李　莉，李勝?gòu)V，孫　健

(公安部 第一研究所，北京　100048)

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智能看守所服務(wù)模型

李莉，李勝?gòu)V，孫健

(公安部 第一研究所，北京100048)

摘要：智能空間是嵌入了計(jì)算設(shè)備、信息設(shè)備和多模態(tài)傳感器的工作或生活空間，位置感知是智能空間中的重要技術(shù)。本文首先對(duì)比了目前常見(jiàn)的位置感知技術(shù)和位置感知算法，之后將智能空間技術(shù)和看守所實(shí)際情況相結(jié)合，提出了智能看守所伺候式服務(wù)模型。該模型包括位置感知、其他傳感信息感知、應(yīng)用推理三個(gè)大模塊，以空間數(shù)據(jù)庫(kù)為紐帶，將這三個(gè)模塊有機(jī)的結(jié)合在一起，形成完整的智能看守所服務(wù)模型。

關(guān)鍵詞：智能空間；位置感知；伺候式服務(wù)；推理引擎；數(shù)據(jù)過(guò)濾

0引言

公安監(jiān)管民警依法承擔(dān)對(duì)犯罪嫌疑人、被告人、罪犯、違法人員和被強(qiáng)制醫(yī)療的精神病人警戒看管、執(zhí)行刑罰、行政處罰、教育、特定疾病治療、心理及行為矯治的任務(wù)。他們每天的工作時(shí)間通常都在12 h以上，手機(jī)保持24 h開(kāi)機(jī)，緊急情況隨叫隨到。高強(qiáng)度的工作讓他們非常疲憊。工作量大、精神壓力大，全國(guó)每年都會(huì)發(fā)生數(shù)十起獄警猝死事件。同時(shí)，公安監(jiān)管民警作為特殊崗位的警察，每天面對(duì)著殺人、搶劫、強(qiáng)奸等惡性犯罪的罪犯或嫌疑人，受到人身攻擊的幾率大，生命安全時(shí)刻受到嚴(yán)重威脅。在上述背景下，急需為監(jiān)管民警配備現(xiàn)代化的安全防護(hù)系統(tǒng)，加強(qiáng)民警人身安全保護(hù)，提高民警安全防范能力。如何運(yùn)用現(xiàn)代化手段來(lái)識(shí)別警員的身體狀況，提高出現(xiàn)意外時(shí)處理速度，保證警員的安全迫在眉睫。本文通過(guò)引入智能空間技術(shù)，搭建智能看守所服務(wù)模型，實(shí)現(xiàn)向科技要警力，降低工作強(qiáng)度，減輕工作壓力的目標(biāo)。

1智能空間

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外對(duì)智能空間的研究相當(dāng)廣泛[1]，如美國(guó)麻省理工學(xué)院的Intelligent Room、斯坦福大學(xué)的Interactive Workspace、佐治亞技術(shù)理工學(xué)院的Aware Home、微軟研究院的Easy Living、德國(guó)信息技術(shù)國(guó)家研究中心的iLand，國(guó)內(nèi)如清華大學(xué)的Smart Classroom等。在這些研究中，智能空間以不同的應(yīng)用形態(tài)進(jìn)行呈現(xiàn)。同時(shí)，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究院對(duì)智能空間的功能和為用戶(hù)提供的服務(wù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化[2]。

智能空間是信息空間與物理空間的融合，是普適計(jì)算在某一空間尺度上的具體呈現(xiàn)，使用的數(shù)據(jù)源是上下文信息，即能夠特征化描述實(shí)體狀態(tài)的任何信息。這里的實(shí)體可以是人、位置以及任何與人和服務(wù)相關(guān)的物體，包括人和服務(wù)本身[3]。在看守所中，上下文信息主要表現(xiàn)為人員的位置、人員的生理狀態(tài)、人員的動(dòng)作、人員在某地停留的時(shí)間、安防設(shè)備的報(bào)警信號(hào)等信息，其中位置是非常重要的一類(lèi)上下文。

在智能空間，被授權(quán)的人們可以在任何時(shí)間任意地點(diǎn)隨意訪(fǎng)問(wèn)、獲取、操作各種信息，享受以人為中心的各類(lèi)服務(wù)，而位置感知是實(shí)現(xiàn)這種信息融合的前提和關(guān)鍵技術(shù)[4]。

