事件及其變化的全面、透徹感知，以及智能反饋、決策的過程。243.3信息處理技術——關鍵技術三、物聯網感知技術物聯網感知互動層中的信息處理關鍵技術包括數據預處理技術、特征提取技術、模式識別技術、決策融合技術。下面進行詳細介紹。25三、物聯網感知技術物聯網感知互動層中的信息處理關鍵技術包括數據預處理技術、特征提取技術、模式識別技術、決策融合技術。下面進行詳細介紹。數據預處理技術是指將傳感器獲得的原始信號或原始數據進行操作，完成數據歸一化、噪聲剔除抑制、數據配準和信號分離等處理過程。以信號分離為例，

盲源信號分離（BlindSourceSeparation，BSS）技術就是研究在未知系統(tǒng)的傳遞函數、源信號的混合系數及其概率分布的情況下，從混合信號中分離出獨立源信號的技術。圖為盲源信號分離問題示意圖。盲源信號分離問題示意圖3.3信息處理技術——關鍵技術26三、物聯網感知技術物聯網感知互動層中的信息處理關鍵技術包括數據預處理技術、特征提取技術、模式識別技術、決策融合技術。下面進行詳細介紹。特征提取技術是通過提取表示某一特定模式結構或性質的特征，并采用一個特定的數據結構對其進行表示的過程。從概念上說，特征提取技術包括特征生成技術、特征選擇技術和特征變換技術，其中特征選擇和特征變換可實現特征維數的消減。典型特征及對應的特征生成算法3.3信息處理技術——關鍵技術27三、物聯網感知技術物聯網感知互動層中的信息處理關鍵技術包括數據預處理技術、特征提取技術、模式識別技術、決策融合技術。下面進行詳細介紹。模式識別技術是對來自感知互動層傳感節(jié)點或設備感知的信號（如振動、聲響、圖像、視頻等）進行分析，進而對其中的物體對象或行為進行判別和解釋的過程常用的模式識別算法3.3信息處理技術——關鍵技術28三、物聯網感知技術物聯網感知互動層中的信息處理關鍵技術包括數據預處理技術、特征提取技術、模式識別技術、決策融合技術。下面進行詳細介紹。相對于數據融合和特征融合而言，決策融合是一種高層次的融合，每一種傳感器基于自身的數據做出局部或者單一決策，然后在融合中心完成融合處理?；诙喾诸惼鞯臎Q策融合是一類具有代表性的物聯網感知互動層決策融合技術，可以適用于物聯網的分布式計算環(huán)境。無需訓練的融合算法：多數投票法、最大（最小、均值和乘積）法等基于訓練的融合方法：簡單Bayes法、BKS方法、概率乘積法、模糊積分法、基于判決模板（DecisionTemplate）法等

3.3信息處理技術——關鍵技術傳感器技術一29課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群體感知六本章小結七303.4定位技術——定位技術的基本原理三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術是指通過發(fā)射和接收無線設備信號，確定目標物的位置的一種技術。通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS（GlobalPositioningSystem，GPS）的長距離定位技術短距離傳輸定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法31三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法3.4定位技術——定位技術的基本原理32三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法移動通信系統(tǒng)是由一系列蜂窩網絡組成的，手機用戶獲得通信服務是由其關聯的相鄰基站實現的，Cell-ID技術是根據這些基站的覆蓋范圍估算出用戶位置。無線網絡根據服務的基站來估計終端所處的小區(qū)號，位置業(yè)務平臺把小區(qū)號翻譯成經緯度坐標。這種方法實現簡單，無需在無線接入網增加設備，對網絡結構改動小，缺點是定位精度低。3.4定位技術——定位技術的基本原理33三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法基于距離的定位通過測量節(jié)點間的絕對距離或者角度信息，然后利用節(jié)點定位算法計算待測節(jié)點的位置。常用的測量距離或角度的方法有基于到達的時間TOA（TimeofArrival）基于到達時間差TDOA（TimeDifferenceofArrival）基于到達角AOA（AngularofArrival）3.4定位技術——定位技術的基本原理34三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法基于到達的時間TOA（TimeofArrival）由于信號傳播速率已知，通過測量基站與待測點之間信號傳輸的時間，便可計算出兩者間的距離。當有三個基準站與待測點距離已知時，便可利用三邊測量法確定待測點的位置。3.4定位技術——定位技術的基本原理35三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法基于到達時間差TDOA（TimeDifferenceofArrival）在對待測點定位時，從基站將同一時間測量同一信號得到的數據發(fā)送至主站，主站計算信號到達兩個從站的時間差，便可轉換為待測點到兩站的距離差。由于到兩個定點的距離之差為定值的點的軌跡為雙曲線，因此采用三臺基站對待測點進行定位，便可得到兩條雙曲線，其交點即為待測點位置。3.4定位技術——定位技術的基本原理36三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過定位方法可以分為基于單元識別的定位基于距離的定位方法基于到達角AOA（AngularofArrival）通過多個信號接收器或陣列天線，接收發(fā)射節(jié)點的信號，可計算接收節(jié)點和發(fā)射節(jié)點之間的相對方位或角度，然后再利用三角測量法或其他方法計算出未知節(jié)點的位置。3.4定位技術——定位技術的基本原理37三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS（GlobalPositioningSystem，GPS）的長距離定位技術短距離傳輸定位技術3.4定位技術——關鍵定位技術38三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術在開闊的室外環(huán)境中，全球定位系統(tǒng)GPS成功提供了精確的定位。GPS定位系統(tǒng)由24顆衛(wèi)星組成（其中21顆是工作衛(wèi)星，3顆是備份衛(wèi)星），每顆衛(wèi)星距離地面1萬2千公里，并以12小時為周期環(huán)繞地球運行。使得在任意時刻，在地面上的任意一點都可以同時觀測到4顆以上的衛(wèi)星。3.4定位技術——關鍵定位技術39三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術在定位時，觀測到的4顆衛(wèi)星向GPS接收機發(fā)送其位置與精確時間，GPS接收機接收發(fā)自每一顆衛(wèi)星的信號，同時記錄其位置和信號到達時間，便可利用無線電信號傳輸時間測量衛(wèi)星到接收機的距離。接收機根據到每顆衛(wèi)星的距離，利用三維坐標系中的距離公式，可計算出接收機所在位置，實現定位目的。3.4定位技術——關鍵定位技術40三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術短距離定位技術分為：射頻識別技術藍牙技術ZigBee技術UWB技術超聲波定位技術3.4定位技術——關鍵定位技術41三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術射頻識別技術

