高职院校物联网技术实训室建设探索

物联网技术是通过多通道通信技术的信息传感设备进行信息采集,同时采用网络终端来按约定的协议实现人与人、人与物、物与物的全面互联的一种网络技术。其主要特征是通过射频识别、传感器等方式获取物理世界的各种信息,然后结合互联网、移动通信网等网络技术进行信息的传送与交互,最后采用智能计算技术对信息进行分析处理,从而提高对物质世界的感知能力,实现智能化的决策和控制。为此,文中介绍了物联网技术的节点架构和基于无线传感器网络技术的数据查询,最后对高职学院的物联网实验室建设工作进行了分析和探索。     

实时响应物联网中基于查询的数据转发方案

在许多基于传感器网络技术的物联网应用中,用户需要快速的查询响应,比如智能交通物联网应用中,行驶在路上的司机即时查询附近的空停车位信息.如何为此类物联网设计一种符合传感器网络特性(如能量有效等)的快速数据转发方案是一项重要的挑战性工作.已有的传感器网络实时数据转发协议大都因未解决好转发断路带来的额外开销、孤立节点处理耗时、难以适应网络拓扑动态变化等关键性问题而未取得理想的实时性效果.为此,该文提出一种新的基于查询的快速数据转发方案,利用查询消息为每个传感器节点建立最快速的数据转发路径(有向无环图),此外文中给出的综合路径代价模型可以均衡网络能量和减少网络拥塞延时,最后设计了贪婪的分布式数据转发算法及其改进算法,并用仿真实验验证了该方案的有效性和高效性.     

面向交通信息采集的智能无线传感器节点

为了准确实时获取交通信息参量,利用无线传感器网络技术作为智能交通感知前端和通信手段,融合GPRS技术,构建交通信息采集网,为道路交通信息采集提供了更加便捷的解决方案。设计了交通信息采集的传感器节点,提出了动态车辆探测算法和车速测量算法。实测结果表明:动态车辆探测算法和车速测量算法能够在计算能力有限的传感器节点上实现,能准确实时地获得车流量、车速等交通参量;该交通信息采集系统能满足网络大规模部署的需求,可应用于智能交通系统。     

物联网架构下的智能火灾预警系统

摘要：设计了一种基于物联网架构的智能火灾预警系统,以ZigBee无线传感器网络为底层的数据采集和传输网络,完成对火灾信息的准确感知。WSN节点以CC2530和CC2591为处理和无线收发单元,以DHT21和MQ传感器为数据采集单元,实现了多传感器数据采集。采用Qt技术设计了系统GUI,基于qextserialport类和SQLite数据库实现了系统的串口通信和数据库操作。测试表明,系统准确可靠,GUI界面友好,易于操作。     

物联网多种感知技术的分析

感知技术对物联网系统的实现起着基础性作用。基于此,笔者通过对RFID识别技术、传感器技术、二维码识别技术、生物特征识别技术等4种常用感知技术原理、分类、优缺点和应用场景进行分析,为实际应用场景选择合适的感知技术,以实现安全、可靠、准确、快速获取感知信息,提供了指导和实践价值。     

面向物联网的隐私数据安全问题研究

物联网已经成为当今社会现代化发展的重要战略产业,其涉及交通运输、国家安全、工业生产及医疗服务等多个领域,物联网的应用已经渗透到社会的方方面面.物联网由无线传感器、传感器节点、网络、存储设备等构成,无线传感器采集数据、传感器节点计算和分配数据,网络是数据传输的通道,数据库存储数据.数据传输安全是物联网可靠应用的基础,由于传感器节点数量大、传输网络存在被侵入等威胁,研究物联网数据安全尤其是隐私数据安全问题对于物联网的应用具有非常重要的作用.对现有物联网安全问题进行了分析,分别从信息获取和信息传输两个方面探讨了解决物联网隐私数据安全问题的方法,结合现有数据加密、双向认证、压缩感知等技术提出了物联网信息获取时双向认证机制解决信息获取时的安全问题,在构建物联网信息传输时,隐私数据安全传输模型解决信息传输时的安全问题.     

