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智能互联社区中的物联网和大数据分析
摘要本文提出了从智慧城市概念演变而来的智能互联社区SCC的概念。 SCC的设想是协同处理回忆过去的需求（保护和恢复），生活在当下的需求（宜居性）以及规划未来需求（可达性）。因此，SCC的愿景是改善社区的宜居性，保存性，活化性和可达性。为社区建设社区服务中心的目标是生活在现在，为未来做计划，并记住过去。我们认为物联网（IoT）有可能为SCC提供无处不在的连接设备和智能传感器网络，而大数据分析有可能实现从物联网转向SCC所需的实时控制。我们强调移动众包和网络物理云计算是促进SCC的两项最重要的物联网技术。作为案例研究，我们介绍TreSight，它将意大利特伦托市的智能旅游和可持续文化遗产的物联网和大数据分析整合在一起。
关键字物联网，大数据分析，智能互联社区，智慧城市，智能旅游，可持续文化遗产。
- 导言
世界人口的超过50％居住在城市，并且到2050年，世界人口的将近70％预计将生活在城市中，预计城市将面临来自可持续性和能源使用以及安全和有效服务提供等各种挑战。 网络化信息系统，传感和通信设备，数据源，决策制定和物理基础设施的有效整合正在提供机遇，这将减少交通堵塞，防止犯罪，促进经济发展，减少温室气体，并使地方政府更加开放，反应迅速， 高效。 越来越多的城市开始利用传感器的力量，吸引配备智能手机，云计算，高速网络和数据分析的公民。
世界各地都有智能城市的趋势。在美国，2015年9月14日，奥巴马政府宣布了一项新的智能城市倡议，旨在帮助当地社区应对关键挑战，如减少交通堵塞，打击犯罪，促进经济增长，管理气候变化的影响以及改善提供城市服务。 2015年11月25日，网络与信息技术研究与发展（NITRD）计划宣布发布智能互联社区框架[4]第4版。该框架概述的愿景是，所有环境和各种规模的社区都可以使用先进的网络物理系统/物联网技术和服务，以提高其居民的生活可持续性和质量，改善健康和安全以及经济繁荣居民。欧盟委员会还于2012年7月发起了欧洲智能城市和社区创新合作伙伴关系。IEEE于2014年3月25日正式启动了IEEE智能城市倡议。
值得注意的是，智慧城市的概念正在演变为智能连接社区（SCC）的概念。根据Merriam-Webster的说法，一个社区被定义为一群居住在同一地区的人（如城市，城镇或社区）。虽然从全球来看，生活在城市地区的人比农村地区要多，但是2014年世界人口的46％居住在农村地区;约有5300万人生活在人口不到25,000的小城镇。除了规模差异外，典型的大城市在历史和地形上与小城镇不同[2]，[3]。因此，考虑到大城市和小城镇的SCC将比智能城市受益更多的人。
我们认为，物联网有可能为SCC提供无处不在的连接设备和智能传感器网络，而大数据分析有可能实现从物联网转向SCC所需的实时控制。本文的目的是描述SCC的特征，在SCC中呈现IoT和大数据分析的机遇和挑战，并展示IoT和大数据分析在SCC中的应用。
本文的其余部分安排如下。 第二部分描述了SCC。第三部分讨论了物联网应用于SCC的机会和挑战。 第四部分讨论将大数据分析应用于SCC的机遇和挑战。 第五部分介绍TreSight，意大利特伦托市智能旅游和可持续文化遗产的物联网和大数据分析案例研究。 第六部分总结了这篇文章。
- 智能关联社区（SCC）的特点
我们认为，SCC的设想是协同处理回忆过去（保护和恢复）的需求，生活在当下的需求（宜居性）和未来规划的需求（可达性）[4]。 因此，SCC的愿景是提高一个社区的宜居性，保护，振兴和可持续性[4]，如图所示。
1.建立SCC的目标是生活在现在，规划未来，并记住一个社区的过去。
图1.智能互联社区的愿景。
- 宜居性
可持续发展的共同定义框架由2009年成立的可持续社区机构间伙伴关系制定。美国DOT，EPA和HUD的这一合作提出了以下六项宜居原则：
（1）提供更多的交通选择; （2）促进公平，负担得起的住房; （3）提高经济竞争力; （4）支持现有社区; （5）协调政策和杠杆投资; （6）价值社区和邻居[5]。宜居性是智能社区和互联社区的主要特征之一。
- 保护