射頻識別技術利用射頻方式進行非接觸式雙向通信交換數據以達到識別和定位的目的。通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數據，廣泛應用于資產跟蹤、身份識別、生產自動化等領域。

優(yōu)點是標識的體積小，造價低，但是作用距離近，不具有通信能力，而且不便于整合到其他系統(tǒng)之中。3.4定位技術——關鍵定位技術42三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術藍牙技術

藍牙技術通過測量信號強度進行定位。

在室內安裝適當的藍牙局域網接入點，把網絡配置成基于多用戶的基礎網絡連接模式，并保證藍牙局域網接入點始終是這個無線微網（Piconet）的主設備，就可以獲得用戶的位置信息。

藍牙室內定位技術最大的優(yōu)點是設備體積小、易集成、功耗低，因此很容易推廣普及。其不足在于藍牙器件和設備的價格比較昂貴，而且對于復雜的空間環(huán)境，藍牙系統(tǒng)的穩(wěn)定性稍差，受噪聲信號干擾大。3.4定位技術——關鍵定位技術43三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術ZigBee技術

ZigBee是一種新興的短距離、低速率無線網絡技術，它介于射頻識別和藍牙之間，也可以用于室內定位。它有自己的無線電標準，在數千個微小的傳感器之間相互協調通信以實現定位。這些傳感器只需要很少的能量，以接力的方式通過無線電波將數據從一個傳感器傳到另一個傳感器，所以它們的通信效率非常高。ZigBee最顯著的技術特點是它的低功耗和低成本。3.4定位技術——關鍵定位技術44三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術UWB技術

UWB技術是用脈沖信號進行高速無線數據傳輸的短程通信技術，普遍應用于家庭電子產品之間的高速無線通信傳輸，其能穿透建筑物，不會受到信號反射導致的多路徑效應的影響。UWB技術可以得到厘米級的測距結果，因此有較高的定位精度。3.4定位技術——關鍵定位技術45三、物聯網感知技術物聯網中的定位技術通過無線設備的不同可以將定位技術分為基于GPS的長距離定位技術短距離傳輸定位技術超聲波定位技術

超聲波測距主要采用反射式測距法，通過三角定位等算法確定物體的位置。超聲波定位的整體定位精度較高，結構簡單，但超聲波受多徑效應和非視距傳播影響很大，同時需要大量的底層硬件設施投資，成本較高。3.4定位技術——關鍵定位技術463.4定位技術——定位技術的發(fā)展與挑戰(zhàn)三、物聯網感知技術定位技術在智慧城市中的應用迄今為止，全球智慧城市都在使用地理信息系統(tǒng)(GIS)和基于位置的解決方案來解決各種問題——從管理城市旅游到改善安全和醫(yī)療保健。

追蹤社交媒體以預防犯罪社交媒體具有地理標記功能，包含大量不斷更新的信息。在加利福尼亞州的亨廷頓海灘，為了加強犯罪預防舉措，警方開始使用實時社交媒體位置智能來跟蹤諸如“開槍”、“槍支”、“打架”等關鍵詞的使用。智慧城市中基于位置的服務也有助于指出潛在的犯罪地點并采取適當措施。警方還使用基于位置的應用程序，如SnapTrends或Geofeedia進行調查，并幫助識別犯罪嫌疑人。47三、物聯網感知技術定位技術在智慧城市中的應用迄今為止，全球智慧城市都在使用地理信息系統(tǒng)(GIS)和基于位置的解決方案來解決各種問題——從管理城市旅游到改善安全和醫(yī)療保健。

