基于物聯(lián)網(wǎng)的情景感知計算研究與應(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)前已全面進入物聯(lián)網(wǎng)時代，現(xiàn)實中使用傳感器的數(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)的價值，需要理解這些數(shù)據(jù)。對傳感器數(shù)據(jù)進行收集、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

基金項目：河南省高等學(xué)校重點科研項目(15B520044)；2015年中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)經(jīng)費項目(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90年代，是一種應(yīng)用廣泛的計算系統(tǒng)。過去的十年中，基于物聯(lián)網(wǎng)的情景感知計算主要包括桌面應(yīng)用、Web應(yīng)用、移動計算、普適計算等領(lǐng)域。

情景感知計算是隨著Mark Weiser于1991年在其研究論文 “The Computer for the 21st Century”中提出 “普適計算”的概念而流行。1994年，Schilit和Theimer[1]使用了情景感知(context-aware)這個詞。最近的二十年，研究和工程人員針對情景感知計算技術(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)時代可以通過Internet連接數(shù)以億計的傳感器，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、價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值[2]。情景感知計算技術(shù)在移動計算和普適計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，理解情景將使機器在機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)能實現(xiàn)“物與物”“人與物”“人與人”在“任何時間”“任何地點”“任何網(wǎng)絡(luò)”的連接，從而進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。一個傳感器網(wǎng)絡(luò)包括一個以上的傳感器結(jié)點，結(jié)點間利用有線和無線技術(shù)進行通信，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\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)：無線個人網(wǎng)絡(luò)(wireless personal area network，WPAN)，例如，藍牙；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情景感知計算

情景是一個設(shè)備或用戶所處的態(tài)勢和環(huán)境表示。一個場景可以用一個唯一性的名字來標(biāo)識。每個情景對應(yīng)一組相關(guān)的特征值。情景感知計算是獲取情景信息并對其進行信息處里的操作。情景信息一般包括計算情景、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)機制來定義情景類型，將位置、身份、時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)值進行分類。即同樣的數(shù)據(jù)值在某個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)值進行有效的分類。

Schilit[4]等人依據(jù)三個公共的問題來對情景進行描述。

?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：隨時間而稍微改變的信息。例如，每月統(tǒng)計一次傳感器的位置、傳感器ID等；

?可導(dǎo)出的：利用基礎(chǔ)情景可計算得出的信息。例如，利用兩個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→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階段。第一，情景獲取。即情景需要從多個資源中獲得，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)消費者。

3.3　情景感知計算新技術(shù)

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

(1)傳感器自動配置。在傳統(tǒng)感知計算領(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行傳感器連接，需要自動或者至少半自動地連接。為了實現(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€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。情景感知計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，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，安全和隱私保護需要仔細處理，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)的功能是獨立的，內(nèi)嵌中間件通信并不是一個關(guān)鍵的需求。物聯(lián)網(wǎng)中沒有中心控制點，不同組織的多個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)目前在智能手機或者可穿戴設(shè)備應(yīng)用軟件上有很好的體驗設(shè)想。它可以依靠收集到的信息對用戶的行為進行更細致的“猜測”，從而幫助完成日常工作，提供個性化服務(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)。

智能手機的普及，使得情景感知在移動計算中愈加重要。可依據(jù)使用智能手機的用戶行為(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)、通話時間(一天內(nèi)每時段以及節(jié)假日拜訪頻率、停留時間等)、手機狀態(tài)(藍牙及無線設(shè)備使用情況，充電或靜音狀態(tài)等)來構(gòu)建情景?？捎糜谕獬雎糜?、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，從而進一步了解用戶的行為動機等，從而為用戶體驗設(shè)計一個更加重要的方向，即根據(jù)用戶使用特性提供個性化的“主動服務(wù)設(shè)計”，如智能家居微處理系統(tǒng)，可以通過傳感器進行情境感知學(xué)習(xí)，自適應(yīng)地改變，為用戶提供個性化的主動服務(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)感知到危險信號的時候，家中的燈會自動打開，當(dāng)洗衣機洗好衣服的時候，會自動響鈴提醒。

4.3　社會感知計算

社會感知計算是計算機科學(xué)技術(shù)應(yīng)用的新領(lǐng)域之一，其目的是感知現(xiàn)實世界個體行為和群體交互形式，依據(jù)數(shù)據(jù)和模型為個體和群體交互活動提供智能輔助和決策支持[6]?？梢詫⒂脩舻纳矸?、活動、地點和情緒等實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]。

社會感知計算主要的研究內(nèi)容為現(xiàn)實世界實時數(shù)據(jù)感知、人類行為與交互分析等。可廣泛應(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)

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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