移动群智感知应用 - 今井研究室 庆应义塾大学情报工学科
移动群智感知系统技术研究
移动群智感知系统技术研究随着移动设备的普及和智能化，手机、平板等移动设备已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
除了满足人们的娱乐需求，移动设备还能为人们提供更多的服务和便利。
其中移动群智感知系统就是一种新型的服务模式，它利用普遍存在的移动设备，通过集成传感器等功能，收集地理位置、环境信息等数据，为人们提供更加智能、优质的服务。
一、移动群智感知系统是什么？移动群智感知系统是一种基于人们自愿参与、通过移动设备采集信息，从而对地理位置、环境信息等数据进行感知与分析的系统。
在这个系统中，人们不需要拥有专业的数据采集器或者传感器，只需要在平常使用移动设备时，通过应用程序和互联网平台进行信息传递，就可以将所采集到的信息汇总为一份大数据。
这份数据可以通过后台数据分析和运算，形成有用的信息和数据分析结果，从而实现对城市、物流、环保等领域的智能服务和优化。
二、移动群智感知系统的特点移动群智感知系统具有以下几个特点：1、低成本：与传统的专业数据传感器相比，移动群智感知系统不需要大量的成本投入，利用人们日常生活中已经普遍存在的移动设备，就可以完成对信息的收集和传输，从而大大降低了采集和数据传输的成本。
2、高可扩展性：这种系统可以随着移动设备的发展和普及，不断融合更多的信息和数据，从而不断完善其信息库和数据分析能力，以更好地为人们提供服务和优化。
3、快速响应：移动群智感知系统将城市、物流、环保等领域的信息和数据实时收集传输，然后经过后台分析和挖掘，实现快速反馈和响应，从而为人们提供更智能、高效的服务。
三、移动群智感知系统的应用1、环保领域随着城市化进程的加速和工业化的发展，环境污染、垃圾分类、水源保护等问题成为人们越来越关注的话题。
通过移动群智感知系统的应用，可以通过普通居民的移动设备，收集城市环境、空气质量等信息，再通过数据处理和分析，指导环境管理和政策制定等工作，从而达到环保的目的。
2、交通领域随着城市老化、公共交通基础设施建设的加强和个人出行方式的多样化，交通问题越来越受到人们的重视。
移动群智感知应用
移动群智感知应用作者：陈荟慧郭斌於志文来源：《中兴通讯技术》2014年第01期Mobile Crowd-Sensing Application中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1009-6868 （2014） 01-0035-003摘要：认为无线通信和智能移动设备的发展为群智感知在移动环境下的应用奠定了基础，而廉价多样的传感器使移动群智感知应用与人类社会的联系更加紧密。
移动群智感知用户采集数据时的协作方式分为参与式感知、机会感知两种，各有优缺点和局限性。
移动群智感知需要考虑用户成本、网络压力、云计算服务器架设、用户隐私保护等方面的问题，要面对情境隐私、匿名任务、匿名数据汇报、可靠数据读取、数据真实性等安全方面的挑战。
关键词：移动群智感知；参与式感知；机会感知Abstract： The development of wireless communication and smart mobile devices has been the impetus for mobile crowd-sensing applications. Low-cost sensors in smart devices means that mobile crowd-sensing applications are more tightly associated with human communities. In a mobile crowd-sensing application， measures for sensing cooperation between individuals may be categorized as participant-sensing or opportunity-sensing. Both of these measures have advantages and disadvantages. Mobile crowd-sensing has to consider problems such as cost to the user， pressure on the mobile communication network， constructing a cloud server， and user privacy. Security is a challenge in privacy protection， anonymous tasking， anonymous reporting， collection of dependent data，and data reliability.Key words： mobile crowd-sensing application； participant sensing； opportunity sensing1 群智感知的架构群智感知通过感知个体的信息而挖掘群体信息并反作用于个体或群体[1]。
感知计算环境下的移动群智感知系统设计与实现
感知计算环境下的移动群智感知系统设计与实现移动群智感知系统是一种利用手机和传感器等移动设备，通过众包的方式，对环境中的各种信息进行收集、处理和分析的系统。
在感知计算环境下，移动群智感知系统的设计和实现具有重要的意义。
本文将从系统架构、传感器选择、数据收集和处理以及用户参与等方面，探讨感知计算环境下移动群智感知系统的设计与实现方法。
首先，感知计算环境下移动群智感知系统的架构应该是灵活可扩展的。
架构设计应该考虑到系统的高效性和可靠性。
一个典型的架构包括数据采集子系统、数据传输子系统、数据处理子系统和应用接口子系统。
数据采集子系统负责采集环境中的各种信息，包括图像、声音、位置等；数据传输子系统负责将采集到的数据传输到服务器；数据处理子系统负责对数据进行处理和分析；应用接口子系统负责将处理后的结果返回给用户。
其次，传感器的选择是移动群智感知系统设计的重要环节。
不同的任务需要不同类型的传感器。
比如，针对环境监测等任务，可以选择温度、湿度、气体等传感器；针对交通监测等任务，可以选择加速度、方向、光线等传感器。