利用地理信息系統(tǒng)向居民提供城市服務地理信息系統(tǒng)技術（GIS）已經被城市社區(qū)使用了數十年。在紐約市，LinkNYC信息亭提供免費WiFi、為手機充電，并向用戶通報該地區(qū)的活動和服務。它們已經基本上取代了傳統(tǒng)的公用電話，成為21世紀的城市通信網絡。3.4定位技術——定位技術的發(fā)展與挑戰(zhàn)48三、物聯網感知技術定位技術在智慧城市中的應用迄今為止，全球智慧城市都在使用地理信息系統(tǒng)(GIS)和基于位置的解決方案來解決各種問題——從管理城市旅游到改善安全和醫(yī)療保健。

地理圍欄確保安全在韓國首爾，智能地理圍欄會跟蹤戴著物聯網GPS手鐲的兒童和老人離開指定區(qū)域的情況。該系統(tǒng)與全市數據庫集成，有助于尋找失蹤的社區(qū)成員。這些家庭也會收到通知和警報，這增強了人們的安全感。3.4定位技術——定位技術的發(fā)展與挑戰(zhàn)49三、物聯網感知技術定位技術在智慧城市中的應用迄今為止，全球智慧城市都在使用地理信息系統(tǒng)(GIS)和基于位置的解決方案來解決各種問題——從管理城市旅游到改善安全和醫(yī)療保健。

先進的停車管理在人口密集的城市地區(qū)，尋找停車位一直以來都是一項挑戰(zhàn)。在西班牙巴塞羅那，智能位置服務可以跟蹤可用停車位的信息，并將其疊加在地理信息系統(tǒng)地圖上，使駕駛員能夠獲得停車選項的實時更新。3.4定位技術——定位技術的發(fā)展與挑戰(zhàn)50三、物聯網感知技術定位技術在智慧城市中的應用迄今為止，全球智慧城市都在使用地理信息系統(tǒng)(GIS)和基于位置的解決方案來解決各種問題——從管理城市旅游到改善安全和醫(yī)療保健。

緊急醫(yī)療一項名為Caalex的醫(yī)療計劃在歐洲各地啟動，是使用智能位置服務的最突出例子之一。該系統(tǒng)通過可穿戴設備監(jiān)測市民的生物醫(yī)學參數，并在有人身體不適時通知醫(yī)護人員。3.4定位技術——定位技術的發(fā)展與挑戰(zhàn)51三、物聯網感知技術現如今，在室外開闊環(huán)境下大部分場景已經滿足定位精度要求。然而該信號無法覆蓋室內，完成復雜的室內定位的精度要求?？偨Y來說，室內定位所面臨的難題包括3方面：復雜的空間拓撲關系、異源異構的定位源和移動終端上有限的計算資源。解決以上難題，實現高精度室內定位目前已成為工業(yè)界競相角力的焦點和我國的重點研發(fā)計劃項目。復雜的空間拓撲關系異源異構的定位源3.4定位技術——定位技術的發(fā)展與挑戰(zhàn)傳感器技術一52課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群體感知六本章小結七53三、物聯網感知技術無線感知（SensorlessSensing）是指通過分析受到目標活動影響后的信號強度的變化，反演出目標活動的一種感知方法。隔空手勢感知3.5無線感知——背景介紹543.5無線感知——背景介紹三、物聯網感知技術無線感知（SensorlessSensing）是指通過分析受到目標活動影響后的信號強度的變化，反演出目標活動的一種感知方法。人類活動會對接收信號強度（ReceivedSignalStrengthIndicator，RSSI）產生影響這一事實早由Woyach等人在研究Zigbee傳感網絡時發(fā)現。2007年，Youssef在WiFi信號中觀察到類似的現象，并展示了使用RSSI作為指紋推理人所處位置的可能。受制于RSSI本身的粗粒度和信號波動的不確定性，早期基于WiFi的非接觸式人體感知的精度和適用范圍非常有限，直到2011年802.11n物理層的信道狀態(tài)信息（ChannelStateInformation，CSI）可從商業(yè)設備中得到之后，基于WiFi的無線感知才有了快速的發(fā)展。553.5無線感知——無線感知的基本原理三、物聯網感知技術無線感知的基本原理如圖所示，發(fā)射端（如WiFi發(fā)射路由器）發(fā)射出的信號大部分由直射到達接收端（如手機或電腦），小部分通過周圍物體（如地面、天花板）的反射到達，接收端信號是所有路徑信號的線性加和。而經由人體反射或者衍射的信號同樣也會對接收端信號產生影響。把人的活動與接收端信號的變化形成映射關系，通過對接收端信號的分析，對人體行為進行無線感知。563.5無線感知——無線感知的關鍵技術三、物聯網感知技術無線感知技術作為一種新型技術，按照系統(tǒng)架構可以分為兩大類基于模型的感知方法基于模式的感知方法57三、物聯網感知技術無線感知技術作為一種新型技術，按照系統(tǒng)架構可以分為兩大類基于模型的感知方法基于模式的感知方法基于模型的構建方法旨在建立人體活動和信號波動之間的定量映射，利用模型識別接收到的信號的變化從而實現感知。在基于模型的感知理論中，菲涅爾模型較為經典。菲涅爾模型最初是為了研究光的干涉和衍射，揭示了光從光源到觀察點的物理特性。后用來對無線信號的傳播進行建模。下面我們重點對基于菲涅爾區(qū)的無線感知理論進行介紹。3.5無線感知——無線感知的關鍵技術58三、物聯網感知技術菲涅爾區(qū)簡介