文化遗产可以分为两类：文化遗产和自然遗产，它们构成了因混乱变化和经济不稳定而中断社区的认同和凝聚力的来源[6]。除了有形文化（如建筑物，纪念碑，风景，书籍，艺术品和文物）之外，文化遗产还包括无形文化（如民间传说，传统，语言和知识）。除了具有文化意义的景观外，自然遗产还包括生物多样性。文化和自然遗产越来越受到破坏，不仅受到衰变的物理和化学机制的破坏，而且还受到社会和经济条件的改变[7]
- 振兴
许多农村社区和小城镇面临着挑战，包括农村人口减少，大都市边缘地区的快速增长以及农场和工作土地的流失[8]。
- 可持续性
可持续发展被定义为在不损害子孙后代满足自身需要的能力的情况下满足当前需求的发展[9]。社区的可持续性取决于创造和维持其经济和环境健康，促进社会公平，并促进基础广泛的公民参与规划和实施[10]。
- 物联网在SCC的机遇和挑战
本节介绍了我们为SCC开发的IoT体系结构，如图2所示，是SCC中IoT的机遇和挑战。
我们预计基于物联网的SCC架构由下至上由四个不同的层组成，即传感层，互连层，数据层和服务层。
图2.智能互联社区的物联网功能体系结构
- 感应层的目的是实现无处不在的感应。 除了无线传感器网络（WSN）支持的RFID传感之外，以人为中心的城市传感也越来越受欢迎[11]，[12]。 此外，以人为中心的感知可以分为三类：个人感知，其侧重于个人监控和归档; 社会感知，其侧重于在社会和特殊利益集团内共享信息; 和公共传感，其重点是与大家共享数据以实现更大的公共利益（如娱乐或社区行动）[11]。 社会感知和公共感知可以统称为社区感知，或参与感知或机会感知。 随着智能手机与相机，音频，加速度计，GPS，陀螺仪，指南针，接近度和环境光等多种传感器的普及，其中一种新的社区感知范式称为移动聚集传感（MCS）[13]14。
- 互连层的目的是在不同设备和不同域之间进行数据传输和信息交换。
- 数据层的目的包括将各种监测设备存储在传感层[15]中的大量，微不足道和不同类别的数据; 从大量的传感数据中提取有用的信息，并以合理和有效的方式表示为有意义的信息[15] - [17]; 决策和服务支持[16]，[18]; 和知识维护和管理[19]。
- 服务层或应用层的目的是为社区提供各种服务。
- 物联网在SCC的机遇
我们在SCC中发现物联网的两个机会：一个是移动群众传感（MCS），另一个是网络物理云计算。
- 移动群众传感（MCS）
MCS代表了依赖于大量移动传感设备（如智能手机）收集数据的物联网应用类别[13]，[14]。根据被测量或映射的现象类型，MCS应用可以分为三类：环境，基础设施和社会[13]。在环境MCS应用中，测量的现象是自然环境的现象，例如，测量一个城市的空气或噪音污染水平;在基础设施MCS应用中，测量的现象是公共基础设施的现象，例如测量交通拥堵，道路状况，停车可用性，公共工程停运和实时运输跟踪;在社交MCS应用中，个体之间共享感受到的信息，例如，个人分享他们的运动数据，并将他们的运动水平与社区其他人进行比较，以改善他们的日常锻炼程序[13]。
与传统的mote级无线传感器网络相比，MCS的独特优势包括：（1）大多数移动设备具有比mote级传感器更多的存储，计算和通信资源，并且它们内在地配备了多模式传感功能; （2）移动设备避免了部署大规模无线传感器网络的成本和时间，因为人们随身携带移动设备以及他们所做的任何事情。
- 网络物理云计算
IoT是网络物理系统（CPS）的网络基础设施，它是智能网络系统，具有嵌入式传感器，处理器和执行器，用于感知和与物理世界（包括人类用户）交互，并支持实时，保证在安全关键型应用中的性能[20]。网络物理云计算（CPCC）是一种新的计算模式，可以快速构建，修改和配置由一组基于云计算的传感器，处理，控制和数据服务组成的CPS [21]。 CPCC具有许多优点，包括资源的有效利用，模块化组合，快速开发和可扩展性，在各个规模上对环境的智能适应性，可靠性和灵活性[21]。这种CPCC范式在各种SCC应用中非常重要，如智能交通，智能电网，智能医疗和智能灾害管理[22]。
- SCC的物联网挑战
- 网络安全和隐私