传感器的选择要考虑到成本、功耗和性能等因素，力求在保证准确性的前提下，尽可能地减少成本和功耗。
第三，数据的收集和处理是感知系统的核心。
在感知计算环境下，数据的收集可以通过定期采样或者事件触发的方式进行。
例如，通过设置定时任务来定期采集环境中的数据，或者通过设置传感器的阈值来触发数据的采集。
采集到的数据需要经过预处理和特征提取等环节，以便后续的分析和应用。
在数据处理过程中，可以采用机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行分析和挖掘，以获得有用的信息和知识。
最后，用户的参与是移动群智感知系统设计中的关键。
用户可以通过手机应用程序或者网页等方式参与感知任务。
系统应该提供简洁明了的界面和友好的交互体验，以鼓励用户积极参与感知任务。
此外，系统还应该对用户的贡献进行评估和激励，可以通过奖励机制、积分制度等方式激发用户的积极性和参与度。
面向5G通信的移动群智感知技术研究
面向5G通信的移动群智感知技术研究随着5G通信技术的推广和应用，越来越多的智能设备和IoT设备接入到5G网络中，构成了生动而庞大的数据源。
移动群智感知技术因此成为了当前科技领域的热门话题。
在这个领域中，我们需要面对的问题涉及到了传感器数据采集、数据处理、通信传输和安全保障等多个方面。
本文将从以上几个方面出发，简要探讨面向5G通信的移动群智感知技术的研究现状、存在的问题及未来的发展趋势。
一、传感器数据采集传感器是进行移动群智感知所不能或缺的硬件设施。
无论是位置信息、声音信号，还是图像、视频等多媒体信号，传感器设备都可以收集到。
传感器的种类和数目，对于数据采集的多样性和数据质量的提升具有重要的意义。
针对第一种情况：传感器的种类，一般可以分为传统型传感器、无线传感器和移动设备上集成的传感器等。
不同的传感器种类和类型，其采集范围、采集速度以及数据格式都会有所不同，所以针对不同场景，需要选择最适合的传感器来实现数据采集。
针对第二种情况：传感器的数目，根据数据的多样性，需要大规模部署传感器设备来实时采集数据。
但是在实际操作中，由于硬件成本的约束等因素，大规模的传感器设备部署难度较大，而且也会增加数据处理难度和通信传输压力等问题。
二、数据处理在传感器数据采集之后，面向5G通信的移动群智感知还需要进行数据处理。
数据处理的目的是对采集到的原始数据进行清洗、处理、分析和建模，以得出有用的信息。
在这个过程中，需要根据不同的应用场景和需求，选择最适用的算法和模型，来完成数据的加工和转换。
还需要注意的是，在传感器设备所采集到的数据中，往往会存在大量的噪音和干扰数据，对于这些无法避免的随机性数据，需要采用特定的噪声抑制算法，在精确性和效率性之间保持平衡。
三、通信传输移动群智感知的数据采集和处理任务完成后，还需要将处理完的数据传输回服务器中。
由于数据量往往较大，所以对于通信传输速度的要求也会相应增大。
因此，面向5G通信的移动群智感知技术需要加强对通信频谱的资源管理，提高网络吞吐率，充分利用高速、大带宽的物理通道，保证数据传输的可靠性、速度和稳定性。
物联网环境下的移动群智感知技术研究
物联网环境下的移动群智感知技术研究近年来，随着物联网技术的普及和发展，移动群智感知技术也逐渐成为了研究的热点之一。
移动群智感知技术指的是利用智能移动设备（如手机、平板电脑等）和物联网技术进行信息收集、处理和共享的技术，它可以帮助我们更加高效地获取数据，促进信息互通、交流和共享，从而实现环境监测、社会管理、智慧城市等方面的应用。
一、移动群智感知技术的基本原理移动群智感知技术的基本原理是将大量的智能移动设备连接到一个网络中，通过这个网络进行数据收集和处理。
这个网络可以是无线局域网（WLAN）也可以是蜂窝网络（如4G网络），它可以根据不同的应用场景进行选择。
这些设备可以通过集中式或分布式的方式进行管理，从而实现设备的监管和管理。
在移动群智感知技术中，智能移动设备会通过传感器获取周围环境的信息，并将这些信息传输到一个中心节点。
这个中心节点可以是一个服务器、云平台或者是一个本地计算机，它可以根据不同的应用场景进行选择。
中心节点会对这些数据进行处理和筛选，然后将有用的数据传输给需要的用户或者系统。
二、移动群智感知技术的应用场景移动群智感知技术可以应用于许多领域，例如环境监测、社会管理、智慧城市等。
下面我们分别来看一下这些领域与移动群智感知技术的应用关系。
1.环境监测：使用移动群智感知技术可以对环境中的各种有害物质进行监测。
例如，可以利用智能手机的传感器对PM2.5、CO2等有害物质进行监测，并将监测结果上传到中心节点进行数据分析和处理，从而实现对环境的实时监测和管理。
2.社会管理：移动群智感知技术可以应用于社会管理领域，例如：城市规划、交通管理、事件处理等。
利用智能手机的定位功能、加速度传感器可以实现对城市交通系统的监控和管理，从而提高城市交通的效率和安全性。
3.智慧城市：移动群智感知技术可以帮助建设智慧城市。
例如，可以利用智能手机的定位功能，对城市中的公交、地铁等交通工具进行实时定位，并根据情况进行调度和管理，从而提高城市的交通效率和居民的生活质量。
移动群智感知ppt
在环境方面的应用
Ear-Phone 使用手机根据噪音 级别监测对人类听力有害的噪音 污染，并绘制成噪音地图通过 Web 共享；
iMap 使用手机采集人的时间 -地点轨迹，并使用已有模型计算 空气中二氧化碳的含量和PM2.5 的值，实现间接环境监测功能。
在公共设施方面的应用
道路状况的检测
交通拥堵情况的检测
Common Sense 使用可以与手机通 信的手持空气质量传感器收集空气污染 数据（如二氧化碳、氮氧化物），分析 和可视化后通过Web 发布；
Creek Watch 是由IBM 在2010 年 11月发布的iPhone 应用，人们路过河流 的时候，可以花费几秒钟的时间搜集水质 数据，包括流量、流速和垃圾数量，后台 服务器汇总数据后在网站上公布；
EasyTracker 应用使用安装有地图的智能手机，从GPS 轨 迹中提取高密度点获取公交站点，并采集各站点公交到站时 刻计算公交站点间运行时间，从而预测公交到站时刻
在社会方面的应用
im2GPS应用构建 自己的GPS 照片 知识库，使人们可 以通过拍摄照片查 询自己所处的位置
