物联网中的智能感知
物联网中的智能感知与数据采集技术研究与应用
物联网中的智能感知与数据采集技术研究与应用智能感知与数据采集技术在物联网中起着至关重要的作用。
物联网（Internet of Things, IoT）是将传感器、无线通信技术、云计算等智能技术应用于各种设备和物体，使其能够相互联网、相互通信和相互协作的一种网络。
物联网的出现为智能感知与数据采集技术的研究与应用提供了广阔的空间和机遇。
智能感知技术是物联网的基础。
从古至今，人类通过感知来对周围环境进行了解和应变。
而在物联网中，传感器作为一种主要的感知技术，能够实现对环境中的物理量和信息的感知和监测。
例如温度传感器、湿度传感器、光线传感器等，能够实时感知和监测物体的温度、湿度、光线等信息，并将这些信息通过无线通信技术传输到云端进行处理和分析。
智能感知技术的广泛应用使得物联网能够实现对环境、设备和人员的全面感知，为后续的数据采集和分析奠定了基础。
数据采集技术是物联网中的重要环节。
物联网中大量传感器采集的数据需要经过采集、传输、存储和处理等环节，最终为用户提供有用的信息。
数据采集技术主要包括传感器节点的选择和布置、数据通信技术、数据存储技术以及数据质量控制等。
传感器节点的选择和布置决定了数据采集的有效性和准确性。
合理选择传感器节点并将其布置在合适的位置能够最大程度地减少数据采集中的噪声和误差。
数据通信技术则负责将采集到的数据传输到云端进行处理和分析。
常用的数据通信技术包括蓝牙、Wi-Fi、LoRa等，这些技术能够根据不同的场景和需求选择合适的通信方式。
另外，数据存储技术和数据质量控制技术也非常重要，它们保证了数据采集的持久性和准确性。
智能感知与数据采集技术的研究与应用不仅局限于传统的家居、交通、环境等领域，还在农业、工业、医疗等领域有着广泛的应用。
以农业领域为例，通过在农田中布置土壤湿度传感器、光照传感器等，能够实时监测土壤湿度、阳光照射量等关键指标，从而实现精确的灌溉和施肥，提高农作物产量和质量。
而在工业领域，智能感知与数据采集技术能够实时监测设备的运行状态、工艺参数等信息，及时发现故障和隐患，提高设备的运行效率和安全性。
物联网中的智能感知与环境监测
作者：XXX 20XX-XX-XX
目录
CONTENTS
• 物联网与智能感知概述 • 智能感知关键技术 • 环境监测中的物联网应用 • 物联网智能感知的挑战与解决方案 • 物联网智能感知的未来展望
01
CHAPTER
物联网与智能感知概述
物联网定义与特性
物联网定义
物联网是指通过信息传感设备，如射频识别、红外感应器、全球定位系统等，实 时采集任何需要监控、连接、互动的物体的信息，并通过互联网实现信息的传输 和共享，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
城市管理
物联网可以提升城市基础设施 的运营效率，提高城市居民的
生活质量。
THANKS
谢谢
04
CHAPTER
物联网智能感知的挑战与解 决方案
数据安全与隐私保护
总结词
数据安全与隐私保护是物联网智能感知面临 的重要挑战之一。
详细描述
随着物联网设备的普及，数据安全和隐私保 护问题越来越突出。为了确保数据的安全性 和隐私性，需要采取一系列的安全措施，如 数据加密、访问控制、匿名化处理等。
传感器网络的部署与维护
物联网特性
物联网具有全面感知、可靠传输和智能处理三大特性，能够实现人、机、物三者 之间的智能交互。
智能感知技术介绍
01
传感器技术
传感器是物联网感知层的核心技术，能够将物理量、化学量、生物量等
转换为电信号或可处理的数字信号，从而实现对物体状态的感知。
02 03
无线传感器网络
无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成 ，通过无线通信方式形成一个自组织的网络系统，用于协作地感知、采 集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息。
物联网环境下的智能环境感知与自适应控制技术研究
物联网环境下的智能环境感知与自适应控制技术研究智能环境感知与自适应控制技术在物联网环境下的研究随着物联网的迅速发展，智能环境感知与自适应控制技术成为了当前研究的热点之一。
