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从物联网到智能嵌入式
摘 要
物联网（IoT）代表了传感，计算和通信的未来技术趋势。 在智慧物联网（W2T）愿景下，下一代互联网将促进人类，计算机和事物之间的和谐交流。 目前对物联网的研究主要是从识别，连接和管理对象的角度进行的。 然而，在本文中，我们试图在W2T愿景下提升智能和意识的物联网。 通过探索人与物联网之间的各种相互作用，我们提取了有关个人，环境和社会的“嵌入式”智能，这可以通过用户，环境和社会意识增强现有的物联网系统。 还介绍并讨论了嵌入式智能的特点，主要应用，研究问题，参考架构以及我们正在进行的努力。
关键词：智慧物联网；人与物联网的互动；嵌入式智能；用户意识；环境意识；社会意识
第1章 绪论
物联网（IoT）指的是利用传感，计算和通信功能来增强物理对象和设备的新兴趋势，将它们连接起来形成一个网络并利用网络对象的集体效应。早期的网络化对象包括安装在城市环境中的监控摄像机和配备传感器的日常制品（例如，带RFID标签的商品）。新兴的物联网设备类别往往是移动的，包括可穿戴式传感器（例如计步器，生物传感器），传感器增强型手机（例如iPhone）和智能车辆（配备感应设备的车辆，如GPS设备） 。
近年来，一些新兴技术为物联网的扩散做出了贡献。射频识别（RFID），近场通信（NFC）以及无线传感器和执行器网络（WSAN）已经发展成为物联网的原子组件，可实现物体的自动识别和互连。面向服务的计算和语义网技术有助于开发应用程序和共享遗留信息。他们在物联网系统的中间件层工作，以隐藏物联网基础设施中不同技术的细节。云计算使开发人员能够将服务卸载到后端服务器，为从大范围部署的物联网设备获取的大规模传感器数据计算提供前所未有的规模和额外资源。物联网（WoT）通过重用现有的Web标准（例如URI，HTTP，REST）将Web和传感技术集成在一起，以扩展智能对象的生态系统并丰富提供给用户的内容.
到目前为止，物联网主要的研究工作主要是从物体和资源管理的角度进行的，从对象识别/网络，数据访问到对象控制。然而，本文试图从利用人与物相互作用提取智能和知识的角度来加强物联网。我们强调通过分析人类与智能物体之间的相互作用（例如，通过街头照相机，携带手机以及在智能车辆上下班），从而为物联网系统带来意识并增强智能，而不是集中于连接和管理智能对象。提出智慧物联网（W2T）的愿景，它代表了一种在超世界中实现人类，计算机和事物之间和谐相互作用的整体智能方法。超级世界是社交世界，物理世界和网络世界的组合。我们的工作正处于这一开创性的愿景之中，特别是研究即将到来的超级世界中人与物联网设备之间的和谐互动。为了实施W2T愿景，W2T进一步提出了“事物 - 数据 - 知识 - 服务 - 人类事物”的数据循环。我们的研究侧重于人 - 物联网交互数据处理，主要涉及W2T数据周期中的“数据到知识/智能”转换阶段。我们研究人与物联网交互的不同方式，探索可从历史交互数据中提取的各种知识和智能。
更具体地说，我们旨在研究物联网如何揭示关于个人（例如，用户A的偏好），人群（例如，用户A和B之间的关系）以及社会（例如，热点或动荡区域）的高级知识在城市中，通过分析人们在与物联网互动时留下的数字轨迹（例如，捕获的视频，通话记录，GPS轨迹）。高层次的知识不能直接从物联网设备获得;相反，它是使用先进的数据挖掘和机器学习技术从原始感测数据间接获得的。我们称之为从人与物联网互动中学到的知识“嵌入式智能（EI）”，它指的是关于人类生活，环境动力学和社交连接/交互的知识。通过EI增强的物联网，可以在真实世界的搜索，社交网络，企业管理，社区感知，智能交通等领域实现大量创新应用。我们用一个简单的场景来说明物联网中有关EI的具体想法。