Bikenet应用根据 个体提供的自行 车骑行路线的 GPS 轨迹、空气 质量、噪声质量 等数据计算出最 适合自行车骑行 运动的路线。
目录
群智感知的应用
群智感知面临的挑战
群智感知的应用现状
在环境方面的应用
在公共设施方面的应用
在社会方面的应用
Common Sense Creek Watch Ear-Phone 和iMap等
寻找停车位 交通信号灯 实时交通监测与导航等
社交的应用
Ubigreen应用通过 手机感知和用户参 与的形式半自动采 集用户出行习惯， 鼓励用户绿色出行
群智感知技术在信息科学中的应用研究
群智感知技术在信息科学中的应用研究随着科技的不断发展，群智感知技术在信息科学领域中的应用日益广泛。
群智感知技术是一种通过利用大量普通人的认知和行为来解决问题的方法。
这种技术通过将普通人的认知能力和行动力结合起来，可以有效地解决一些难以用传统方法解决的问题，成为信息科学领域中的一大利器。
在信息科学领域，群智感知技术的应用可谓无处不在。
通过群智感知技术，人们可以利用社交网络、移动设备等工具，快速收集大规模的数据，解决一些复杂的问题。
比如，在环境监测领域，人们可以利用手机App上传环境数据，通过群智感知技术将这些数据整合起来，实现对环境变化的实时监测和预警。
在医疗领域，人们也可以通过群智感知技术收集病人的健康数据，帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
群智感知技术不仅可以帮助人们解决一些重要而复杂的问题，还可以促进人们之间的合作和交流。
通过群智感知技术，人们可以共同参与到一些有意义的活动中，建立起更加紧密的社区关系。
比如，在社会公益领域，人们可以通过群智感知技术参与到一些环保、慈善等活动中，共同为社会做出贡献。
这种合作不仅可以促进社会的发展，还可以增强人们之间的归属感和责任感。
然而，群智感知技术也面临着一些挑战。
首先，隐私保护是一个重要问题。
在群智感知技术中，人们需要共享一些个人信息，这就涉及到了隐私保护的问题。
如何在保障个人隐私的前提下，有效地利用群智感知技术，成为一个亟待解决的问题。
其次，数据质量问题也是一个挑战。
在群智感知技术中，人们收集的数据可能存在一定的误差和不准确性，这就需要我们设计合理的算法和模型，来消除这些误差，提高数据的质量。
为了更好地解决这些挑战，我们可以进一步加强群智感知技术的研究和应用。
通过引入新的算法和模型，我们可以提高数据的质量，进而提高问题解决的效率。
同时，我们也可以加强对隐私保护的研究，设计更加安全可靠的群智感知系统，保护用户的隐私数据。
只有不断地完善群智感知技术，我们才能更好地发挥它在信息科学领域中的作用，推动信息科学领域的发展。
基于移动群智感知技术的智慧校园系统研究
基于移动群智感知技术的智慧校园系统研究随着人们对科技的依赖越来越大，传统的教育方式已经无法满足学生的需求。
为了满足这一需求，智慧校园系统应运而生，它利用移动群智感知技术，通过物联网技术连接校园内的各种设备，并进行数据采集和处理。
这种技术在智慧城市建设中得到广泛应用，其优点显而易见：可以实现信息的共享、资源的优化利用，提高管理效率，促进人、物和环境三者的协调发展。
本文旨在探讨基于移动群智感知技术的智慧校园系统，以及其建设的必要性和可行性。
一、智慧校园系统是什么？智慧校园系统核心在于“智能化”，它将校园内的各种设备和系统进行无缝连接，实现数据共享、信息传输、资源优化利用等功能。
通过移动群智感知技术，系统能够自动收集各种数据，并进行分析和处理，实现精细化管理。
比如说，学生在校期间需要借书、缴费、选课等各种服务，而这些服务可以通过智能终端和移动应用程序实现，在避免了人力浪费的同时，给学生提供了更加便捷和舒适的服务。
二、智慧校园系统的建设必要性建设智慧校园系统具有很强的必要性。
第一，智慧校园系统可以帮助学校管理方便学生、老师和管理人员的办公及生活。
它可以帮助老师对学生进行课堂管理、教学评价，可以给学生提供更加便捷的借书、交费和选课服务，可以帮助学校对设施和教学设备进行维护、管理和保养，还可以帮助学校做好园区安全管理和信息披露。
第二，智慧校园系统可以加强学生、家长与学校之间的沟通和互动，提高学生的教育体验和家长的参与度，构建一个学校、家长和社会相互联系的平台。
第三，智慧校园系统具有较高的应用价值和市场前景，其建设可以促进当地产业发展和经济繁荣。
三、智慧校园系统的建设可行性分析建设智慧校园系统需要投入巨额的资金和人力，所有的项目都需要通过深入分析才能得出最终结论。
本文从可行性角度进行分析，旨在为各项决策提供依据。
（一）技术可行性智慧校园系统的建设需要借助先进的物联网技术和移动群智感知技术，对学校内部的各种设施进行接入并进行数据采集、处理和储存。
移动群智感知中基于社区的任务分发算法
Abstract: A community-based task distribution algorithm was proposed to solve the problem of the validity of mobile crowd sensing (MCS) task distribution. By calculating the minimum spanning tree (MST), the connection parameter (CP) and the community convergence degree (CI) between the mobile nodes, the behavior patterns of the users were abstracted and identified to rationally divide the nodes into different communities. Then, the eigenvalue matching degree of the community behavior patterns with the sensing task was calculated. According to the matching degree, the distribution of the corresponding tasks was completed by the central node of the community. The simulation results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of the task distribution and the task completion rate, and save the time cost of the task completion. Key words: mobile crowd sensing, community, behavior pattern, task distribution, matching degree