这项技术的研究旨在利用物联网技术与传感器网络，实现对环境的感知和监测，并通过自适应控制系统实现对环境的智能化、高效化管理。
本文将对物联网环境下的智能环境感知与自适应控制技术进行探讨。
一、智能环境感知技术智能环境感知技术是物联网环境下实现环境感知的基础。
通过物联网技术，将传感器节点部署在环境中，实时监测环境参数，如温度、湿度、光照等。
传感器节点将所获取的环境数据通过无线通信传输给数据处理中心，并进行数据分析和处理。
这样可以获得对环境的全面、准确的感知信息。
智能环境感知技术的发展离不开传感器节点的研究和进步。
目前，传感器节点往往具备体积小、功耗低、通信稳定等特点。
同时，通过多传感器融合，可以获得更全面、准确的环境感知信息。
例如，利用温度、湿度、光线等传感器节点融合，可以实现对室内温湿度和光线强度的感知。
二、智能环境控制技术智能环境控制技术是物联网环境下实现对环境的自适应控制的关键。
通过对环境感知信息的分析和处理，智能环境控制系统可以根据用户需求和环境变化，自动调节环境参数，实现对环境的精确控制。
智能环境控制技术的研究包括两个方面：一是根据环境参数调节设备状态，实现对环境的控制；二是通过学习算法和模型预测，实现对环境的自适应控制。
例如，智能家居系统可以根据用户的习惯和环境参数，自动调节室内温度和光线强度，提供舒适的居住环境。
为了实现智能环境控制技术，研究人员还需要考虑不同环境因素的相互影响和耦合关系。
例如，环境中的温度和湿度是相互影响的，对于智能控制系统来说，需要综合考虑这些因素，实现最优的环境控制。
三、智能环境感知与自适应控制系统的应用智能环境感知与自适应控制系统的应用非常广泛。
它可以应用于智能家居、智能办公室、智能城市等各个领域。
人工智能在物联网领域的智能感知与数据分析
人工智能在物联网领域的智能感知与数据分析随着物联网技术的迅速发展，大量传感器和设备连接到互联网上，产生了大量庞杂的数据。
如何从这些海量数据中提取有用的信息并进行有效的分析成为了一个关键问题。
人工智能的出现为物联网领域的智能感知与数据分析带来了新的机遇和挑战。
一、智能感知人工智能可以通过智能感知技术，从物联网传感器获取的数据中提取信息并进行分析。
智能感知包括以下几个方面：1. 数据采集与处理物联网中的传感器可以采集到各种各样的数据，例如温度、湿度、光照等。
人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法对这些数据进行处理和分析，从而获得更加准确和有用的信息。
2. 边缘计算与分布式智能感知为了减少数据传输的延迟和带宽占用，可以将一部分智能感知任务放在设备端进行边缘计算。
人工智能可以在设备端进行实时的数据处理和智能决策，减轻云端服务器的负担，提高响应速度和数据安全性。
3. 多源数据融合在物联网中，数据可能来自于不同类型的传感器和设备，具有不同的格式和结构。
人工智能可以通过数据融合技术将不同源的数据进行整合和统一，从而提高感知结果的准确性和可用性。
二、数据分析人工智能在物联网领域的数据分析方面也起到了重要的作用。
数据分析包括以下几个方面：1. 数据挖掘与模式识别物联网中产生的数据通常是大数据，其中蕴含着大量的有用信息和隐藏的规律。
人工智能可以通过数据挖掘和模式识别技术，发现数据中的关联性、趋势和异常，从而帮助用户做出更准确的决策。
2. 预测与优化通过对大量历史数据的分析，人工智能可以建立预测模型，帮助用户预测未来的趋势和变化。
同时，人工智能还可以通过优化算法，对物联网系统进行优化和调整，提高系统的性能和效率。
3. 异常检测与安全分析物联网系统中可能存在各种类型的异常和安全威胁。
人工智能可以通过对大量数据的分析，发现异常行为和潜在威胁，并及时采取相应的防护措施，保障物联网系统的安全性和稳定性。
三、发展趋势与挑战随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能感知与数据分析在物联网领域的应用将越来越广泛。
物联网的智能感知技术
物联网的智能感知技术物联网（Internet of Things，简称IoT）是一种利用互联网，将各种物理设备与传感器连接在一起，实现智能化交互和数据共享的技术。
而物联网的核心技术之一就是智能感知技术。
本文将介绍物联网的智能感知技术，并探讨其在各个领域的应用。