智能看守所是智能空間在公共安全領(lǐng)域中的一個(gè)實(shí)例。由于其行業(yè)屬性，智能看守所與面向大眾的智能空間實(shí)例有較大的差異。智能看守所關(guān)注的是監(jiān)控人員所處位置，同時(shí)結(jié)合多種上下文信息，對(duì)被監(jiān)控人員的行為狀態(tài)進(jìn)行推理，并以此為依據(jù)進(jìn)行干預(yù)和處置。

2位置感知技術(shù)

常見(jiàn)的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)可分為遠(yuǎn)距離無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)和短距離無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)。遠(yuǎn)距離無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)中的全球定位系統(tǒng)(global positioning system，GPS)、移動(dòng)蜂窩基站定位(cellular based localization，Cellular)，以及短距離通信技術(shù)中的無(wú)線(xiàn)保真(wireless fidelity，WiFi)、超寬帶(ultra wide band，UWB)、線(xiàn)性調(diào)頻擴(kuò)頻(chirp spread spectrum，CSS)、紫蜂(ZigBee)、藍(lán)牙(Bluetooth)、射頻識(shí)別(radio frequency identification，RFID)等，都可以用作位置感知。這些無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，有的專(zhuān)門(mén)用于位置感知，有的則同時(shí)具有節(jié)點(diǎn)通信和位置感知功能。表1對(duì)比了位置感知應(yīng)用中使用到的多種無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)[5]。

表1　無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)特點(diǎn)對(duì)比a)

a)★：表示對(duì)無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)各項(xiàng)性能的度量，★越多，對(duì)應(yīng)的性能越高。

從位置感知范圍來(lái)看，GPS覆蓋最廣，Cellular次之，Bluetooth和RFID定位范圍最??；GPS在室內(nèi)環(huán)境中無(wú)法使用，Cellular在室外和室內(nèi)的定位精度都很低；ZigBee、WiFi和Bluetooth都工作(或部分工作)在ISM開(kāi)放頻段(industrial scientific medical band，ISM)，因此容易受干擾，共存性較差；UWB信號(hào)由于帶寬大、功率譜密度低，所以抗干擾能力很強(qiáng)，共存性很好。

看守所位置感知的應(yīng)用場(chǎng)景主要可以分為：小空間位置感知、直線(xiàn)位置感知和區(qū)域位置感知。小空間位置感知主要針對(duì)較小的空間，如監(jiān)室、值班室、洗手間等；直線(xiàn)位置感知主要針對(duì)狹長(zhǎng)的區(qū)域，如走廊等；區(qū)域位置感知主要針對(duì)較大型的區(qū)域，如大廳、放風(fēng)場(chǎng)等。針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，需要采用不同的定位技術(shù)進(jìn)行位置感知。在智能看守所中，小空間采用125 kHz定位技術(shù)和Zigbee定位技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行組合定位；直線(xiàn)區(qū)域采用Zigbee結(jié)合Bluetooth進(jìn)行組合定位；較大型的區(qū)域采用Zigbee和433 MHz兩種技術(shù)進(jìn)行組合定位。

3位置感知算法

位置感知算法分為：基于測(cè)距定位的位置感知算法和基于非測(cè)距定位的位置感知算法。下面通過(guò)兩個(gè)示意圖進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹[5]。

基于測(cè)距定位的位置感知算法包括三種：信號(hào)時(shí)延估計(jì)、信號(hào)強(qiáng)度換算和信號(hào)到達(dá)角度估算。信號(hào)時(shí)延估計(jì)法是通過(guò)測(cè)量信號(hào)的傳播時(shí)間或者傳播時(shí)間差來(lái)計(jì)算位置，它可以分為信號(hào)到達(dá)時(shí)間法(time of arrival，TOA)、信號(hào)到達(dá)時(shí)間差法(time difference of arrival，TDOA)、信號(hào)到達(dá)時(shí)間和法(time summation of arrival，TSOA)；信號(hào)強(qiáng)度換算法通過(guò)使用所處環(huán)境的無(wú)線(xiàn)信號(hào)傳播模型計(jì)算出待測(cè)量的位置；信號(hào)到達(dá)角度法(arrival of angle，AOA)可利用天線(xiàn)方向陣列實(shí)現(xiàn)。圖1給出了測(cè)距定位方法的示意圖。在圖1中，A、B、C表示定位源，X表示未知節(jié)點(diǎn)，X點(diǎn)能通過(guò)上述三種基于測(cè)距定位的位置感知算法得出具體的坐標(biāo)。