物联网中的移动群智感知技术研究
物联网中的移动群智感知技术研究一、引言物联网的发展开启了一个全新的时代，人们的日常生活、工作和生产都将在未来得到更加智能化和高效化的支持。
然而，随着物联网设备数量的不断增加，数据规模也呈现爆炸式增长，如何有效地处理和利用这些数据成为物联网技术研究的热点和难点之一。
移动群智感知技术，作为一种新兴的数据获取方式，正在逐渐地引起广泛的关注和应用。
二、移动群智感知技术的概念和特点移动群智感知技术是指通过移动设备与网络的结合，将周围的环境信息进行采集和分析的一种技术。
通俗地说，就是利用人们普遍拥有的移动设备，如智能手机、平板电脑等，通过软件应用程序，对周围环境的诸多参数进行感知和采集。
移动群智感知技术的最大特点在于其高效、廉价且普及。
传统的数据获取方式通常需要昂贵的专业设备或专业人员，而移动群智感知技术则可通过普及的移动设备以及开源的软件平台实现。
此外，移动群智感知技术还具有良好的实时性和灵活性，能够实现对不同场景和不同需求的快速适应。
三、移动群智感知技术在物联网中的应用1. 环境监测环境监测是移动群智感知技术应用的一大领域。
在城市的空气质量、噪音污染、流量拥堵等方面，移动群智感知技术可以通过人们的移动设备对环境参数进行采集，通过数据分析和可视化等手段，为城市绿色发展和改善人民生活提供有力的支持。
例如，中国科学院自动化研究所推出了一款名为“AirBox”的移动群智感知设备，可以对空气质量、热力图、位置、天气等数据进行感知和采集，提供实时的环境监测服务。
2. 物流配送在物流配送方面，移动群智感知技术也有广泛的应用。
通过连接车辆、货物、仓库等物联网设备，结合移动群智感知技术，可以实现物流环节的实时监测和管理。
例如，在货物配送过程中，利用移动群智感知技术对车辆状态、货物温度、路况等情况进行感知和监测，可以更加精确地控制物流环节，提高运输效率和信任度。
3. 健康监测在健康监测方面，移动群智感知技术也有很多应用场景。
移动群智感知技术研究与应用
移动群智感知技术研究与应用随着人们社交网络的普及和智能手机的发展，移动群智感知技术(Mobile Crowd Sensing, MCS)成为了一个炙手可热的领域。
MCS利用大量的移动设备和传感器来收集群众对于现实环境的感知，将获得的信息处理后，以数据形式反馈给决策者和公众，为城市改善和规划提供了有力的支持。
一、MCS基本原理与技术移动群智感知技术主要基于物联网技术或蓝牙、红外线、声波等无线通讯协议。
设备可以利用这些通讯手段和基于位置的服务来定位位置和其他设备的信息。
同时，利用设备上的各种传感器，并结合数据挖掘和机器学习等技术，可以提取和推理出更丰富的信息，如温度、湿度、光照、声音等。
这些数据可以帮助人们了解和改善城市的环境，如交通状况、空气质量、停车场景和垃圾分类等。
二、MCS的优势及应用场景MCS的应用可谓是无所不在，它不仅可以让普通市民更好地关注和改善城市，而且为决策者提供了更准确和实时的数据支持，有效地提高了城市治理的效率和水平。
而与此同时，MCS又有很多的优势：首先，MCS基于群众网络，能够大大降低数据的采集成本，扩大信息覆盖范围，让更多社区参与其中。
其次，MCS利用人类智慧实现更宽泛、准确和实时地数据获取。
并且社交网络的使用，可拓展数据的规模和时效性，同时也方便使用者进行数据的交流和分享。
再次，MCS提供的数据服务为城市规划与治理提供了更全面、准确、及时、可视化的数据支持。
它可以应用于减少拥堵、改善公共交通、提高手环质量，以及设计更美好宜人的城市。
最后，使用MCS可以体现社交网络及网络民间力量，为人们提供信息，提高城市治理的透明度，实现了各方利益的平衡。
MCS的应用场景包括但不限于：气象观测、交通状况分析、城市空气质量监测、垃圾分类与管理、失物招领等。
例如，鼓励市民在行进过程中记录交通拥堵情况，可以帮助虚位以待的交通管理人员更好地管理交通。
三、MCS存在的问题与挑战尽管MCS在城市治理中非常有利，它也有一些问题和挑战。
移动互联网中的群智感知技术研究
移动互联网中的群智感知技术研究随着移动互联网的不断普及和技术的不断发展，群智感知技术也正在逐渐引起人们的重视和关注。
群智感知是指利用大量用户通过移动设备进行数据采集和处理，并将其汇集到一起，形成有价值的信息资源，从而实现对社会现象和问题的全面分析和解决。
本文将从应用场景、技术框架和未来发展等方面探讨移动互联网中的群智感知技术。
应用场景群智感知技术在现实生活中有很多应用场景，其中应用最为广泛的就是灾害监测和预警。
在地震、洪涝、山火等自然灾害发生时，大家可以通过移动设备上传当地的气象、地质、气体等数据，形成实时感知，从而提前发现和预警，减轻灾害带来的损失。
此外，还可以将群智感知技术应用于城市交通管理、环保监测、公共安全等领域，使得社会运行更加高效、安全和舒适。
技术框架群智感知技术需要传感器、通信、计算和数据管理等多个方面的技术支持。
其中，通信技术是群智感知技术的关键，因为传统的互联网技术无法完成在室内和室外的数据传输和定位。
近年来，人们发现物联网技术可以很好地解决这个问题。
物联网技术基于传感器网络和云计算，可以轻松实现室内和室外的数据采集和传输。
通过这种技术，群众可以通过移动设备上传各种数据，包括环境数据、图像和视频等。
这些数据可以通过云计算汇总和处理，为日后的科学研究、公共决策等提供有用的参考。
未来发展随着群智感知技术的不断发展，未来的应用前景也越来越广阔。
首先，人工智能技术的进步将会使得群智感知技术更加智能化和自适应。
比如，可以通过分析群众上传的数据来发现大规模的社会趋势和变化，为政策制定和社会发展提供参考。