3.5無線感知——無線感知的關鍵技術59三、物聯網感知技術基于菲涅爾模型的感知原理

3.5無線感知——無線感知的關鍵技術60三、物聯網感知技術模型識別的方法計算復雜度低，不需要線下訓練特征圖，通過很多規(guī)則化的模型，可以實現高準確度的定位。但由于人的狀態(tài)屬性是復雜的，例如行為、手勢、身份等，采用建立模型的方法識別人的行為和信號變化之間的關系在實際生活中是困難的，因此需要引入基于模式的感知方法?；谀Ｐ偷母兄椒ǚ治鰪碗s的姿勢多變的手勢3.5無線感知——無線感知的關鍵技術61三、物聯網感知技術無線感知技術作為一種新型技術，按照系統(tǒng)架構可以分為兩大類基于模型的感知方法基于模式的感知方法在感知目標引發(fā)的信號變化具有獨特一致的特征時，基于模式的方法可以通過選取信號特征進行學習，識別出感知目標。特征提取的目的是從預處理后的信號中提取具有代表性的可代表人體屬性的特征，可以分為時域特征、頻域特征、小波域特征、深度特征等。3.5無線感知——無線感知的關鍵技術62三、物聯網感知技術無線感知技術作為一種新型技術，按照系統(tǒng)架構可以分為兩大類基于模型的感知方法基于模式的感知方法對于簡單的任務，可以通過直覺進行特征選取。例如人體活動的動靜檢測。人的活動會引起信號強度的波動，選取一到兩個信號特征就足以應付。近年來，隨著基于數據驅動的深度學習方法的發(fā)展，使用神經網絡的方法在高維空間中訓練，使得多域混合特征的學習成為可能。理論上，隨著特征維度的增加，其擬合能力增加，但是可解釋性也隨之消失。因此，在實際工程中，特征的選取和調優(yōu)基本依賴于試錯，從而降低學習效率和方法的合理性。3.5無線感知——無線感知的關鍵技術633.5無線感知——無線感知的應用與挑戰(zhàn)三、物聯網感知技術無線感知設備中信道狀態(tài)信息的提供使得基于無線感知的應用成為可能?；跓o線感知的應用可以大致分為兩類面向公共服務的應用（如安全監(jiān)控和緊急救援）面向個人服務的應用（如智能互動和智能檢測）64三、物聯網感知技術無線感知設備中信道狀態(tài)信息的提供使得基于無線感知的應用成為可能。基于無線感知的應用可以大致分為兩類面向公共服務的應用（如安全監(jiān)控和緊急救援）面向個人服務的應用（如智能互動和智能檢測）安全監(jiān)控在一些特定場景中，如需要大面積監(jiān)控或者在夜晚和有煙霧的情況下進行監(jiān)控，無線感知可以發(fā)揮巨大的作用。在國防邊境安全性檢測中，在巨大的人煙稀少的國防邊境部署攝像頭進行安全性檢查代價昂貴。因此，使用基于無線感知的感知方法，可以大面積監(jiān)控是否有人闖入邊境。3.5無線感知——無線感知的應用與挑戰(zhàn)65三、物聯網感知技術無線感知設備中信道狀態(tài)信息的提供使得基于無線感知的應用成為可能?；跓o線感知的應用可以大致分為兩類面向公共服務的應用（如安全監(jiān)控和緊急救援）面向個人服務的應用（如智能互動和智能檢測）緊急救援在一些緊急救援情況下，如火災救援和人質解救任務中，我們需要在執(zhí)行救援任務之前獲得被困人員的狀態(tài)信息。無線感知就可以為我們解決這一問題，它不僅可以為我們提供受困者的位置信息，同時還可以提供人員的狀態(tài)和活動信息，這些信息的提供會大大增加救援任務的效率。3.5無線感知——無線感知的應用與挑戰(zhàn)66三、物聯網感知技術無線感知設備中信道狀態(tài)信息的提供使得基于無線感知的應用成為可能?；跓o線感知的應用可以大致分為兩類面向公共服務的應用（如安全監(jiān)控和緊急救援）面向個人服務的應用（如智能互動和智能檢測）智能互動在科幻電影中，未來的人們會通過姿勢與電腦進行互動，無線感知有希望將此變?yōu)楝F實?，F在，基本上大部分區(qū)域都被WiFi或者其他無線信號所覆蓋。無線感知技術可以通過分析無線信號的變化感知人類的位置、活動、手勢等，從而實現智能的互動。3.5無線感知——無線感知的應用與挑戰(zhàn)67三、物聯網感知技術無線感知設備中信道狀態(tài)信息的提供使得基于無線感知的應用成為可能?；跓o線感知的應用可以大致分為兩類面向公共服務的應用（如安全監(jiān)控和緊急救援）面向個人服務的應用（如智能互動和智能檢測）智能檢測人口老齡化正在成為中國最為嚴峻的問題之一。如何在無人的情況下對老年人進行身體情況檢測稱為一個重要的問題。精密的無線感知應用不僅可以檢測老年人的位置，還可以檢測老年人的呼吸頻率以及不慎的跌倒，從而實現及時的報警。3.5無線感知——無線感知的應用與挑戰(zhàn)68三、物聯網感知技術無線感知的挑戰(zhàn)無線感知WiFi無線感知無法檢測到微小的人類行為。比如在手勢識別領域，用戶的手勢對于信號變化的影響非常小。WiFi無線感知應用環(huán)境的復雜性和多變性。比如在穿墻人數統(tǒng)計領域，CSI對于環(huán)境非常敏感，一個檢測方格中人類的活動可能影響到另一個檢測方格中的CSI結果。大量的人群數量統(tǒng)計會給WiFi提供非常復雜和多變的環(huán)境。WiFi無線感知需要對復雜的多路信號進行分析。3.5無線感知——無線感知的應用與挑戰(zhàn)傳感器技術一69課程提綱RFID技術二信息處理技術三定位技術四無線感知五移動群體感知六本章小結七703.6移動群體感知——背景介紹三、物聯網感知技術從“盲人摸象”談起四個盲人想知道大象的樣子，不同的人對大象有不同的描述。盲人摸象是一個失敗的案例，原因不在于“盲”，也不在于感知數據的稀缺與角度片面，而在于缺少對于數據的充分收集和有效利用。71三、物聯網感知技術從“盲人摸象”談起群智感知：解決大量數據的“收集和利用”問題大象是一種有著長鼻子，蒲扇般的耳朵，粗壯的四肢和細長尾巴的動物。3.6移動群體感知——背景介紹72三、物聯網感知技術一個典型的群智感知系統(tǒng)，由云端群智感知服務器發(fā)布任務，參與者（移動用戶/無人車/無人機等）在接收任務之后，使用智能設備進行數據感知，之后將數據通過無線網絡上傳至服務器。什么是群智感知？群智感知三要素：人群、智能設備、無線通信3.6移動群體感知——背景介紹73三、物聯網感知技術移動群智感知結合了人群的智慧和移動設備的感知能力，提供了一種新的感知模式，并且拓展了新一代的智能網絡——實現物物互聯、人物互聯和人人互聯。什么是群智感知？3.6移動群體感知——背景介紹74三、物聯網感知技術群智感知任務的生命周期