该情景将自身置于城市环境的背景下。陈是北京的一名大学生。他住在离校园很远的地方，通常骑自行车或乘坐公共交通工具前往大学。手机已成为他的私人伴侣，使他能够随时随地与他的朋友联系。利用现有IoT（或pre-EI）系统的功能，我们可以确定陈在哪里，他遇到过谁以及下一班车在哪里。所有这些信息都可以从GPS和蓝牙日志中的传感器读数中检索。然而，通过分析收集的数字曲线以从物联网（即后EI时代）中提取EI，我们可以推断出关于Chen和社区的高层次知识。他的活动（例如在街上行走），他的兴趣（例如从他的位置步道中获得的兴趣点），他与他人的关系（预测哪个相遇可能是他的朋友）以及城市中的交通动态（例如，使用全市范围的车辆和手机数据检测北京的热点和交通拥堵等）。可以使用派生的EI信息启用高级的以人为中心的服务，例如流量计划和朋友推荐。
有几个密切相关的研究领域与EI交错，即无所不在的智能，大脑信息学，网络智能，社会计算和现实挖掘。与EI相比，无所不在的智能突出了个体对象的情境意识特征，并不针对大规模对象聚合智能（例如社交互动模式）的研究。大脑信息学还研究人类行为，利用各种强大的技术，如fMRI，眼动跟踪和脑电图。然而，EI的目标是从他们与智能对象的日常互动中了解人类行为。 Web智能和社交计算都致力于Web数据的理解，但后者主要关注社交网站中人类交互和社交行为的分析。与他们相比，EI提出了对物理世界中人类行为的理解。在现实挖掘研究人与人之间的关系的同时，EI将其范围从社交关系测量扩展到个人和城市感知。此外，EI不是仅仅使用移动电话进行真实挖掘，而是从各种物联网设备收集信息，包括静态基础设施，手机，车辆等等。本文试图描绘一幅关于W2T愿景下的EI的图片。更具体地说，它的目标是：
（1）介绍EI嵌入的物联网设备的类别和EI的特点;
（2）阐明EI在日常生活中的主要益处，并分析科学界面临的主要研究挑战;
（3）并提出一个关于如何在物联网系统中推导EI的参考架构，并描述我们对EI的持续实践。
第2章 嵌入式智能：一个研究概述
“嵌入式智能”这个术语并不新鲜。它被Schoitsch等人早期使用。在2006年，嵌入式智能的特点是跨越智能环境中的传感器网络和应用（例如，自治系统，助理生存系统，个人机器人）之间的差距。在Jedermann等人的工作中，该术语也出现在探索在物流中引入RFID增强物体的优势。与他们相比，嵌入式智能（EI）的“意义”从我们的工作中得到了两个方面的改进和扩展：（1）EI是一个以人为中心的概念，旨在从日常与智能对象的互动中理解人的行为; （2）随着移动和可穿戴设备的普及，EI的范围超越了个人智能环境，大规模的社区和城市环境，许多新颖的应用（例如城市规划，社区感知）得以实现。
从人与物联网交互的数字痕迹中提取EI（即收集有关人类行为，环境动态和社会交互的知识）的研究仍处于起步阶段。尽管目前还没有一个明确的定义来解决物联网社区的研究方向，但EI的初始形式已经在几类物联网设备中进行了探索。本节概述了在六个典型来源中探讨的有关EI的相关研究，每个来源对应于传统或新兴的物联网设备类别。
2.1监控摄像头
监控摄像机构成了静态传感基础设施的一部分，该基础设施是在城市环境中广泛部署的早期类型的静态传感器（例如，城市中的公共场所或关键场所）。我们以监控摄像机为例说明静态传感器网络如何感知人类活动或交互。
通过分析固定监视摄像机在特定位置拍摄的场景，可以确定区域内的持续人类活动。例如，Saxena et al开发了一种基于视频的系统，可以识别公共场所的人群行为（例如战斗，路过）。通过分析人际互动模式，研究人员还研究了同地点人群之间的社会关系。例如，Ding和Yilmaz 决定如何识别组，并从视频序列中区分每个组的领导者。作者使用两种统计学习方法来推导个体之间的亲和力。
