基于物聯(lián)網(wǎng)的情景感知計(jì)算研究與應(yīng)用*

姚瑤1，王戰(zhàn)紅2

(1.中州大學(xué) 信息工程學(xué)院，河南 鄭州 450044；2.鐵道警察學(xué)院 公安技術(shù)系，河南 鄭州 450053)

摘要：當(dāng)前已全面進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，現(xiàn)實(shí)中使用傳感器的數(shù)目快速增長。眾多的傳感器持續(xù)產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量，為了利用原始傳感器數(shù)據(jù)的價(jià)值，需要理解這些數(shù)據(jù)。對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、建模、推理及內(nèi)容分發(fā)是重要的工作。情景感知計(jì)算技術(shù)能有效地解決傳感器數(shù)據(jù)理解問題。文中重點(diǎn)討論了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下情景類型與模式、情景生命周期、情景感知新技術(shù)及情景感知計(jì)算應(yīng)用等內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；傳感器網(wǎng)絡(luò)；傳感器數(shù)據(jù)；情景感知

中圖分類號：TP391

收稿日期：*2015-03-25

基金項(xiàng)目：河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15B520044)；2015年中央高校基本科研業(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(2015TJJBKY010)

作者簡介：姚瑤(1982-)，女，湖南保靖人，講師，碩士研究生，主要從事網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和Web挖掘研究。

0引言

情景感知起源于20世紀(jì)90年代，是一種應(yīng)用廣泛的計(jì)算系統(tǒng)。過去的十年中，基于物聯(lián)網(wǎng)的情景感知計(jì)算主要包括桌面應(yīng)用、Web應(yīng)用、移動計(jì)算、普適計(jì)算等領(lǐng)域。

情景感知計(jì)算是隨著Mark Weiser于1991年在其研究論文 “The Computer for the 21st Century”中提出 “普適計(jì)算”的概念而流行。1994年，Schilit和Theimer[1]使用了情景感知(context-aware)這個(gè)詞。最近的二十年，研究和工程人員針對情景感知計(jì)算技術(shù)開發(fā)了很多原型、系統(tǒng)和方案。雖然不同的方案側(cè)重不同，但有一點(diǎn)基本一樣，即數(shù)據(jù)源的數(shù)目變化不大。例如，提出的大多數(shù)方案都是從有限數(shù)目的物理(硬件)和虛擬(軟件)傳感器中收集數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代可以通過Internet連接數(shù)以億計(jì)的傳感器，意味著收集所有傳感器的數(shù)據(jù)非常困難。情景感知技術(shù)在推斷哪些數(shù)據(jù)需要處理方面有重要作用。

當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)引起了人們的廣泛關(guān)注。由于傳感器硬件技術(shù)的發(fā)展和其廉價(jià)材料，圍繞人們周圍的所有對象將被連接上傳感器，這將使對象之間可以容易地互相通信，而不用過多的人為干預(yù)。傳感器技術(shù)的發(fā)展，使傳感器功能更強(qiáng)、價(jià)格更低以及體積更小，使得應(yīng)用規(guī)模更大。當(dāng)今，眾多的傳感器可以產(chǎn)生大數(shù)據(jù)(Big Data)，這些數(shù)據(jù)只有分析、解釋和理解了才具有價(jià)值[2]。情景感知計(jì)算技術(shù)在移動計(jì)算和普適計(jì)算方面取得了很多成績，同樣在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下也有很好的前景。情景感知計(jì)算可以將情景信息與傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，從而更容易地解釋其含義。另外，理解情景將使機(jī)器在機(jī)器通信中更簡單智能，這是物聯(lián)網(wǎng)概念的核心要素之一。

本文描述了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下情景感知計(jì)算技術(shù)的主要相關(guān)內(nèi)容，包括物聯(lián)網(wǎng)與傳感器網(wǎng)絡(luò)概述、情景類型與模式、情景生命周期、情景感知新技術(shù)及情景感知計(jì)算的應(yīng)用等。

1物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Thing，IoT)是傳感器網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等多種網(wǎng)絡(luò)相融合的產(chǎn)物。物聯(lián)網(wǎng)能實(shí)現(xiàn)“物與物”“人與物”“人與人”在“任何時(shí)間”“任何地點(diǎn)”“任何網(wǎng)絡(luò)”的連接，從而進(jìn)行信息交換和通訊的智能。