發(fā)布任務（1）發(fā)布任務（2）執(zhí)行任務（3）數據匯聚（4）結果移交數據需求者在平臺上發(fā)布任務。任務可以描述為4W1H，即何時（When）何地（Where）以何種方式（How）針對哪個感知目標（What）采集數據，哪些數據（Which）應該被上傳。3.6移動群體感知——背景介紹75三、物聯網感知技術群智感知任務的生命周期

發(fā)布任務（1）發(fā)布任務（2）執(zhí)行任務（3）數據匯聚（4）結果移交任務分配方式分為兩種：用戶認領（pull-based）和系統(tǒng)推送（push-based）。用戶認領指用戶主動注冊，稱為該任務的工作者。系統(tǒng)推送指平臺根據任務對時空和感知能力的限制，從所有參與者中尋找合適的人選，推送任務。3.6移動群體感知——背景介紹76三、物聯網感知技術群智感知任務的生命周期

發(fā)布任務（1）發(fā)布任務（2）執(zhí)行任務（3）數據匯聚（4）結果移交云端感知服務器移動用戶無人車無人機

工作者按照任務要求，到達指定地點完成任務采集。3.6移動群體感知——背景介紹77三、物聯網感知技術群智感知任務的生命周期

發(fā)布任務（1）發(fā)布任務（2）執(zhí)行任務（3）數據匯聚（4）結果移交云端感知服務器移動用戶無人車無人機

由于分布式數據采集方法的影響，容易采集到大量冗余和低質量的數據，需要平臺對數據進行過濾和優(yōu)選。③數據匯聚3.6移動群體感知——背景介紹78三、物聯網感知技術群智感知任務的生命周期