一、智能感知技术的概念及原理智能感知技术是指通过各种传感器收集、处理和解析环境信息，将所获取的数据转化为可理解的形式，以实现对环境的智能感知和理解。
其主要原理包括传感器技术、数据采集与处理技术、数据通信与传输技术以及数据分析与决策技术。
传感器技术是智能感知技术的基础，通过感测环境中的物理量、化学量等参数，并将其转化为电信号。
常用的传感器包括温湿度传感器、光传感器、气体传感器等。
数据采集与处理技术用于对传感器采集到的数据进行处理和解析，将其转化为可理解和可应用的形式。
这部分技术主要包括信号处理、数据压缩和数据清洗等。
数据通信与传输技术是将采集到的数据传输到云端或其他设备进行进一步处理和应用的关键技术，常用的通信技术包括WiFi、蓝牙、NFC等。
数据分析与决策技术用于对所采集到的数据进行分析、挖掘和决策，以提供智能化的应用服务。
这部分技术主要包括数据建模与预测、机器学习和人工智能等。
二、智能感知技术在智慧城市中的应用智慧城市是物联网应用的典型场景。
智能感知技术在智慧城市中的应用包括交通管理、环境监测、智能照明等。
1. 交通管理方面，利用智能感知技术可以通过传感器监测道路交通流量、车辆速度、交通事故等信息，并进行实时的数据分析与决策。
通过优化交通信号灯控制、智能车辆导航等手段，可以提高交通效率，减少交通拥堵。
2. 环境监测方面，利用智能感知技术可以监测空气质量、噪声污染、水质污染等环境参数，并实时发布相关信息。
这有助于城市管理者及时采取措施，改善环境质量。
3. 智能照明方面，智能感知技术可以通过感知建筑物的人员流量和光线强度等信息，自动调节照明设备的亮度和开关。
物联网中的智能感知与定位技术研究
物联网中的智能感知与定位技术研究物联网是指通过互联网连接传感器、设备、机器和人员等物体，实现数据传输和信息交换的网络。
在物联网中，智能感知与定位技术起着至关重要的作用。
本文将探讨物联网中的智能感知与定位技术的研究现状和未来发展趋势。
一、智能感知技术在物联网中的应用智能感知技术是指通过传感器、摄像头、扬声器等设备，对环境中的物体和事件进行感知和识别，并将感知数据转化为可理解的信息。
在物联网中，智能感知技术起到了连接物理世界和虚拟世界的桥梁作用。
首先，智能感知技术在智能家居中得到了广泛应用。
通过智能门锁、智能音箱和智能电器等设备，可以实现对室内温度、湿度、光照等环境参数的感知和控制。
同时，智能感知技术还可以实现对家庭成员的人脸识别、声音识别等功能，提供个性化的服务和安全保障。
其次，智能感知技术在交通领域具有重要意义。
通过在车辆、道路和交通信号灯等位置安装传感器和摄像头，可以实时感知车辆的位置、速度和驾驶行为，进而实现智能交通管理和预警系统。
此外，智能感知技术还可以用于智能停车场的管理和指引，提高停车效率和服务质量。
另外，智能感知技术在智慧医疗中也有广泛应用。
通过医疗设备和传感器，可以实时感知病人的生理参数和病情变化，为医生提供及时的监测和诊断数据。
同时，智能感知技术还可以实现对药品和医疗器械的智能管理和追溯，提高医疗安全性和效率。
二、智能定位技术在物联网中的应用智能定位技术是指通过卫星导航系统、无线通信技术和传感器等手段，确定物体或个体在空间中的位置和运动状态。
在物联网中，智能定位技术能够实现物体的精确定位和轨迹追踪，为各个领域提供精准的位置信息。
首先，智能定位技术在物流和仓储领域发挥了重要作用。
通过将物体与传感器、RFID标签等设备相结合，可以实现对物流环节中货物的实时定位和追踪。
这样一来，物流公司和仓储企业可以实现对货物的精确管理和追踪，提高仓储效率和物流运输的准确性。
其次，智能定位技术在城市管理和智慧城市建设中具有重要意义。
智能物联网系统中的智能感知与决策技术研究
智能物联网系统中的智能感知与决策技术研究智能物联网系统是一个集成了物联网、人工智能、大数据分析等技术的复杂系统。
它通过各种传感器和设备收集数据，然后利用智能感知与决策技术进行数据处理和分析，以实现智能化决策和控制。
1.智能感知技术智能感知技术是智能物联网系统的核心组成部分，它通过各种传感器和设备来感知和收集环境中的信息。
这些传感器可以是温度传感器、湿度传感器、光照传感器、声音传感器等，它们可以实时监测环境变化，并将数据传输到数据处理中心。