SCC是以人为中心的系统。保护个人的安全和隐私是很重要的[23]。 MCS应用程序可能收集有关个人的敏感传感器数据。例如，可以使用GPS传感器读数来估计给定社区中的交通堵塞水平，但是同时这些GPS传感器读数可以用于推断关于个人的私人信息，例如他们在日常通勤期间，在家中的路线和工作地点。安全和隐私政策不可避免地影响对来源信息访问的管理，以记录服务内部和服务内部的数据所有权和处理历史。
- 资源限制
收集传感器数据的一组移动设备在可用性和功能方面具有高度的动态性。由于这种高度动态的性质，建模和预测能量，SCC应用中的带宽要求比传统的无线传感器网络要苛刻得多。另外，在资源限制下，在具有不同感测能力的大量可用设备之间识别和安排感测和通信任务更复杂。
- 大数据分析在SCC中的机遇和挑战
本节讨论SCC中大数据分析的机遇和挑战。
- BDA在SCC中的机会
大数据分析支持从物联网转向实时控制，这是许多SCC应用所需的。 在物联网时代，SCC的特点是部署多种无线传感器和代理，跨越许多应用领域，包括：环境，医疗保健，智能互联汽车和卡车以及智能建筑。 SCC中物理和计算过程的紧密耦合将使大量数据的积累成为可能，这些数据可以被分析，解释和适当利用，以促进合理的准确决策和控制。
- BDA 在SCC中的挑战
- 数据非均匀性
通常与SCC相关的数据非常不同。例如，智能建筑的数据不仅包括室外气象数据和能耗数据，还包括门窗状态，恒温器设置，HVAC运行参数，气流，房间占用，建筑结构和材料等数据。
如何将物理，生物或社会变量转化为有意义的电信号是一项挑战。例如，建筑物中的入住率可能来自设备使用，声学，运动检测，红外签名，成像，振动，中断或其他因素，但这些可用作房间占用率的嘈杂指标。
此外，我们需要复制有偏差的嘈杂数据和多源数据流。
要处理数据的异质性，我们必须正确处理以下问题：如何实时提高数据的质量（准确性），即采样和过滤;如何统一数据表示和处理模型以适应不同类型或新类型的数据;如何提高智能数据解释和语义互操作性;如何实施情景分析和预测;如何实施知识创造和推理;以及如何进行短期和长期储存。
- 在不确定下做出决定
决策过程中必须仔细考虑许多不确定因素。首先，我们对城市面临的许多问题的理解不完整;其次，我们通常缺乏足够精确地指定边界条件所需的数据。我们必须通过了解不确定性的评估，表示和传播，开发健壮优化方法，设计最佳顺序决策来改进不确定性下的决策。
- 案例研究：TRESIGHT
本节介绍TreSight，这是意大利特伦托市智能旅游和可持续文化遗产的物联网和大数据分析案例研究。
特伦托是一个中等规模的意大利小镇，位于特伦蒂诺 - 上阿迪杰区，大约有116,000居民，坐落于从布伦纳山口到多洛米蒂山谷，加尔达湖，维罗纳和威尼斯的山谷中。特伦托是一个活跃的国际大都会，拥有高度发达和有组织的现代社会服务，致力于将智慧发展和创新与具有宝贵历史和文化遗产的阿尔卑斯小镇的典型魅力结合起来。特伦托在意大利城市的生活质量，生活水平，商业和就业机会中排名第一。
我们设想个人传感器，开放数据和参与式感知通过环境感知推荐系统增强旅游和文化遗产领域的服务。 TreSight的目标是建立一个基于FI-WARE技术的旅游环境感知推荐系统。该项目将确定所需的数据源，以提供上下文感知和知识驱动的解决方案，以提供个性化的建议。为此，它将使用来自开放数据 Trentino的关于兴趣点，天气，推荐的典型餐馆等的数据，并且将通过使用可穿戴手镯通过群体感知收集的额外数据来扩展数据，以便提供适当详细的有关天气，活动水平和游客活动后续情况。
此外，TreSight将分析三个Tre级别的大数据分析潜力：
- 洞察力：深入了解数据本身（例如趋势和统计数据）
- 观察力：为了在社会和外部方面的理解（例如事件和情况相关性，如天气影响）
- 预见性：预测和预防（例如，对特定地点的预期访问和预期的人群区域）
与由谷歌收购的Waze类似，Wass提供基于群体感知的实时流量，TreSight寻求通过开放数据方法将群体感知与现有数据存储库整合，以加强/开发新数据源的服务，并将服务从城市扩展到区域。通过这种方式，TreSight提供了基于基础设施部署的传统解决方案的优势，这些解决方案对于大多数城市来说成本高昂，因此仅限于特定区域。
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