發(fā)布任務（1）發(fā)布任務（2）執(zhí)行任務（3）數據匯聚（4）結果移交云端感知服務器移動用戶無人車無人機

任務結束前或者結束后，數據需求者可在平臺下載數據匯聚結果。多數群智感知任務很難一開始準確定義任務的數據采集約束，因此平臺允許需求者提前查看數據匯聚結果，以在任務結束前及時調整任務要求。③數據匯聚④結果移交3.6移動群體感知——背景介紹79三、物聯網感知技術作為新興的研究領域，群智感知網絡在基礎理論、實現技術、實際應用三個層面都面臨著許多傳統(tǒng)傳感器網絡不曾遇到的挑戰(zhàn)，可概括為以下五個方面。1）群智感知數據的高效傳輸2）群智感知數據的價值挖掘3）群智感知網絡的資源優(yōu)化4）群智感知網絡的激勵機制5）群智感知網絡的隱私保護3.6移動群體感知——群智感知的挑戰(zhàn)80三、物聯網感知技術1）群智感知數據的高效傳輸2）群智感知數據的價值挖掘3）群智感知網絡的資源優(yōu)化4）群智感知網絡的激勵機制5）群智感知網絡的隱私保護群智感知網絡具有節(jié)點不為固定、網絡拓撲結構異構、接入方式多樣化（3G/4G/5G、WiFi、藍牙）等特點。在弱網絡連接的背景下，如何保證傳輸時效稱為需要解決的關鍵問題。數據處理中心3.6移動群體感知——群智感知的挑戰(zhàn)81三、物聯網感知技術1）群智感知數據的高效傳輸2）群智感知數據的價值挖掘3）群智感知網絡的資源優(yōu)化4）群智感知網絡的激勵機制5）群智感知網絡的隱私保護群智感知數據具有來自多用戶、不同傳感器、多模態(tài)、多關聯等特征，必須將海量數據進行智能分析和挖掘才能進行數據整合和利用。涉及的技術包括大數據存儲與處理、數據質量管理、多模態(tài)數據挖掘等。sound2vecimage2vecword2vec多模態(tài)特征表述重要性權重3.6移動群體感知——群智感知的挑戰(zhàn)82三、物聯網感知技術1）群智感知數據的高效傳輸2）群智感知數據的價值挖掘3）群智感知網絡的資源優(yōu)化4）群智感知網絡的激勵機制5）群智感知網絡的隱私保護關鍵在于克服移動節(jié)點在能量、帶寬、計算等方面的資源限制。首先，由于用戶數量和傳感器的可用性都會隨著時間而動態(tài)變化，難以準確地對能量和帶寬需求進行建模和預測來完成特定的感知任務。其次，需要考慮如何從大量的具有不同感知能力的用戶中選擇一個有效的用戶子集，在資源限制條件下合理調度感知和通信資源。電量:80%60%20%40%選擇算法電量:80%40%3.6移動群體感知——群智感知的挑戰(zhàn)83三、物聯網感知技術1）群智感知數據的高效傳輸2）群智感知數據的價值挖掘3）群智感知網絡的資源優(yōu)化4）群智感知網絡的激勵機制5）群智感知網絡的隱私保護群智感知應用依賴大量普通用戶參與，而用戶在參與感知時會消耗自己的設備電量、計算、存儲、通信等資源并且承擔隱私泄露的威脅，因此必須設計合理的激勵機制對用戶參與感知所付出的代價進行補償，才能吸引足夠的用戶，從而保證所需的數據收集質量。數據安全、隱私泄漏激勵3.6移動群體感知——群智感知的挑戰(zhàn)84三、物聯網感知技術1）群智感知數據的高效傳輸2）群智感知數據的價值挖掘3）群智感知網絡的資源優(yōu)化4）群智感知網絡的激勵機制5）群智感知網絡的隱私保護感知數據可能泄露用戶的隱私和敏感信息，因此必須設計合理的隱私保護機制在確保用戶隱私的同時能夠盡可能完成數據收集任務。3.6移動群體感知——群智感知的挑戰(zhàn)85三、物聯網感知技術針對這些挑戰(zhàn)，群智感知計算的研究內容主要分為5方面，分別為任務分配技術、激勵機制、隱私保護、感知數據的高效移交、群智感知計算的創(chuàng)新應用。接下來，我們對研究最為廣泛的前三項關鍵技術進行介紹：任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術86三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術在任務分配技術中，參與者將一些信息（如地理位置）發(fā)送給中心服務器，中心服務器/服務請求者選擇參與者完成某項任務。來自美國天普大學的JieWu教授團隊在INFOCOM上提出了兩種基于貪心的任務分配方法，把參與者的移動能力考慮進任務分配中。離線任務分配方法優(yōu)先把任務分配給有空閑的完成任務時間最短的參與者，在線任務分配方法在離線的基礎上，在每一次服務請求者和任務參與者相遇時使用離線任務分配策略分發(fā)任務。這兩種方法均在含有參與者實際軌跡的數據集中驗證了有效性。M.Xiao,J.Wu,L.Huang,Y.Wang,C.Liu,Multi-taskassignmentforcrowdsensinginmobilesocialnetworks,in:ComputerCommunications(INFOCOM),2015IEEEConferenceon,IEEE,2015,pp.2227–2235.3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術87三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術該團隊還在TMC期刊中提出了一種基于參與者任務完成時間的任務分配方法，將總體平均任務完成時間和最大任務完成時間最小化，從而縮短整體的任務完成時間。如圖4所示：M.Xiao,J.Wu,L.Huang,R.Cheng,Y.Wang,Onlinetaskassignmentforcrowdsensinginpredictablemobilesocial

networks,IEEETransactionsonMobileComputing16(8)(2017)2306–2320.3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術88三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術M.Xiao,J.Wu,L.Huang,R.Cheng,Y.Wang,Onlinetaskassignmentforcrowdsensinginpredictablemobilesocial

networks,IEEETransactionsonMobileComputing16(8)(2017)2306–2320.