物聯(lián)網(wǎng)中，對象之間存在頻繁地交互與通信，這使得物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域極其廣泛。大致可分成工業(yè)、環(huán)境和社會三個(gè)領(lǐng)域。供應(yīng)鏈管理、交通與物流、航空航天、汽車制造等是物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用；電信、醫(yī)療技術(shù)、衛(wèi)生保健、智能建筑、家居與辦公、多媒體、娛樂等是物聯(lián)網(wǎng)在社會領(lǐng)域的應(yīng)用；物聯(lián)網(wǎng)在環(huán)境領(lǐng)域的主要應(yīng)用包括農(nóng)業(yè)和養(yǎng)殖、回收利用、災(zāi)難預(yù)警、環(huán)境監(jiān)測等方面。

物聯(lián)網(wǎng)目前并沒有使人們的生活或計(jì)算領(lǐng)域發(fā)生革命性的變化，它僅是Internet發(fā)展過程中的一個(gè)階段，如表1所示。

表1　Internet的發(fā)展階段及其組成

2傳感器網(wǎng)絡(luò)

傳感器網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)構(gòu)成元素。一個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)包括一個(gè)以上的傳感器結(jié)點(diǎn)，結(jié)點(diǎn)間利用有線和無線技術(shù)進(jìn)行通信，網(wǎng)絡(luò)中的傳感器可以是同類的，也可以是異類的。多個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)通過不同的技術(shù)和協(xié)議相連接。例如，通過Internet即是一種連接方式。

當(dāng)前，多數(shù)的傳感器是在無線傳輸?shù)姆绞较逻\(yùn)行的。主要有如下幾種無線技術(shù)來組建無線傳感器網(wǎng)絡(luò)：無線個(gè)人網(wǎng)絡(luò)(wireless personal area network，WPAN)，例如，藍(lán)牙；無線局域網(wǎng)絡(luò)(wireless local area network，WLAN)，例如，Wi-Fi；無線廣域網(wǎng)絡(luò)(wireless wide area network，WWAN)，例如，3G和4G網(wǎng)絡(luò)；衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，例如，GPS。

傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用先于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)很多，前者初期的應(yīng)用限制在環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療技術(shù)、事件發(fā)覺等幾個(gè)領(lǐng)域。未來，物聯(lián)網(wǎng)將包含三種類型的傳感器網(wǎng)絡(luò)：身體傳感器網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境傳感器網(wǎng)絡(luò)和對象傳感器網(wǎng)絡(luò)。傳感器網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1　傳感器網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系

3情景感知計(jì)算

情景是一個(gè)設(shè)備或用戶所處的態(tài)勢和環(huán)境表示。一個(gè)場景可以用一個(gè)唯一性的名字來標(biāo)識。每個(gè)情景對應(yīng)一組相關(guān)的特征值。情景感知計(jì)算是獲取情景信息并對其進(jìn)行信息處里的操作。情景信息一般包括計(jì)算情景、用戶情景和物理情景等。

3.1　情景類型與模式

不同的研究者依據(jù)不同的角度定義了情景類型。Abowd[3]等人提出用引導(dǎo)機(jī)制來定義情景類型，將位置、身份、時(shí)間和活動定義成基礎(chǔ)情景類型；依據(jù)基礎(chǔ)情景類型引導(dǎo)出擴(kuò)展情景類型。例如，給定某人的身份，可以獲得其與身份相關(guān)的信息(電話號碼、住址、電子郵箱地址等)。

情景模式用來對給定的情景數(shù)據(jù)值進(jìn)行分類。即同樣的數(shù)據(jù)值在某個(gè)情況下可以被分到基礎(chǔ)情景類型，在另一情況下也可被分到擴(kuò)展情景類型。例如，從佩戴在病人身上的傳感器中得到了血壓值可以看成基礎(chǔ)情景類型。然而，如果通過連接醫(yī)療數(shù)據(jù)庫得到該病人健康記錄上的血壓值，可稱為擴(kuò)展情景類型。因此，同樣一種信息可通過不同技術(shù)來獲得。依據(jù)不同的技術(shù)對質(zhì)量、效力、準(zhǔn)確性、代價(jià)等的如何理解至關(guān)重要，在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的挑戰(zhàn)會更大，有大量的數(shù)據(jù)源可能會產(chǎn)生同樣的數(shù)據(jù)值。如何選定數(shù)據(jù)源和相應(yīng)的技術(shù)是關(guān)鍵，情景模式可對給定的數(shù)據(jù)值進(jìn)行有效的分類。

