物联网导论

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评定成绩：物联网导论智慧城市现状及发展学院名称：学生姓名：专业：班级：学自动化学院罗辰物联网工程08051403 2014212923 号：指导教师：李永福填表时间：2016 年12 重庆邮电大学月摘要当前城市发展面临着环境、经济、社会等方面的问题，其主要原因是城市未发展成为可自我调节并可持续发展的系统。因此，未来城市发展必须走多种可持续发展相结合的道路。智慧城市研究是一项系统工程，为了更好地理解系统结构和特征，需要建模进行分析，从而理清和量化智慧城市建设过程中涉及关键要素及其之间的逻辑关系，从而为实践提供工具。针对这一问题，提出了一个可供

未来研究不断探索的模型。关键词：智慧城市，发展现状I 目录摘要................................................................

I 第一章智慧城市的背景 (3)

产生背景 (3)

智慧城市的意义................................................ 3 第二章智慧城市的发展现状............................................. 5 数据中心......................................................

5 感知功能...................................................... 5 第三章智慧城市核心问题.. (7)

云计算数据中心的关键技术问题.................................. 7 城城感知网关键技术问题. (7)

关联数据处理的关键技术问题.................................... 8 第四章智慧

城市实现的目标............................................. 9 第五章总结..........................................................

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转效率，提升城市服务水平，促进城市的可持续、跨越式发展。以此构建新的城市发展形态，使城市自动感知、有效决策与调控，让市民感受到智慧城市带来的智慧服务和应用。在城市化与人类文明快速发展，世界各大中城市却普遍而临能耗紧缺、环境污染、交通拥堵等发展问题的环境下，城市计算作为一个以物联网感知为基础，关联数据技术、大数据挖掘与分析技术为核心的全新概念被提出。城市计算的内涵在于将城市空间中的每个传感器、设备、人、交通工具、建筑物、道路都能被当作一个单元去感知城市动态，协同完成一个城市级别的计算以服务于市民和城市。城市计算旨在通过城市感知、数据挖掘、智能提取、改善服务四个环节形成的循环过程来智慧

型地提升市民生活和城市环境，以及通过整合交通流量、人口流动、地理和地图数据、环境、能源消耗、人口总数和经济状况等一系列异构数据源来深度分析突发现象背后的本质和科学。它以物联网感知、整合多源城市信息，以云计算中心为计算载体，进行数据关联、数据挖掘和智能分析，面向市民和城市提供的智慧综合服务，智慧化地提升市民生活和城市环境。 4 第二章智慧城市的发展现状数据中心在过去，国外政府部门传统上在新技术的使用上总是比较迟缓，但是云计算的效率和低成本服务传递优势吸引了全球各个行业和政府部门的关注。管理智慧化城市数据的主要挑战在于需要公用的信息模型，以及覆盖在整个城市内甚至大都会区的多个城市间的多个代理，来安全的分享信息的能力。一方面为了确保在管理智慧城市基础设施和服务时端到端的可视化，需要集成各类数据源的数据。每一个有自己的抽

样频率，延迟特性和语义。例如，道路相关的信息分散在很多的机构中，如交通，城市规划，公用市政事业，应急服务，公共安全和环境管理等。另一方面从城市环境中感知的数据的安全性是一项主要的挑战。城市数据中心等同于最大有失效可能的潜在单点，因而要求最严格的安全。管理者必须设计隐私政策，组织未经授权的数据访问。访问控制机制也要确保数据可以可视化，分析，建模应用的同时，不会导致滥用。利于移动电话数据可以在设备拥有者明确同意后，用于感知交通拥塞，但是不能用于超速驾驶的依据。对数据流和应用的安全性和可控性的访问引擎，要求非常精巧，而且实时响应。新模型要求在限制条件下，尽可能的透明化。感知功能城市密布各类传感器，智能水表和电表，移动电话，设备，交通流量传感器，停车计时器，建筑传感器等。甚至人本身也能成为传感器，在城市运行中，用人群感知力收集智能也是

一个出现的研究领域。在感知城市和居民这一环节，最主要的技术挑战在于质量与代价的折中、确保隐私和信息安全。但目前的传感器网络布置中存在几个难题：1．质量与费用问题——廉价的、泛在的传感器将在城市中大规模的使用，但是它们的有噪声和低质量的信号，为分析系统增加了额外 5 的负担，可能经常需要频繁的校准和诊断评估。与之相比，高成本的嵌入式智能传感器使分析过程简化，同时提供更好的精度，甚至具有自校准和自诊断功能，但是不可能在大片区域上大量部署。2．多用途与费用问题——一个传感器如果改变了它的原始用途，将无法产生高质量的数据，如果用另一个传感器代替或者更换恰当的传感器，都会特别的昂贵。3．隐私问题——传感器产生最佳的数据，同时可以最有效的对数据建模，这样的传感器也是最易遭到入侵的，因而最容易让环境中的居民感到不舒适。这也是在每一件家电

上配置能源监测装置在现阶段缺乏实用性的一个原因。4．安全问题——确保传感器和执行器的安全，也是一项重大的研究课题，这关系到信息的获取、储存和传输。窥视和篡改传感器数据是非常可怕的事情，小到居民不在家时的小偷，大到恐怖分子切断城市的电力和供水系统。在传感器大规模使用之前，信息安全必须要提高一个新的层级。为了解决上述问题1和2，部分学者把关注点放在了用移动电话作为本地感知上。移动电话可以通过基站产生的数据估计用户的位置。这是一种测量位置数据的不昂贵的方式，是很多的智慧城市应用成为可能，比如估计交通流量和应急响应，对发展中的经济的一个有吸引力的选项。不得不考虑一个问题，里面的很多错误要求复杂的分析来剔除错误。 6 第三章智慧城市核心问题云计算数据中心的关键技术问题现有城市的信息系统采用单独部署的方式，硬件