其次，区块链技术的兴起将会增强群众对数据隐私和安全的保障，解决数据汇集和共享的信任问题。
最后，5G技术的到来将会使得群智感知技术更加高效和可靠，实现快速数据传输和处理。
总结移动互联网中的群智感知技术是一种利用大量用户共同参与的技术，它能够在灾害预警、城市管理、环保监测、公共安全等方面发挥重要作用。
面向移动群智感知的数据处理与决策技术研究
面向移动群智感知的数据处理与决策技术研究随着移动互联网的快速发展，移动群智感知技术正在成为解决各种现实问题的一种重要手段。
而在移动群智感知中，数据处理与决策技术起着至关重要的作用。
本文将重点探讨面向移动群智感知的数据处理与决策技术的研究进展，并挖掘其在实际场景中的应用价值。
首先，我们需要了解移动群智感知技术的基本概念。
移动群智感知是一种通过众多移动设备集体参与感知、数据收集和处理的技术。
通过智能手机、智能穿戴设备等移动设备，人们可以参与各种感知任务，如环境监测、交通流量统计以及社会事件报告等。
通过利用移动设备的传感器、摄像头等功能，可以快速获得大量的感知数据，并进行处理与决策，以满足实际需求。
在移动群智感知中，数据处理是一个重要环节。
海量的感知数据需要进行有效的处理，以提取有价值的信息。
数据处理技术包括数据融合、数据挖掘和机器学习等方面。
数据融合将来自不同设备的感知数据进行整合和融合，以提高数据的准确性和完整性。
数据挖掘技术可以挖掘感知数据中的隐藏模式、关联规则和异常情况，帮助用户理解和分析数据。
而机器学习则可以利用感知数据进行模型训练，实现自动化的决策过程。
这些数据处理技术的研究和应用，对于移动群智感知的发展具有重要意义。
其次，我们需要讨论面向移动群智感知的决策技术的研究进展。
移动群智感知中的决策可以分为两个层面：个体决策和群体决策。
个体决策是指每个移动设备根据自身感知数据，做出相应的决策。
而群体决策是指多个设备之间进行协作与合作，共同做出决策。
在个体决策方面，可以利用机器学习技术实现设备的智能化，根据历史数据进行预测和决策。
在群体决策方面，可以利用博弈论、合作协议等方法，实现设备之间的协作与合作，达到最优的决策结果。
此外，还可以利用社交网络分析技术，研究设备之间的关系网络，以推断和预测设备的决策行为。
最后，我们需要探讨面向移动群智感知数据处理与决策技术的实际应用。
移动群智感知的应用场景非常广泛，包括交通管理、环境保护、自然灾害预警等领域。
面向移动用户和时空数据的群智感知方法
结合用户的位置信息，分析用户在社交网络中的活动规律和社交圈子结构，挖掘地域间的文化差异和人口流动模式。
基于位置的社交网络分析
基于移动用户数据的交通拥堵预测
通过分析移动用户的活动轨迹和速度，实时监测道路交通状况，预测未来的交通拥堵情况和影响因子，为城市交通管理提供科学依据。
基于时空数据的交通拥堵预测
从用户位置信息和时间信息中提取时空特征，如停留点、出行路径、活动时间等。
时空特征提取
行为特征提取
社交网络特征提取
通过对用户操作行为的分析，提取行为特征，如使用频率、操作时间、使用时长等。
通过分析用户社交网络数据，提取社交网络特征，如好友关系、社交行为等。
03
02
01
利用聚类算法对用户行为数据进行分组，将相似的用户行为模式分为不同的簇。
结合时空数据，挖掘交通拥堵的空间分布和时间演变规律，为交通规划和管理部门提供决策支持。
06
CHAPTER
面向时空数据的群智感知应用
总结词：天气预报预测是群智感知技术的重要应用之一，通过收集和分析大量用户提供的时空数据，可以更准确、更快速地预测天气状况。详细描述：天气预报预测应用通过分析用户手机等移动设备的定位信息、传感器数据等，获取移动用户在不同时间和空间的行为和活动数据，利用机器学习和大数据分析技术，挖掘出与天气状况相关的模式和规律，从而进行天气预测。技术挑战：天气预报预测需要处理海量的时空数据，同时要保证数据的准确性和实时性，这需要解决许多技术挑战，如数据清洗、隐私保护、分布式计算等。应用前景：天气预报预测可以为政府、企业和个人提供更加准确、及时的天气信息，有助于预防自然灾害、提高生产效率和生活质量。
数据分辨率
不确定性来源
移动群智感知技术在城市环境监测中的应用
移动群智感知技术在城市环境监测中的应用随着城市化的进程不断加快，城市环境问题也越来越凸显。
如何迅速准确地监测城市环境，成为了一个亟待解决的问题。
传统的环境监测方法，很难实现长期、高效、全面的监测。
而移动群智感知技术，正成为城市环境监测的一种新的有效手段。
一、移动群智感知技术的基础理论移动群智感知技术是一种基于移动互联网的群体智能信息采集、传输、处理与共享的新型技术。
其基本思想是利用大量的智能手机等可携带设备，将分布在城市各处的传感器与网络连接起来，实现对城市环境的实时监测。
这一技术的实现离不开三个核心要素：一是移动终端设备，包括智能手机、平板电脑、手持式电脑等；二是传感器，包括光学传感器、声音传感器、气体传感器、温度传感器等多种类型；三是信息处理技术，包括信号处理、数据挖掘、信息聚合、机器学习等。
二、1. 空气质量检测空气质量是城市环境监测的一个重要指标。
传统方法是依靠空气检测车进行采集，然而它仅能在特定时间点和特定位置进行检测，并不能全面反映空气质量。
而利用移动群智感知技术，可将大量智能手机和PM2.5传感器连接起来，形成一个庞大的传感器网络，实现实时监测城市各个地点的PM2.5浓度，最大限度地展现城市空气质量变化趋势。
2. 噪音监测噪音是危害城市居民健康的一个重要因素。
传统方法是通过设置噪声测量站来进行监测。
而移动群智感知技术能够在公共场所部署多个小型噪声传感器和智能手机，通过网络实现监测。
这种方法可以快速、准确地反映城市各个区域的噪声状况，为城市规划和交通管理提供有用的参考依据。
3. 水质检测水是生命之源，保障水质安全是城市环境监测的又一重要任务。
而传统的水质检测方法需要人工采集样本送到实验室进行分析。
而利用移动群智感知技术和水质传感器，可以实现对城市水体实时监测，及时检测水体中的各项指标，发现潜在的水质问题。
4. 交通状况监测城市的交通状况直接关系到市民的生产生活。
而利用移动群智感知技术，可以通过对智能手机、车载传感器等设备进行数据采集和分析，实现对城市交通流量、拥堵状况等信息的实时监测，将会为城市交通管理提供精准的数据支持。
移动互联网下的群智感知数据处理技术研究