圖1　基于測(cè)距定位的位置感知方法

基于非測(cè)距定位的位置感知算法不需要通過(guò)硬件設(shè)備去獲取節(jié)點(diǎn)的距離、角度等信息，它是通過(guò)估計(jì)節(jié)點(diǎn)間的歐式距離，或者計(jì)算出可能包含未知節(jié)點(diǎn)的區(qū)域，進(jìn)而確定未知節(jié)點(diǎn)的位置。距離向量-跳段(distance vector-hop，DV-Hop) 算法是一種分布式基于非測(cè)距的定位算法[6]，它具有計(jì)算簡(jiǎn)單和不依賴(lài)于測(cè)量誤差兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

圖2　基于DV-Hop的位置感知方法

上述各種定位算法都有自己最適合的應(yīng)用場(chǎng)景，有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，沒(méi)有哪一種算法是普適的。在智能看守所服務(wù)模型中，主要采用基于信號(hào)強(qiáng)度的位置感知算法：小空間位置感知采用單基站定位算法；直線(xiàn)位置感知算法是基于貝葉斯算法，同時(shí)結(jié)合防止樓層間走廊定位數(shù)據(jù)漂移的數(shù)據(jù)過(guò)濾算法，最終形成抗干擾性好、不易受噪聲影響、準(zhǔn)確度較高的室內(nèi)直線(xiàn)位置感知算法；區(qū)域位置感知采用基于指紋匹配的區(qū)域位置感知算法。同時(shí)，為了通過(guò)定位預(yù)判和過(guò)濾篩選等方法提高定位精度，在原有定位算法的基礎(chǔ)上引入粒子群優(yōu)化算法[7]。通過(guò)該算法尋求最優(yōu)解，可以有效抑制了測(cè)距誤差的累積對(duì)定位精度的影響，而且該算法需要的定位基站相對(duì)較少，一定程度地降低了系統(tǒng)成本。

4智能看守所服務(wù)模型

4.1智能看守所伺候式服務(wù)模型

針對(duì)看守所中相對(duì)固定的幾種定位場(chǎng)景，本服務(wù)模型中采用以ZigBee技術(shù)為主，同時(shí)輔以其他定位手段，并結(jié)合人體姿態(tài)識(shí)別技術(shù)、安防報(bào)警感知技術(shù)等，構(gòu)建智能看守所服務(wù)模型[8]，如下圖3所示。

圖3　智能看守所服務(wù)模型

本智能看守所服務(wù)模型可以分為三個(gè)大模塊，以數(shù)據(jù)庫(kù)作為紐帶，關(guān)聯(lián)位置感知信息和其他傳感器感知信息，同時(shí)向應(yīng)用模塊提供數(shù)據(jù)支撐。

位置感知模塊共分為三層，按照從下到上的順序，第一層為數(shù)據(jù)緩存與預(yù)處理層，負(fù)責(zé)收集定位中心站發(fā)送過(guò)來(lái)的定位數(shù)據(jù)包，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)緩存；第二層為融合層，集成了不同的定位算法和坐標(biāo)計(jì)算方法，通過(guò)這些算法，將第一層緩存的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，形成具體的位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)；第三層為數(shù)據(jù)過(guò)濾層，根據(jù)特定的濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾。

其他傳感器感知信息包括人體姿態(tài)的感知、安防設(shè)備報(bào)警信息感知等。當(dāng)有報(bào)警狀態(tài)出現(xiàn)，該模塊的數(shù)據(jù)緩存與預(yù)處理層會(huì)接收解析報(bào)警信息，之后傳遞給空間數(shù)據(jù)庫(kù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)之上，和應(yīng)用相關(guān)的有三層，按照從下到上的順序，第一層為推理引擎，根據(jù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)中的時(shí)間、位置、狀態(tài)等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合推理；第二層是應(yīng)用服務(wù)接口層，向應(yīng)用層提供服務(wù)；第三層是應(yīng)用層，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)具體的業(yè)務(wù)需求。

4.2伺候式空間數(shù)據(jù)庫(kù)