基于ARM的物联网智能网关的设计与实现

为了将多种形式的物联网传感器网络数据接入到云服务器，提出一种基于ARM的物联网智能网关的设计方法，网关能够自动完成不同形式的传感器网络数据的采集，汇聚到智能网关之后，由智能网关实时做出简单的执行判断，并将数据转发到云服务器，云服务器根据人工智能策略做出决策和执行操作，再经由智能网关下达到各个执行器。物联网智能网关以ARM开发板作为主控制器，需要完成异构网的数据转换，传感网络的设备管理，传感器数据实时更新到LCD屏。提供了一种低成本、高功效的智能网关系统设计方案，系统设计整体性能稳定。     

传感器网络中的传感器管理研究

传感器网络和传感器管理是国际社会的研究热点,但目前针对传感器网络中的传感器管理问题的研究成果很少,文中对这一问题进行了初步分析与探讨,在深入分析传感器网络的基本特性的基础上,给出了传感器网络中传感器管理的一些基本原则,采用分层式传感器网络系统结构,提出了基于任务驱动的传感器管理方案,并详细阐述了方案中各个部分的工作原理,提出了一种基于多智能体技术的传感器管理模型,实现了传感器感知信息的交互和传感器感知动作的协同功能.     

基于Storm的实时大规模传感器监控平台的开发和实现

随着云计算的发展,实时流数据处理应用程序得到了越来越广泛的应用。在物联网的场景中,大量传感器对实时查询要求很高。然而传感器监控分析师对编码技术缺乏经验,而且现有处理平台也缺乏对多查询处理支持和原始数据先验信息的利用。为了应对这些挑战,开发实现一种轻量级的高效解决方案,以支持在大量传感器上滑动窗口上的聚合计算。专业分析师可以利用自定义脚本构建自己的流式计算逻辑,系统将其转化为Storm的流处理程序,并且利用提出的分区算法在分布式实时环境中高效执行多个查询。实验结果表明:该系统可以有效提高分析师的工作效率,提出的分区算法也有效平衡工作节点之间的负载以满足大规模的应用。     

物联网情景感知技术研究

与互联网不同,物联网(Internet of Things, IoT)通过各类通信技术将具有标识、感知或者执行能力的物理实体互联,形成了“物物互连”的虚拟网络。随着计算机及通信技术的迅速发展,计算资源将通布人们周围的环境,情景感知技术应运而生。情景感知获得传感器采集的情景信息以后,对信息进行智能处理,自主地为用户提供服务。物联网具有海量信息的特性,传统的情景信息处理方法已不再适用。对物联网情景感知技术进行了详细的介绍,首先给出情景和情景感知的概念及其研究发展和应用。然后,结合物联网特性,以情景感知流程为主线,探讨了信息获取、建模和智能处理等内容。最后,系统结构是情景感知的关键,因此对现有的系统结构进行了分析和对比,结合物联网环境论述了当前情景感知系统的不足之处,并给出了情景感知系统的参考结构。     

独立于设计者的行动推理

高水平的智能机器人要求能够独立地对环境进行感知并进行正确的行动推理.在情境演算行动理论中表示带有感知行动及知识的行动推理需要外部设计者为agent写出背景公理、感知结果及相应的知识变化,这是一种依赖于设计者的行动推理.情境演算行动理论被适当扩充,感知器的表示被添加到行动理论的形式语言中,并把agent新知识的产生建立在感知器的应用结果之上.扩充后的系统能够形式化地表示机器人对环境的感知并把感知结果转换为知识,还能进行独立于设计者的行动推理,同时让感知行动的"黑箱"过程清晰化.     