移动互联网下的群智感知数据处理技术研究一、背景随着移动互联网的快速发展和手机普及，移动设备成为人们获取信息和进行互动的重要工具，而群智感知作为一种基于移动互联网的数据收集手段，受到越来越多的关注和应用。
群智感知是指利用人们自发的、参与性强的行为，在移动设备上上传各种传感器数据、图像、音频等原始数据，通过互联网进行数据交换和处理，最终形成有价值的信息以服务于社会和个人。
群智感知在环境监测、社会调查、出行导航等方面已经有广泛的应用。
但是，由于参与人数的不确定、参与者的异构性以及数据的不完整性、不准确性和不可信性，群智感知所采集的数据需要经过严格的处理和分析才能得到必要的结论，这也是研究群智感知数据处理技术的重要性所在。
二、群智感知数据处理方法由于群智感知数据具有规模大、异构性强、动态性高等特点，数据处理方法应当具有可拓展性、自动化、实时性高等特点。
1. 数据预处理为了解决数据的不完整性和不可信性，需要对初步上传的原始数据进行预处理。
预处理的步骤通常包括数据清洗、去噪、数据校验和数据修补等，在此过程中，通常会使用到模式识别、机器学习和其他计算机视觉算法来进行数据处理。
2. 数据分类和聚类分析为了更好地处理群智感知数据，通常需要对数据进行分类和聚类分析。
分类分析是指从群智感知数据中挖掘出相似或相同的数据实体，并进行实体分类。
聚类分析是指将相似的数据点聚合在一起形成有结构的数据集，以便进行进一步的分析。
3. 数据挖掘和分析将分类和聚类分析后的数据提取出有价值的信息，为决策者提供科学的支持和帮助。
数据挖掘和分析主要包括数据可视化、预测建模和机器学习算法等，在此过程中，可以利用分类器、聚类器和推荐系统等技术进行数据处理。
三、数据处理技术的应用1. 基于群智感知的空气质量监测利用移动设备上的传感器，可以将采集的数据上传到云端进行处理，从而得到当前城市的空气质量信息。
对于不同城市的空气质量监测，需要采用不同的分类器和聚类器来对数据进行处理，进而评估和预测不同城市的空气质量状况。
移动群智感知中基于群组的参与者招募机制
移动群智感知中基于群组的参与者招募机制
杨桂松;江文成;何杏宇
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2022(43)10
【摘要】在移动群智感知中,平台需要招募大量的参与者来完成一项包含众多感知类型的复杂任务.本文研究有限预算内的移动群智感知中,如何招募合适的参与者完成感知任务这一问题.在此挑战下,平台希望招募到的参与者完成感知任务所带来的总收益最大化,同时,招募总花费不超过给定的预算.不同于以往的研究,本文提出了一种新型招募机制,以群组的形式代替个人的形式进行招募.该机制综合考虑了3种类型的特征(覆盖率、信誉和积极性)衡量群组的感知能力,并设计了一种基于遗传算法的群组招募算法最大化群组感知能力.经过实验评估,本文提出的参与者群组招募算法在任务执行效率、平均任务质量、任务完成率和招募人数方面均优于其他个人招募算法.
【总页数】8页(P2226-2233)
【作者】杨桂松;江文成;何杏宇
【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学出版印刷与艺术设计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.联合区域热度和社交属性感知的移动群智感知参与者选择机制
2.移动群智感知中时间窗口相关的参与者选择机制
3.移动群智感知中基于用户偏好的参与者选择
4.移动群智感知中基于用户意愿的参与者优选方法
5.基于强化学习的稀疏群智感知参与者招募策略
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面向异构效用的移动群智感知多目标任务分配
面向异构效用的移动群智感知多目标任务分配
傅彦铭;陆盛林;祁康恒;许励强;陈嘉元
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2024(41)1
【摘要】当前移动群智感知(MCS)任务分配往往只考虑工人或平台单方面的效用,
并且效用的构成也不够全面。
因此基于工人信誉指数和任务熟练指数,设计了工人
和平台两方面的异构效用机制,并提出一种双种群竞争的多目标进化算法(DCMEA)来获得最优的工人和平台异构效用。
该算法首先通过随机贪婪初始化种群,然后使
用二元竞标赛算法将种群划分为胜者种群和败者种群,并针对每个种群采用不同的
进化策略。
最后,通过修复算子使进化过程中的无效个体满足约束条件。
在真实场
景的数据集上进行实验表明,与基线算法相比,DCMEA收敛速度更快,能够找到精度更优、稳定性更好的任务分配解集,同时在更为复杂的场景中依然能够保持其性能。
【总页数】7页(P159-164)
【作者】傅彦铭;陆盛林;祁康恒;许励强;陈嘉元
【作者单位】广西大学计算机与电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.01
【相关文献】
1.面向移动群智感知的位置相关在线多任务分配算法
2.移动群智感知中面向用户区域的分布式多任务分配方法
3.面向延迟接受的移动群智感知多任务分配
4.面向单
任务质量保障的移动群智感知任务分配5.采用离散烟花算法的移动群智感知异构任务分配
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群智感知中面向移动群体的参与者选择优化模型
群智感知中面向移动群体的参与者选择优化模型
蒋伟进;吕斯健;陈晓红
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2022(39)2
【摘要】随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针对此问题,利用社会移动群体规律性的自主聚集、活动范围大等特点,提出一种面向社会移动群体的群智感知参与者选择优化模型.利用密度聚类算法根据同类任务的位置进行划分得出聚类中心,实现任务子区域所属地铁站点的划分.包括基于用户激励成本的参与者优化算法和基于用户数量的参与者优化算法.仿真结果表明,与同类算法相比可以消耗更低的系统资源选择出参与者数量更少的任务分发方案.