2.数据处理与分析收集到的数据需要进行处理和分析，以提取有用的信息。
这涉及到数据清洗、数据预处理、特征提取等技术。
通过这些技术，可以从大量的原始数据中提取出有用的特征，为后续的决策提供支持。
3.决策技术决策技术是智能物联网系统的关键，它根据处理后的数据生成相应的控制策略和决策。
这涉及到机器学习、深度学习、优化算法等技术。
通过这些技术，系统可以根据历史数据和实时数据，生成最优的控制策略，以实现智能化控制。
4.应用领域智能物联网系统中的智能感知与决策技术在许多领域都有广泛的应用。
例如，在智能家居领域，可以实现家庭设备的自动化控制，提高居住舒适度和节能效果；在智能交通领域，可以通过感知技术实现车辆导航和交通控制，提高交通安全和效率；在智能医疗领域，可以通过感知技术实现患者的远程监测和健康管理，提高医疗服务质量。
总之，智能物联网系统中的智能感知与决策技术是一个综合性的研究领域，涉及到物联网、人工智能、大数据分析等多个学科。
通过这些技术的应用，可以实现智能化决策和控制，提高系统的效率和智能化水平。
习题及方法：1.习题：智能物联网系统中的智能感知技术主要有哪些应用场景？解题方法：回顾智能感知技术的定义和常见应用场景，如智能家居、智能交通、智能医疗等。
列举出至少三个应用场景，并简述其应用原理。
答案：智能家居中的环境监测、智能交通中的车辆导航、智能医疗中的患者远程监测。
2.习题：数据处理与分析在智能物联网系统中起到什么作用？解题方法：理解数据处理与分析的概念，分析其在智能物联网系统中的应用。
智能物联网系统中的智能感知与决策优化技术
智能物联网系统中的智能感知与决策优化技术智能物联网系统是一个集成了物联网、传感器技术、大数据分析、云计算等技术的复杂系统。
它通过智能感知与决策优化技术，实现对物理世界的实时监控、数据采集、智能分析和自动控制。
以下是关于智能感知与决策优化技术的相关知识点：1.智能感知技术：–传感器技术：包括温度、湿度、光照、压力、声音等各种类型的传感器，用于采集环境中的物理量数据。
–图像识别技术：利用计算机视觉算法，对摄像头捕获的图像进行分析和处理，实现对目标的识别、追踪和分析。
–无线通信技术：利用无线信号传输数据，包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等标准，实现设备之间的数据交互和控制。
2.数据采集与处理：–数据采集：通过智能感知技术，实时采集各类设备、环境中的数据。
–数据传输：将采集到的数据通过网络传输到数据处理中心。
–数据存储：将传输到的数据存储在数据库或大数据平台中，以便后续的分析和处理。
–数据处理：利用数据挖掘、机器学习等算法对存储的数据进行分析和处理，提取有价值的信息。
3.决策优化技术：–预测分析：通过对历史数据的分析，建立数学模型，对未来的趋势和事件进行预测。
–优化算法：利用遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等优化算法，对系统的性能进行优化，实现资源的最优配置。
–决策支持系统：结合业务逻辑和数据分析结果，为用户提供决策支持和建议。
4.应用领域：–智能家居：通过智能感知与决策优化技术，实现家庭设备的自动化控制，提高生活质量。
–智能制造：在制造业中，利用智能感知与决策优化技术，提高生产效率、降低成本、保证产品质量。
–智能交通：通过感知技术收集交通信息，利用决策优化技术实现交通流量的智能调控，提高道路通行能力。
–智能医疗：利用感知技术收集患者信息，结合决策优化技术为医生提供诊断和治疗建议，提高医疗水平。
5.安全与隐私保护：–数据安全：采用加密、安全协议等技术保障数据传输和存储的安全性。
–隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏、匿名等处理，确保用户隐私不受侵犯。
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物联网中的智能感知作者：李中伟朱永涛来源：《价值工程》2011年第20期Intellisense in the Internet of ThingsLi Zhongwei；Zhu Yongtao（Xinxiang Medical University，Xinxiang 453003，China）摘要：物联网近来成为了学术界与业界关注与讨论的热点，业界对的联网寄予了极大的期望，相信它将成为全球下一个新兴的产业。