Schilit[4]等人依據(jù)三個(gè)公共的問題來對情景進(jìn)行描述。

?你在哪兒：包含所有與位置相關(guān)的信息。例如GPS、公共名稱(商店、學(xué)校、警察局等)、具體地址、用戶引用的地址(最喜歡的咖啡店位置)等；

?你和誰在一起：包含與用戶在一起的相關(guān)人員信息；

?附近有何資源：包含用戶所在位置的可用資源信息。例如機(jī)器、智能對象和設(shè)施等。

一些研究者從可操作型分類的角度將情景分成四類。

?可感知的：從傳感器感直接感知到的傳感器數(shù)據(jù)。例如，從溫度傳感器測量到的溫度；

?靜態(tài)的：不隨時(shí)間而改變的靜態(tài)信息。例如，傳感器制造商、傳感器容量、傳感器可控制的范圍；

?概況分析：隨時(shí)間而稍微改變的信息。例如，每月統(tǒng)計(jì)一次傳感器的位置、傳感器ID等；

?可導(dǎo)出的：利用基礎(chǔ)情景可計(jì)算得出的信息。例如，利用兩個(gè)GPS傳感器來得出兩者的距離。

3.2　情景生命周期

數(shù)據(jù)生命周期展示了數(shù)據(jù)在軟件系統(tǒng)中各個(gè)階段間的流轉(zhuǎn)，尤其是解釋了數(shù)據(jù)在哪里產(chǎn)生、在哪里計(jì)算與加工等。情景感知不僅僅局限在桌面、Web、移動應(yīng)用，目前情景感知已經(jīng)成為一種服務(wù)，即情景服務(wù)(Context-as-a-Service，CXaaS)。情景管理成為軟件系統(tǒng)的重要功能，在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下更為重要。情景生命周期依據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)管理策略而定，通常有以下幾種情景生命周期的表示。

?情景信息發(fā)現(xiàn)→情景信息獲取→情景信息推理→……

?(情景感知→情景轉(zhuǎn)換→情景獲取→……)→情景分類→情景處理→情景分類→情景處理(情景分發(fā)→情景利用→情景刪除→情景請求……)→情景維護(hù)→情景部署→……

?傳感器→原始數(shù)據(jù)提取→再處理→存儲→應(yīng)用→……

情景生命周期包括四個(gè)階段。第一，情景獲取。即情景需要從多個(gè)資源中獲得，這些數(shù)據(jù)源包括物理傳感器或虛擬傳感器；第二，情景建模。即對收集到的數(shù)據(jù)依據(jù)可理解的方式需要模型化和具體表示；第三，情景推理。該階段為模型數(shù)據(jù)的再處理，即取自低層的原始傳感器數(shù)據(jù)需轉(zhuǎn)換成高層的情景信息；第四，情景分發(fā)。高層和低層的情景信息需要分發(fā)給那些對該情景感興趣的數(shù)據(jù)消費(fèi)者。

3.3　情景感知計(jì)算新技術(shù)

本文列出了幾種物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下情景感知計(jì)算的專有技術(shù)：

(1)傳感器自動配置。在傳統(tǒng)感知計(jì)算領(lǐng)域，一些應(yīng)用(例如，智能農(nóng)場、智能家庭)僅能連接有限數(shù)目的傳感器，但物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下可以通過Internet連接數(shù)以億計(jì)的傳感器，因此，應(yīng)用中如何連接和配置眾多的傳感器將是一個(gè)挑戰(zhàn)。由于傳感器規(guī)模巨大，在應(yīng)用或中間件中并不適合人工進(jìn)行傳感器連接，需要自動或者至少半自動地連接。為了實(shí)現(xiàn)傳感器自動配置，需要理解它們的性能、產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、硬件/驅(qū)動層配置信息等。