【总页数】9页(P343-351)
【作者】蒋伟进;吕斯健;陈晓红
【作者单位】湖南工商大学计算机与信息工程学院;新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.移动群智感知中基于数据质量的参与者选择
2.联合区域热度和社交属性感知的移动群智感知参与者选择机制
3.移动群智感知中时间窗口相关的参与者选择机制
4.移动群智感知中基于用户偏好的参与者选择
5.面向河道环境监测的群智感知参与者选择策略
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移动群智感知激励机制研究综述
移动群智感知激励机制研究综述刘媛妮;李慧聪;关鑫;袁凯;赵国锋;段洁【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(030)002【摘要】移动群智感知(mobile crowd sensing,MSC)应用的数据获取需要借助大量移动用户的终端进行数据收集,然而移动终端在数据收集时会造成电量、流量的消耗,同时也会造成不可避免的安全隐私问题.为了招募到足够的用户,必须设计合理的激励机制,提高用户参与感知活动的积极性.移动群智感知的激励机制是通过将感知活动与娱乐游戏、信誉值或报酬支付等手段结合的方式来提高用户参与感知活动的积极性.结合国内外移动群智感知激励机制的发展现状,对移动群智感知的基本概念、系统架构和应用进行了评述,根据激励的方式将激励机制分为娱乐游戏、信誉值和报酬支付三大类,对其进行了详细介绍,并给出了未来的研究方向.【总页数】12页(P147-158)【作者】刘媛妮;李慧聪;关鑫;袁凯;赵国锋;段洁【作者单位】重庆邮电大学未来网络研究中心,重庆400065;重庆邮电大学未来网络研究中心,重庆400065;重庆市渝中区公安局分局,重庆400010;重庆市渝中区公安局分局,重庆400010;重庆邮电大学未来网络研究中心,重庆400065;重庆市高校光通信与网络重点实验室,重庆400065;重庆邮电大学未来网络研究中心,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.群智感知激励机制研究综述∗ [J], 吴垚;曾菊儒;彭辉;陈红;李翠平2.移动群智感知中面向任务需求的用户选择激励机制 [J], 陈秀华;刘慧;熊金波;马蓉3.基于拍卖模型的移动群智感知网络激励机制 [J], 刘媛妮;李垚焬;李慧聪;李万林;张建辉;赵国锋4.考虑信誉更新的移动群智感知在线激励机制 [J], 杨堤; 李卓青; 杨绿溪; 徐琴珍5.移动群智感知中支持隐私保护的动态激励机制 [J], 梁艳; 安健; 胡先智; 司海峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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陈荟慧/CHEN Huih ui 郭斌/GUO Bin
於志文/YU Zh iwen
（西 北 工 业 大 学 ，陕 西 西 安 ，710129） (Northwestern Polytechnical University, Xi ’an
710129, China)
结 合 GPS 轨 迹 分 享 晨 练 感 受 ，司 机 或 者乘客通过加速度传感器采集道路 坑洼状况上传给城市管理部门。
根据手机用户采集数据时的协 作 方 式 ，可 将 感 知 分 为 参 与 式 感 知 [2] 和 机 会 感 知 [3]。 参 与 式 感 知 由 用 户 主 动 参 与 ，因 此 数 据 精 度 高 但 容 易 受 用 户主观意识干扰。机会感知通过直 接 或 间 接 方 式 感 知 用 户 的 行 为 ，对 用 户 干 扰 较 小 ，但 数 据 精 度 依 赖 于 感 知 算 法 和 应 用 环 境 ，且 机 会 感 知 需 较 高 的隐私保护机制激励用户的参与。
2 群智感知的数据采集
移动群智感知采集的数据不再 仅 仅 局限于 位置，移动 设备附 带的 各 种传感器在个体数据采集时都能够 发 挥 作用。例如 ，路人 通过分 析手 机 麦克风采集到的环境声音检测环境 噪 声 ，旅 行 者 通 过 手 机 摄 像 头 和 GPS 记 录 旅游日 志并分 享旅游攻 略，晨 练 者通过加速度传感器监测运动量并
在公共设施方面的应用如交通 拥 堵 情 况 的 检 测 [12-13] 、道 路 状 况 的 检 测 （如 [14] 道 路 坑 洼 、噪 音）、寻 找 停 车 位 [15]、公 共 设 施 报 修（如 消 防 栓 、交 通
信 号 灯 、井 盖 等）和 实 时 交 通 监 测 与 导 航 [16] 等 。 例 如 ，ParkNet 使 用 GPS 和 安装在右侧车门的超声波传感器检 测 空 停 车 位 ，并 共 享 检 测 结 果 ；CMS 系统收集由公交车乘客的手机采集 的 数 据 ，对 公 交 车 舒 适 程 度 做 出 评 级 ，并 通 过 网 站 发 布 ；Zhou P 等 人 [17] 设 计 了 Android 平 台 下 的 公 交 车 到 站 时 刻 预 测 系 统 ；GBus[18] 应 用 允 许 个 人 使 用 移 动设备收 集公交车 站点信 息，包 括 站 点 名 称 、图 片 和 描 述 ； EasyTracker[19] 应 用 使 用 安 装 有 地 图 的 智 能 手 机 ，从 GPS 轨 迹 中 提 取 高 密 度 点 获 取公交站 点，并采 集 各站 点公交 到站时刻计算公交站点间运行时间， 从而预测公交到站时刻。
ZTE TECHNOLOGY JOURNAL
移动群智感知应用
陈荟慧等 专题
DOI: 10.3969/j.issn.1009-6868.2014.01.008 网络出版地址：/kcms/detail/34.1228.TN.20140105le Crowd-Sensing Application
中 图 分 类 号 ：TP391 文 献 标 志 码 ：A 文 章 编 号 ：1009-6868 (2014) 01-0035-003