An agent-based approach to multisensor coordination

This paper presents an automated system for multiple sensor placement based on the coordinated decisions of independent, intelligent agents. The problem domain is such that a single sensor system would not provide adequate information for a given sensor task. Hence, it is necessary to incorporate multiple sensors in order to obtain complete information. The overall goal of the system is to provide the surface coverage necessary to perform feature inspection on one or more target objects in a cluttered scene. This is accomplished by a group of cooperating intelligent sensors. In this system, the sensors are mobile, the target objects are stationary and each agent controls the position of a sensor and has the ability to communicate with other agents in the environment. By communicating desires and intentions, each agent develops a mental model of the other agents' preferences, which is used to avoid or resolve conflict situations. In this paper we utilize cameras as the sensors. The experimental results illustrate the feasibility of the autonomous deployment of the sensors and that this deployment can occur with sufficient accuracy as to allow the inspection task to be performed.     

语义传感器Web中传感器本体的构建及应用

语义传感器Web的出现为物联网中传感器系统间的数据互操作、信息共享和知识融合提供了实现方式,传感器本体的构建则是实现这些功能的前提.本文在参考万维网联盟提出的语义传感器网络本体的基础上,对传感器及配套的数据采集仪构建了对应的本体,为传感器系统提供了有效的知识组织模型.通过建立的传感器和数据采集仪本体,可以实现传感器的自动分类管理,设定推理规则后可以提供传感器和采集仪间的配接推荐,提高检测现场多传感器系统设计的效率和可靠性,将领域知识应用到系统设计和管理中.最后以具体的传感器实例对推理规则进行了测试,结果满足应用要求.     

无线传感器网络中一种近似Skyline 查询处理算法

由于无线传感器网络的能源有限,且在许多应用中Skyline 查询的部分结果即可满足用户需求,提出了一 种近似Skyline 查询处理算法,在满足用户查询需求的前提下最大化地节省能量.该算法仅需无线传感器网络中的部 分传感器节点回传其感知数据即可计算出Skyline 查询的一个近似结果集.由于该算法在处理查询时,每个传感器节 点只需考察自身数据信息即可决定是否回传其感知数据,而无须与其他传感器节点的感知数据进行比较,因此可以 避免大量的网内通信开销,从而节省网络能源.模拟环境下的大量实验结果表明,该算法可以根据用户的应用需求, 节能地处理传感器网络中的近似skyline 查询.     

Semantic network management for next‐generation networks

To accommodate the proliferation of heterogeneous network models and protocols, the use of semantic technologies to enable an abstract treatment of networks is proposed. Network adapters are employed to lift network specific data into a semantic representation. Semantic reasoning integrates the disparate network models and protocols into a common data model by making intelligent inferences from low‐level network and device details. Automatic discovery of new devices, monitoring of device state, and invocation of device actions in a generic fashion that is agnostic of network types is enabled. A prototype system called SNoMAC is described that employs the proposed approach operating over UPnP, TR‐069, and heterogeneous sensors. These sensors are integrated by means of a sensor middleware named SIXTH that augments the capabilities of SNoMAC to allow for intelligent management and configuration of a wide variety of sensor devices. A major benefit of this approach is that the addition of new models, protocols, or sensor types merely involves the development of a new network adapter based on an ontology. Additionally, the semantic representation of the network and associated data allows for a variety of client interfaces to facilitate human input to the management and monitoring of the system.     