從應(yīng)用的角度來(lái)看，位置感知服務(wù)包括兩種：1)位置相關(guān)的查詢(xún)。2) 空間事件服務(wù)。在位置相關(guān)查詢(xún)服務(wù)中，是由應(yīng)用端向服務(wù)器端發(fā)起位置查詢(xún)請(qǐng)求，服務(wù)器是被動(dòng)的提供服務(wù)。對(duì)應(yīng)到智能看守所中，就是對(duì)監(jiān)控對(duì)象位置的監(jiān)控。而在空間事件服務(wù)中，服務(wù)器需要根據(jù)環(huán)境對(duì)象的變化自發(fā)地向應(yīng)用提供服務(wù)，其服務(wù)提供方式是伺候式的。對(duì)應(yīng)到智能看守所中，就是監(jiān)控對(duì)象狀態(tài)發(fā)生改變，監(jiān)控中心需要根據(jù)這些改變進(jìn)行相應(yīng)的處理。

從上述智能看守所服務(wù)模型可以看出，空間數(shù)據(jù)庫(kù)占據(jù)了非常重要的位置。傳統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)模型對(duì)伺候式服務(wù)難以勝任，必須采用伺候式空間服務(wù)模型[9]。該模型為輕量級(jí)結(jié)構(gòu)，采用一種基于R樹(shù)和四叉樹(shù)的復(fù)合結(jié)構(gòu)作為其空間索引，并且針對(duì)兩種不同的服務(wù)，采用兩種不同的處理機(jī)制：查詢(xún)驅(qū)動(dòng)機(jī)制和掛起通知機(jī)制。伺候式空間服務(wù)模型不僅能支持空間事件服務(wù)，而且位置相關(guān)的查詢(xún)效率也很高。

4.3數(shù)據(jù)過(guò)濾

在看守所內(nèi)的位置感知過(guò)程中，由于建筑物本身對(duì)電磁波吸收反射等具有差異性，同時(shí)看守所內(nèi)已安裝的設(shè)備對(duì)定位信號(hào)有一定干擾，以及定位設(shè)備精確度等其它原因，監(jiān)控人員得到的數(shù)據(jù)往往包含很多無(wú)用數(shù)據(jù)。同時(shí)，由于定位基站數(shù)量眾多，上報(bào)到服務(wù)器的數(shù)據(jù)量非常龐大。在一個(gè)安裝了100個(gè)定位基站的看守所內(nèi)，1 min上報(bào)的定位數(shù)據(jù)約為20萬(wàn)條。面對(duì)眾多干擾信息，以及海量的位置數(shù)據(jù)，通過(guò)劃分子網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、定位預(yù)判、大數(shù)據(jù)采樣等方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)過(guò)濾，保證了位置感知數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

4.4推理引擎

位置感知是智能看守所服務(wù)的基礎(chǔ)，但是光有位置信息，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足智能看守所的業(yè)務(wù)需求。監(jiān)控人員需要將被監(jiān)控人員的位置信息和他在某個(gè)區(qū)域停留的時(shí)間長(zhǎng)短進(jìn)行關(guān)聯(lián)，推理出此人是否有違規(guī)行為；監(jiān)控人員需要將被監(jiān)控人員的位置和狀態(tài)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，推理出此人是否遇襲，是否跌倒，是否出現(xiàn)異常，同時(shí)結(jié)合位置感知得到的警力分布情況，進(jìn)行警力協(xié)同調(diào)配；監(jiān)控人員需要根據(jù)安防預(yù)警信息，進(jìn)行特定位置的視頻聯(lián)動(dòng)；監(jiān)控人員需要結(jié)合位置信息和路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)無(wú)聲巡更；監(jiān)控人員需要根據(jù)位置記錄，追溯執(zhí)勤軌跡，實(shí)現(xiàn)規(guī)范執(zhí)法。這些基于位置的智能看守所服務(wù)，都需要通過(guò)推理引擎來(lái)實(shí)現(xiàn)。推理引擎幫助監(jiān)控人員實(shí)現(xiàn)了事前能夠提醒、事中能夠預(yù)警和處置、事后能夠追溯的目的。

4.5實(shí)現(xiàn)及試點(diǎn)

圖4　智能看守所服務(wù)模型核心類(lèi)