摘要： 认为无线通信和智能移动设备的发展为群智感知在移动环境下的应用奠定 了 基 础 ，而 廉 价 多 样 的 传 感 器 使 移 动 群 智 感 知 应 用 与 人 类 社 会 的 联 系 更 加 紧 密 。 移 动 群 智 感 知 用 户 采 集 数 据 时 的 协 作 方 式 分 为 参 与 式 感 知 、机 会 感 知 两 种 ，各 有 优 缺 点 和 局 限 性 。 移 动 群 智 感 知 需 要 考 虑 用 户 成 本 、网 络 压 力 、云 计 算 服 务 器 架 设 、用 户 隐 私 保 护 等 方 面 的 问 题 ，要 面 对 情 境 隐 私 、匿 名 任 务 、匿 名 数 据 汇 报 、可 靠 数 据 读 取、数 据 真 实 性 等 安 全 方 面 的 挑 战。
3 群智感知的应用现状
现阶段的移动群智感知应用大 致 可 分 为 3 类 ：环 境 、公 共 设 施 和 社 会 [6] 。
在 环 境 方 面 的 应 用 如 Common Sense[7] 、Creek Watch[8-9] 、Ear-Phone[10] 和 iMap[11] 等 。 Common Sense 使 用 可 以 与 手机通信的手持空气质量传感器收 集 空 气 污 染 数 据（如 二 氧 化 碳 、氮 氧 化 物），分 析 和 可 视 化 后 通 过 Web 发 布；Creek Watch 是由 IBM 在 2010 年 11 月 发 布 的 iPhone 应 用 ，人 们 路 过 河 流 的 时 候，可以 花 费几 秒 钟的时 间 搜集 水 质 数 据 ，包 括 流 量 、流 速 和 垃 圾 数 量，后台 服务器汇 总数 据 后在 网站 上 公 布 ；Ear-Phone 使 用 手 机 根 据 噪 音 级别监测对人类听力有害的噪音污 染 ，并 绘 制 成 噪 音 地 图 通 过 Web 共 享 ；iMap 使 用 手 机 采 集 人 的 时 间 - 地 点 轨 迹，并使 用 已有 模 型计算 空 气中 二 氧 化 碳 的 含 量 和 PM2.5 的 值 ，实 现 间接环境监测功能。
收 稿 日 期 ：2013-10-17 网 络 出 版 时 间 ：2014-01-05 基 金 项 目 ：国 家 自 然 科 学 基 金（61332005）
感 知 层 完 成 数 据 的 采 集 ，无 论 是 参 与 式感知 还是机 会感知，都由 终端 采集用户数据并上传。挖掘层通常 是为了发现某种知识或者统计某种 结果而对大数据进行深层分析。
Key words: mobile crowd-sensing application; participant sensing; opportunity sensing
1 群智感知的架构
群智 感 知 通 过 感 知 个 体 的 信 息 而 挖掘群体信息并反作用于个体 或 群 体 [1]。 群 智 感 知 是 个 体 与 群 体 的 合 作 与 共 赢 ，主 体 是“ 感 知 ”和“ 挖 掘 ”，感 知 层 由 个 体 与 携 带 的 智 能 设 备 组 成 ，挖 掘 层 由 后 台 数 据 服 务 器 组 成 。 随 着 数 据 量 的 爆 炸 式 增 长 ，云 计 算开始为数据存储和挖掘提供支持， 传感器和应用程序完成数据的采集 与群体感知结果的反馈，如图 1 所示。
关 键 词 ： 移 动 群 智 感 知 ；参 与 式 感 知 ；机 会 感 知
Abstract: The development of wireless communication and smart mobile devices has been the impetus for mobile crowd-sensing applications. Low-cost sensors in smart devices means that mobile crowd-sensing applications are more tightly associated with human communities. In a mobile crowd-sensing application, measures for sensing cooperation between individuals may be categorized as participant-sensing or opportunity-sensing. Both of these measures have advantages and disadvantages. Mobile crowd-sensing has to consider problems such as cost to the user, pressure on the mobile communication network, constructing a cloud server, and user privacy. Security is a challenge in privacy protection, anonymous tasking, anonymous reporting, collection of dependent data, and data reliability.
参与式感知的实时性相对不如 机 会 感 知 高 ，但 机 会 感 知 准 确 采 集 数 据的难度要比参与式感知高。比如， 在 交 通路况 监控应 用中，参与式感 知 需 要 用户主 动上传 数据，但是当司 机 上报拥堵信息时可能已经离开了该
环境
公共服务
社会 ……
云计算
传感器 任 务 APP 应 用 APP APP ：应 用
在社会方面的应用如社交网络 应 用 以及社会 感知。例如，腾讯提供 的根据个体之间的共同好友而进行 的 好 友 推 荐 机 制 ；Ubigreen[20] 应 用 通 过 手机感知和用户参与的形式半自动 采 集 用户出行 习惯，鼓 励 用户 绿色出 行 ；im2GPS[21] 应 用 构 建 自 己 的 GPS 照 片 知 识库，使 人们可 以 通过拍摄 照片 查 询 自 己 所 处 的 位 置 ；DietSense[22] 应 用允许用户在社交群中分享个人饮 食 习 惯，人们 可以比 较 自己的饮 食习 惯 并 向 他 人 提 出 建 议 ；Bikenet[23] 应 用 根据个体提供的自行车骑行路线的 GPS 轨 迹 、空 气 质 量 、噪 声 质 量 等 数 据计算出最适合自行车骑行运动的 路线。
▲图 1 群智感知基本架构
任 务 APP 应 用 APP
Feb. 2014 Vol.20 No.1 2014 年 2 月 第 20 卷第 1 期
35 中兴通讯技术
ZTE TECHNOLOGY JOURNAL
专题 陈荟慧等