3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術89三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術M.Xiao,J.Wu,L.Huang,R.Cheng,Y.Wang,Onlinetaskassignmentforcrowdsensinginpredictablemobilesocial

networks,IEEETransactionsonMobileComputing16(8)(2017)2306–2320.

3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術90三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術M.Xiao,J.Wu,L.Huang,R.Cheng,Y.Wang,Onlinetaskassignmentforcrowdsensinginpredictablemobilesocial

networks,IEEETransactionsonMobileComputing16(8)(2017)2306–2320.

3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術91三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術M.Xiao,J.Wu,L.Huang,R.Cheng,Y.Wang,Onlinetaskassignmentforcrowdsensinginpredictablemobilesocial

networks,IEEETransactionsonMobileComputing16(8)(2017)2306–2320.

3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術92三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術

3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術93三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術

3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術94三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術以上介紹的任務分配方法考慮了不同的實際情況，但是都容易受到任務攻擊，因為任務參與者可以輕易上傳錯誤數據來降低總體任務完成質量。3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術95三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術來自中國科學技術大學的MingjunXiao教授團隊在PMC期刊中提出了基于任務完成質量的任務分配方法。該方法通過從用戶的歷史感知記錄中得到用戶上傳數據中噪聲的數量和規(guī)模，用于計算用戶的任務完成質量，并且通過把同一個任務分配給多個用戶的方式來確保任務質量。T.Hu,M.Xiao,C.Hu,G.Gao,B.Wang,Aqos-sensitivetaskassignmentalgorithmformobilecrowdsensing,PervasiveandMobileComputing41(2017)333–342.3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術96三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術群智感知中數據的收集依賴于參與者自愿使用攜帶的手機進行數據收集與上傳，這其中可能會造成參與者時間、資源的消耗和隱私泄漏的風險。一個好的激勵機制可以幫助參與者彌補損失、降低風險，從而提高任務完成質量和參與者的參與度。激勵機制可以按照獎勵的內容分為外在激勵和內在激勵技術兩種。3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術97三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術外在激勵技術是指通過對任務完成者提供實質性的獎勵（如金錢等），激勵完成者高效完成任務。這種激勵技術也是群智感知領域研究最為廣泛和深入的一種技術。3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術98三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術來自中國南京大學的GuihaiChen教授團隊在TMC發(fā)表的文章中設計了一種參與者貢獻水平的獎勵機制，對高貢獻水平的參與者給予高的獎勵，對于低貢獻水平的參與者給予低的獎勵，從而提高參與者的整體貢獻水平。

D.Peng,F.Wu,G.Chen,Dataqualityguidedincentivemechanismdesignforcrowdsensing,IEEETransactionsonMobileComputing17(2)(2018)307–319.3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術99三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術來自中國南京大學的GuihaiChen教授團隊在MobiHoc上提出了一種基于用戶感知質量的激勵機制，通過期望最大化和貝葉斯推斷來推測用戶的感知質量，并且對高感知質量的用戶基于高的獎勵。D.Peng,F.Wu,G.Chen,Payashowwellyoudo:Aqualitybasedincentivemechanismforcrowdsensing,in:Proceedingsofthe16thACMInternationalSymposiumonMobileAdHocNetworkingandComputing,ACM,2015,pp.177–186.基于質量的激勵機制在相同參與者的情況下得到更高的利潤3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術100三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術很多激勵技術都忽略了參與者的動態(tài)到達性和不同的任務要求（如感知地點的不同，感知時長的不同），因此無法應用于實際情況。為了解決這一問題，來自北京航空航天大學的HailongSun老師團隊在ICTAI中提出了一種考慮到用戶的動態(tài)性和任務的多樣性的激勵機制，在該激勵下考慮了兩種用戶模型，零等待用戶模型和可等待用戶模型，最終實現了任務完成的高可信度和總體低花費。Y.Fan,H.Sun,X.Liu,Poster:Trim:Atruthfulincentivemechanismfordynamicandheterogeneoustasksinmobilecrowdsensing,in:Proceedingsofthe21stAnnualInternationalConferenceonMobileComputingandNetworking,ACM,2015,pp.272–274.3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術101三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術與外在獎勵不同，一些非物質的內在獎勵機制同樣可以激勵用戶參與到群智感知系統(tǒng)中。在一些群智感知系統(tǒng)中，人類既可以作為服務的提供者，又可以充當服務的使用者。如交通情況感知，既可以提供當前道路交通情況數據，又可以獲取前方道路的交通擁擠情況。如餐館點評服務平臺，既可以為當前就餐的餐館進行點評，又可以查看其他餐館的點評數據。這種基于服務的激勵機制同樣可以激勵用戶參與到群智感知任務中來。用餐點評3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術102三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術除了服務，社交效益同樣可以作為內在激勵機制讓用戶參與其中。來自香港中文大學的黃建偉教授團隊在INFOCOM上發(fā)表的文章中由用戶根據自己的社交網絡決定自己的貢獻程度。通過把社交網絡效益引入到激勵機制中，能夠提高感知數據的多樣性，從而提高感知數據的質量。Cheung,ManHon,FenHou,andJianweiHuang."Makeadifference:Diversity-drivensocialmobilecrowdsensing."