(2)情景發(fā)現(xiàn)。一旦應(yīng)用軟件中連接有傳感器，需要相應(yīng)的匹配方法來自動理解產(chǎn)生的傳感器數(shù)據(jù)和相關(guān)情景，很多類型的情景可被用來豐富傳感數(shù)據(jù)。然而，物聯(lián)網(wǎng)中自動地理解傳感數(shù)據(jù)，并對之恰當(dāng)?shù)刈⑨屓允且粋€(gè)巨大的挑戰(zhàn)任務(wù)。語義技術(shù)和鏈接數(shù)據(jù)是未來的研究方向，尤其是語義技術(shù)常被用于編碼領(lǐng)域知識。

(3)情景安全、隱私和信任的保護(hù)。情景感知計(jì)算研究之初就遇到安全、隱私和信任的挑戰(zhàn)。情景的優(yōu)點(diǎn)是它能提供更多有意義的信息來幫助人們理解一種情形或一種數(shù)據(jù)，同時(shí)，潛在的非正確使用情景(例如，身份、位置、活動和行為等)會導(dǎo)致增加安全的威脅程度。物聯(lián)網(wǎng)更增加了這些挑戰(zhàn)，即使在情景感知的應(yīng)用層處理了安全和隱私的問題，但中間件層還是很薄弱。物聯(lián)網(wǎng)中安全和隱私保護(hù)需要在多層中，包括傳感器硬件層、傳感數(shù)據(jù)通信(協(xié)議)層、情景注釋和情景發(fā)現(xiàn)層、情景分布層。因此，安全和隱私保護(hù)需要仔細(xì)處理，以便贏得用戶的信任。

(4)情景分享。情景感知中間件領(lǐng)域通常忽略了情景分享內(nèi)容。多數(shù)的中間件或結(jié)構(gòu)的功能是獨(dú)立的，內(nèi)嵌中間件通信并不是一個(gè)關(guān)鍵的需求。物聯(lián)網(wǎng)中沒有中心控制點(diǎn)，不同組織的多個(gè)中間件解決方案用于傳感器連接、收集、建模和情景推理。因此，在不同類型的中間件方案之間分享情景信息非常重要。

4情景感知計(jì)算應(yīng)用

4.1　智能穿戴設(shè)備

情景感知技術(shù)目前在智能手機(jī)或者可穿戴設(shè)備應(yīng)用軟件上有很好的體驗(yàn)設(shè)想。它可以依靠收集到的信息對用戶的行為進(jìn)行更細(xì)致的“猜測”，從而幫助完成日常工作，提供個(gè)性化服務(wù)。比如，在乘坐公交或者旅行的路上，用戶使用頻度最高的應(yīng)用軟件(音樂、游戲或者電子郵箱)會自動加載，為其主動推送出需要的服務(wù)。

智能手機(jī)的普及，使得情景感知在移動計(jì)算中愈加重要?？梢罁?jù)使用智能手機(jī)的用戶行為(被拜訪的頻率、移動速度、加速度值等)、移動電話使用(應(yīng)用程序和多媒體播放器的使用種類、頻率等)、用戶交流行為(打電話、發(fā)短信的頻率，未接電話數(shù)量等)、通話時(shí)間(一天內(nèi)每時(shí)段以及節(jié)假日拜訪頻率、停留時(shí)間等)、手機(jī)狀態(tài)(藍(lán)牙及無線設(shè)備使用情況，充電或靜音狀態(tài)等)來構(gòu)建情景。可用于外出旅游、購物、情景廣告推送、智能移動互聯(lián)服務(wù)等方面。

4.2　智能家居

情境感知計(jì)算的應(yīng)用可以通過傳感器獲得關(guān)于用戶所處環(huán)境的相關(guān)信息，從而進(jìn)一步了解用戶的行為動機(jī)等，從而為用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)一個(gè)更加重要的方向，即根據(jù)用戶使用特性提供個(gè)性化的“主動服務(wù)設(shè)計(jì)”，如智能家居微處理系統(tǒng)，可以通過傳感器進(jìn)行情境感知學(xué)習(xí)，自適應(yīng)地改變，為用戶提供個(gè)性化的主動服務(wù)。例如，可以感知客廳光線的變化，推理出用戶是否準(zhǔn)備休息，接下來做出開啟房屋入侵檢測系統(tǒng)及關(guān)閉臥室窗簾的操作[5]。當(dāng)感知到危險(xiǎn)信號的時(shí)候，家中的燈會自動打開，當(dāng)洗衣機(jī)洗好衣服的時(shí)候，會自動響鈴提醒。