面向智慧交通的图像处理与边缘计算

随着全球人口的持续增长和城市化进程的加速,道路拥挤、交通事故和污染排放增加等问题日益严重。智慧交通系统旨在借助先进的信息与通信技术建成高效安全、环保舒适的交通与运输体系,提供全方位的交通信息服务和安全高效、经济快捷的交通运输与出行服务。经过各国多年来的竭力推进与发展,智慧交通系统在交通管理、自动驾驶与车路协同等方向均得到广泛的应用。智慧交通的发展离不开通信、计算机与控制等研究方向的突破与创新。其中,图像处理作为智慧交通系统的核心技术之一,它的研究进展直接影响着智慧交通系统的部署。图像处理技术是指计算机对图像进行增强、复原、提取特征、分类和分割等技术处理,通过对交通视觉图像的处理,为智慧交通系统的感知、识别、检测、跟踪和路径规划等功能提供了最直接与重要的信息。此外,面对智慧交通系统所产生的大量数据计算任务,边缘计算技术则将中心云服务下沉至各边缘节点附近,不但能够优化算力负载分配,还能够满足智慧交通应用与服务对低时延、高响应速度的需求。本文从智慧交通系统的发展现状入手,分别围绕面向智慧交通的图像处理与边缘计算技术,阐述其研究热点与前沿进展,汇总与比较国内外的相关学术和产业成果,并对智慧交通...     

语义地图导航的智能化服务机器人研究

基于语义地图导航的智能化服务机器人系统,以搭载深度相机和二维激光雷达的差分轮智能车的形式呈现。系统以树莓派作为主控制器,利用OpenCR控制电机驱动和辅助驾驶传感器,通过ROS机器人操作系统将机器人控制器、智能信息处理模块和各类传感器融合成一个有机整体。所构建的机器人系统在服务过程中,通过感知周围环境、收集数据完成静态、动态物体的辨识,然后结合二维地图数据完成目标检测和语义地图的构建。为了提升系统智能化程度,配合深度推理神经计算棒,并结合Mobile Net网络架构下的SSD目标实时检测算法,提高了视觉感知的实时程度以及准确性。     

一种面向安卓网络传输任务的智能感知节能技术

电量是移动设备的一种关键资源。在移动应用的所有操作中,网络操作是电量消耗的主要部分,而网络数据传输是网络操作中最消耗电量的操作之一。如果能够确定网络传输任务的状态,那么就能为后续针对网络的电量优化提供更多有价值的信息。提出一种面向安卓网络传输任务的智能感知节能技术,通过重传报文、传输任务的关联文件状态、传输速率变化等特征来识别当前网络传输任务所处的状态,并针对不同状态应用相应的节能方案。实验结果显示,该智能感知节能技术能准确识别传输任务的状态,并有效降低网络传输任务的电量消耗。     

Adaptive data acquisition strategies for energy-efficient, smartphone-based, continuous processing of sensor streams

There is a growing interest in applications that utilize continuous sensing of individual activity or context, via sensors embedded or associated with personal mobile devices (e.g., smartphones). Reducing the energy overheads of sensor data acquisition and processing is essential to ensure the successful continuous operation of such applications, especially on battery-limited mobile devices. To achieve this goal, this paper presents a framework, called ACQUA, for ‘acquisition-cost’ aware continuous query processing. ACQUA replaces the current paradigm, where the data is typically streamed (pushed) from the sensors to the one or more smartphones, with a pull-based asynchronous model, where a smartphone retrieves appropriate blocks of relevant sensor data from individual sensors, as an integral part of the query evaluation process. We describe algorithms that dynamically optimize the sequence (for complex stream queries with conjunctive and disjunctive predicates) in which such sensor data streams are retrieved by the query evaluation component, based on a combination of (a) the communication cost & selectivity properties of individual sensor streams, and (b) the occurrence of the stream predicates in multiple concurrently executing queries. We also show how a transformation of a group of stream queries into a disjunctive normal form provides us with significantly greater degrees of freedom in choosing this sequence, in which individual sensor streams are retrieved and evaluated. While the algorithms can apply to a broad category of sensor-based applications, we specifically demonstrate their application to a scenario where multiple stream processing queries execute on a single smartphone, with the sensors transferring their data over an appropriate PAN technology, such as Bluetooth or IEEE 802.11. Extensive simulation experiments indicate that ACQUA’s intelligent batch-oriented data acquisition process can result in as much as 80 % reduction in the energy overhead of continuous query processing, without any loss in the fidelity of the processing logic.