智能看守所服務(wù)模型的核心類(lèi)如圖4所示。其中，LBSSensing為位置信息感知基類(lèi)，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)Zigbee、Bluetooth、125 kHz、433 MHz設(shè)備的位置信息的感知。在采集到位置信息后，由LBSDataProcess類(lèi)及其派生類(lèi)按照相應(yīng)的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和計(jì)算，再結(jié)合DataFiltering類(lèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，得出具體的位置信息。同理，StateSensing為狀態(tài)信息感知基類(lèi)，目前已經(jīng)能對(duì)人員、攝像頭、限高桿三種設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行感知。之后通過(guò)AlarmDataProcess類(lèi)及其派生類(lèi)對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。同時(shí)，智能看守所服務(wù)模型中向外提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)接口，由推理引擎對(duì)底層計(jì)算出來(lái)的位置和狀態(tài)進(jìn)行關(guān)聯(lián)推理，并為應(yīng)用層提供相應(yīng)服務(wù)。

目前，基于位置感知的智能看守所服務(wù)模型已經(jīng)在某看守所進(jìn)行試點(diǎn)。通過(guò)采用ZigBee定位技術(shù)為主其他定位技術(shù)為輔的綜合位置感知方式，結(jié)合數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)過(guò)濾等技術(shù)手段，目前定位精度達(dá)在2 m以?xún)?nèi)，圖5是試驗(yàn)中采集的50個(gè)位置點(diǎn)，以及對(duì)這50個(gè)位置點(diǎn)的定位誤差進(jìn)行的分析。從圖中可以看出，定位精度保持在2 m以?xún)?nèi)。

目前試點(diǎn)的智能看守所平臺(tái)共有6大功能：實(shí)時(shí)定位、狀態(tài)監(jiān)控、警力分布、軌跡回放、視頻聯(lián)動(dòng)、統(tǒng)計(jì)分析，下面展示部分應(yīng)用模塊使用狀況。本平臺(tái)完全解決了樓層間漂移、房間之間漂移等技術(shù)難題；同時(shí)結(jié)合多種推理模型，有效規(guī)范了被監(jiān)控人員的行為。

圖5　定位精度分析

圖6　人員實(shí)時(shí)定位和跌倒報(bào)警

圖7　軌跡回放和警力分布熱度圖

5結(jié)束語(yǔ)

本文將基于位置感知的智能空間技術(shù)與看守所的實(shí)際業(yè)務(wù)需求相結(jié)合，提出一種智能看守所服務(wù)模型，該模型匯集多種傳感器的感知信息，通過(guò)融合、過(guò)濾、推理等手段，合并使用伺候式空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)位置相關(guān)的查詢(xún)服務(wù)和空間事件服務(wù)的高效響應(yīng)。同時(shí)，本模型中通過(guò)應(yīng)用層的六大功能模塊，使得看守所日常運(yùn)行中能夠?qū)崿F(xiàn)事前提醒、事中預(yù)警處置、事后追溯的目標(biāo)。

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Smart Prison Service Model

LILi，LIShengguang，SUNJian

(The First Research Institute of the Ministry of Public Security，Beijing 100048，China)

Abstract：Smart space is a work or living space which is embedded in the computing device，information equipment，and multimodality sensor.Location awareness is an important technology in smart space.This paper firstly compares the common location awareness technology and location awareness algorithm，then smart space technology and the combination of the actual situation，put forward the smart prison proactive service model.The model includes three modules：location awareness，other sensor information awareness and inference module.The proactive spatial database as the link，these three modules are combined together organically，form a complete smart prison proactive service model.

Key words：smart space；location awareness；proactive service；reasoning engine；data filtering

中圖分類(lèi)號(hào)：P228

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-4999(2016)-01-0063-05

作者簡(jiǎn)介：第一李莉(1983—)，女，重慶人，碩士，工程師，主要研究領(lǐng)域?yàn)槭覂?nèi)定位、智能看守所、智能警用裝備管理。

收稿日期：2015-06-09

引文格式：李莉，李勝?gòu)V，孫健.智能看守所服務(wù)模型[J].導(dǎo)航定位學(xué)報(bào)，2016，4(1)：63-67.(LI Li，LI Shengguang，SUN Jian.Smart Prison Service Model[J].Journal of Navigation and Positioning，2016，4(1)：63-67.)DOI：10.16547/j.cnki.10-1096.20160113.