4.3　社會感知計(jì)算

社會感知計(jì)算是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用的新領(lǐng)域之一，其目的是感知現(xiàn)實(shí)世界個(gè)體行為和群體交互形式，依據(jù)數(shù)據(jù)和模型為個(gè)體和群體交互活動提供智能輔助和決策支持[6]。可以將用戶的身份、活動、地點(diǎn)和情緒等實(shí)體組合成不同的用戶情景；用戶的社會情景可能是他們與其他人的社會關(guān)系[7]。分析用戶的歷史軌跡，判斷其性別、年齡、婚否、職業(yè)等社會屬性以及用戶個(gè)人的生活偏好和生活習(xí)慣。用戶的物理環(huán)境可能包括他們所處的位置信息。人們在不同類型的位置(如餐館、商場、旅館、娛樂場所等)上往往存在著不同的行為模式，這些行為模式可以通過移動互聯(lián)的通信行為特征或移動APP操作特征來表現(xiàn)[8]。

社會感知計(jì)算主要的研究內(nèi)容為現(xiàn)實(shí)世界實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)感知、人類行為與交互分析等?？蓮V泛應(yīng)用在傳染病防范、突發(fā)事件預(yù)警、智能交通管理、城市規(guī)劃與發(fā)展(人口、資源、環(huán)境預(yù)測與規(guī)劃)等領(lǐng)域。

5結(jié)束語

理解傳感器數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)之一，目前一些政府、興趣組織、公司及研究機(jī)構(gòu)都投入了很多的人力和物力，美國、歐盟等對情景感知技術(shù)做了大量的研究。本文闡述了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下情景感知計(jì)算的情景類型與模式、情景生命周期、情景感知新技術(shù)及其應(yīng)用等內(nèi)容。未來在大數(shù)據(jù)背景下，情景感知技術(shù)的數(shù)據(jù)存儲和處理會得到很好的解決，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的情景感知智能終端是將來的研究發(fā)展方向。

(責(zé)任編輯呂春紅)

參考文獻(xiàn)：

[1] B.Schilit and M.Theimer. Disseminating active map information to mobile host [J]. Network, IEEE, 1994, 8(5):22-32.

[2] 張曉航,李國良,馮建華.大數(shù)據(jù)群體計(jì)算中用戶主題感知的任務(wù)分配[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2015,52(2):309-317.

[3] G.D.Abowd, A.K.Dey, P.J.Brown, et al. Towards a better understanding of context and context-awarreness[J]. Proceedings of the 1st international symposium on Handheld and Ubiquitous Computing, 1999, 304-307.

[4] B.Schilit, N.Adams, R.Want, et al. Context-aware computing applications [J]. Mobile Computing Systems and Applications, 1994:85-90.

[5] 童恩棟.物聯(lián)網(wǎng)情景感知技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué), 2011,38(4):9-14.

[6] 於志文,周興社.社會感知計(jì)算 [J].中國計(jì)算機(jī)學(xué)會通訊, 2010,6(9):51-54.

[7] 朱穎.情景感知在移動計(jì)算中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)光盤與應(yīng)用, 2014,(20):304-306.

[8] 郭遲,方媛,劉經(jīng)南,等.位置服務(wù)中的社會感知計(jì)算方法研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2013,50(12):2531-2542.

Research and Application of Context Aware Computing for the Internet of Things

YAO Yao, et al

(School of Information Engineering, Zhongzhou University, Zhengzhou 450044,China)

Abstract:As we are moving towards the Internet of Things, the number of sensors deployed around the world is growing at a rapid pace.These sensors continuously generate enormous amounts of data.However, in order to add value to raw sensor data we need to understand it.Collection, modelling, reasoning, and distribution of context in relation to sensor data plays critical role in this challenge.Context aware computing has proven to be successful in understanding sensor data. This paper aims at arguing context types and categorisation schemes, context life cycle, new technology and application of context awareness computing, etc.

Key words: Internet of Things; sensor network; sensor data; context awareness