在城市广泛部署和联网的监控摄像机的综合功能可以帮助解决一系列社会挑战，例如交通预测和公共安全保护。例如，美国的孟菲斯使用IBM开发的CRUSH系统来监控城市周围的热点并预测犯罪行为。CRUSH利用从历史犯罪中汲取的一系列犯罪模式和逮捕数据，结合其他因素，如天气预报，经济指标以及关于事件的信息，如工资日和音乐会
2.2智能家居
随着无线传感技术的发展，广泛使用的廉价而小巧的传感器（例如RFID标签）被用于增强日常物体（即智能工件，如智能桌子，智能杯等）的性能和日常生活环境。因为我们的许多日常活动都涉及与日常物品的互动，所以人类活动成为可以从人工神器互动中学习到的重要的高层次情境。当只使用一个智能工件时，我们可以检测与该对象相关的简单活动。相比之下，当智能工件的集合部署在智能环境中时，可以通过参考与一系列对象的交互来检测更复杂的人类活动。例如，Philipose等人通过分析人们对许多配备RFID的室内物体的使用痕迹，探索了HMM技术来识别数十个家庭活动（如准备食物，洗衣服等）。挖掘出的人类活动信息对社会有益，特别是在医疗保健和老年保健领域。然而，基于智能工件的活动识别仅限于封闭的环境中。
2.3可穿戴式传感器
可穿戴传感器（例如，加速度计，计步器，麦克风）的存在弥补了室内智能伪影的缺陷。可穿戴式传感器佩戴在人体的不同部位，可随时随地实现以人为中心的感应。这些传感器可以提取一些关于传感器佩戴者的高级环境，例如人类活动，日常生活和社交场合。 Bao等人开发了用于检测身体活动（例如静坐，站立，走路）的分类器，这些分类器是通过佩戴在身体不同部位的五个小型加速度计获得的数据检测到的。一些研究人员没有使用分类器来识别预定义的一组活动，而是试图找到未知的活动模式（即发现例程），而没有任何预定义的模型或假设。例如，在文献中，提出了一种基于主题模型的方法，以根据体戴式加速度计收集的原始感测数据来识别日常例如购物或通勤。探测用户社交情况的可穿戴传感器（例如，开会，与朋友喝咖啡）也已经被探。
2.4手机
尽管可穿戴式传感器具有便携性和前景，但它们在日常生活中仍未被广泛用作“个人伴侣”。 事物随着手机的普及而改变，其中嵌入了诸如GPS接收器，蓝牙/ Wi-Fi，加速度计，环境光和相机等多种传感器。 借助这些传感器，手机可以跟踪物理世界中的（用户）移动，监视偏好，跟踪互联网内容消耗等。从日常使用智能手机收集的大量多模式数据为研究个人/社会背景和环境动态提供了前所未有的机会
第3章 嵌入式智能的表征
上述每个传感源在捕捉EI的全部光谱方面都具有优势和局限性。 为了利用嵌入物联网的丰富智能并支持多样化的应用，应该集合具有不同能力的异构传感源来提取EI的不同维度。 本节首先从感应风格和覆盖范围角度描述各种物联网来源。 然后，我们介绍人与物联网之间的三种不同的交互方案。 我们还详细说明这些交互方案如何导致EI的三个维度。
嵌入式智能的三个维度:
各种物联网设备深深扎根于日常生活中。这些设备的多种功能为理解人类与真实世界实体之间的交互方面提供了前所未有的机会。我们将这些互动描述为人对象，人 - 环境和人 - 人互动。这些互动模式可以进一步阐述为EI的三个不同维度，即用户意识，环境意识和社会意识。我们如下描述三个维度的属性:
用户意识是指理解个人情境和行为模式的能力:例子包括人的位置，人类活动和日常生活模式。
环境意识涉及特定空间的状态信息，范围从小空间到全市范围。示例包括空间语义（即，诸如餐馆之类的地方的逻辑类型），环境情境和交通动态（例如交通拥堵，热点）。
社交意识超越个人情境，并延伸到团体和社区层面。目标是揭示社交互动的模式（例如，群体检测，友谊预测，情境推理），人的流动性
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