IEEEINFOCOM2017-IEEEConferenceonComputerCommunications.IEEE,2017.3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術103三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術智感知任務往往和位置有著密切關系，用戶上傳的數據很可能暴露用戶的位置信息以及一些個性化信息。隱私保護技術一般從兩個方面保護用戶隱私，一方面是防止服務提供商推斷用戶隱私，一方面是防范其他用戶的惡意攻擊。3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術104三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術為了防止服務提供商推斷用戶的隱私，一些技術選擇在密集人群處為用戶下載任務，還有一些技術使用任務指示燈、基于屬性的身份驗證、位置隱私保護路由方案保護用戶的隱私。3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術105三、物聯網感知技術任務分配技術激勵機制技術隱私保護技術為了防止群智感知中的惡意攻擊，提高群智感知系統(tǒng)的可信任程度，一般會從惡意網絡節(jié)點的篩查和用戶信息的加密這兩個方面進行突破。惡意節(jié)點一般通過散布虛假網絡公鑰的方式對數據傳輸網絡進行攻擊。來自重慶郵電大學的DapengWu等人在IoT期刊上發(fā)表文章中結合網絡公鑰的提供次數對網絡公鑰的準確度進行衡量，通過選取可信任的網絡公鑰提高網絡的安全性，保護用戶的隱私。3.6移動群體感知——群智感知的關鍵技術106三、物聯網感知技術現階段移動群智感知的應用可以分為三個類別：環(huán)境公共設施社會3.6移動群體感知——群智感知的應用107三、物聯網感知技術現階段移動群智感知的應用可以分為三個類別：環(huán)境公共設施社會在環(huán)境方面的應用如來自美國加州伯克利大學的PrabalDutta教授等人發(fā)布的CommonSense應用。使用可以與手機通信的手持空氣質量傳感器收集空氣污染數據(如二氧化碳、氮氧化物)，分析和可視化后通過Web發(fā)布。DUTTAP,AOKIPM,KUMARN,etal.Commonsense:participatoryurbansensingusinganetworkofhandheldairqualitymonitors[C]//Proceedingsofthe2009ACMConferenceonEmbeddedNetworkedSensorSystems,SenSys2009,Berkeley,California,USA,2009:349-350.3.6移動群體感知——群智感知的應用108三、物聯網感知技術現階段移動群智感知的應用可以分為三個類別：環(huán)境公共設施社會CreekWatch是由IBM在2010年11月發(fā)布的iPhone應用，人們路過河流的時候，可以花費幾秒鐘的時間搜集水質數據，包括流量、流速和垃圾數量，后臺服務器匯總數據后在網站上公布。KIMS,ROBSONC,ZIMMERMANT,etal.Creekwatch:pairingusefulnessandusabilityforsuccessfulcitizenscience[C]//Proceedingsofthe2011ACMConferenceonHumanFactorsinComputingSystems,CHI2011,Vancouver,Canada,2011:2125-2134.3.6移動群體感知——群智感知的應用109三、物聯網感知技術現階段移動群智感知的應用可以分為三個類別：環(huán)境公共設施社會來自澳大利亞新南威爾士大學的ChunTungChou教授團隊發(fā)布的一款Ear-Phone應用使用手機根據噪音級別監(jiān)測對人類聽力有害的噪音污染，并繪制成噪音地圖通過Web共享。RANARK,CHOUCT,KANHERESS,etal.Ear-phone:anend-to-endparticipatoryurbannoisemappingsystem[C]//ProceedingsoftheACM/IEEEInternationalConferenceonInformationProcessinginSensorNetworks,IPSN2010,Stockholm,Sweden,2010:105-116.3.6移動群體感知——群智感知的應用110三、物聯網感知技術現階段移動群智感知的應用可以分為三個類別：環(huán)境公共設施社會來自美國紐約州立大學布法羅分校的iMuratDemirbas教授團隊發(fā)布的iMap應用使用手機采集人的時間-地點軌跡，并使用已有模型計算空氣中二氧化碳的含量和PM2.5的值，實現間接環(huán)境監(jiān)測功能。DEMIRBASM,RUDRAC,RUDRAA,etal.iMap:Indirectmeasurementofairpollutionwithcellphones[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceofPervasiveComputingandCommunications,PerCom2009,Galveston,Texas,USA,2009:1-