本文研究了物联网的构建与相关应用，并深入研究了实现物联网中的基础信息采集层即：感知层。
Abstract： The Internet of Things has become hot topic that is concerned and discussed by academic circles and industrial community in recent years. The industrial community has great expectations to the Internet of Things, and believes it will become the next global burgeoning industry. The construction and related applications of the Internet of Things are studied, and the achievement of basic information acquisition layer, namely perception layer is deeply studied in this thesis.关键词：物联网 RFID 传感器网络感知层Key words： the Internet of Things；RFID；sensor networks；perception layer中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）20-0124-020引言最近物联网成为了学术界与产业界关注与讨论的热点，业界都对物联网寄予了极大的期望，相信它将成为全球下一个新兴的产业。
比如IBM提出的“智慧地球”战略，对此美国总统奥巴马作出了积极的回应；2010年10月3日，国务院总理温家宝发表了题为《让科技引领中国可持续发展》的讲话，在此次讲话中强调了“要着力突破传感网、物联网关键技术”等，表现了我国对物联网的重示；欧盟、日本、韩国也都相应的提出了自己的物联网计划。
由此可以看出物联网将会像互联网一样，将带来全球的一次变革。
1物联网的定义和原理物联网（Internet of Things）[1]，指的是将各种信息传感设备，如射频识别（Radio Frequency Identification，RFID），红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络[2]。
物联网与之前的无线传感器网络有相似之处，不过物联网不只是无线传感器网络[3]，两者之间有很大的差别。
无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。
可简单来讲可以这么说:无线传感器网络是物联网的部分，是实现物联网的一个重要支撑。
物联网通过传感器等感知设备把一些信息传到网络上，实现物体信息的网络共享等。
在这个大的网络中网络的终端不再像互联网那样终端是人，在物联网中网络中的终端是物。
如目前物流系统就具有物联网的一些特点，用户可以查到用户发送的物品到哪了，大概什么时候能到等，不过目前的物流系统并不完善，如用户并不能查到实时的信息，只能查到固定的几个站点，如若物联网技术成熟应用的话，则可实现用户能查到物品实时在哪个位置、还剩多长时间能到等。
2物联网的架构从物联网的工作实现原理来看，物联网大至可以划分为三个层次。
最底层的一层是采集物体位置、温度、湿度等等数据信息的信息采集层，我们可将其称为：智能感知层，之所以这么做，是为了突出其“智能“的采集信息，并不是什么信息不加分析，不加选择的收集；中间的一层为：网络层，负责传输采集到的信息；最上面一层为：应用层，顾名思义就是通过采集到的这些信息来实现一些具体的应用。
物联网的总体架构如图1所示。
2.1 智能感知层智能感知层对于物联网来说是其的感觉器官，能过这一层中的传感器、二维码、RFID等感知采集信息。
正如上文所说的之所以称为“智能感知层”主要是为了突出其采集信息要“智能化”，采集有用的信息。
并且在这一层还要对初始采集到的信息作出一些简单的处理，以利于信息的可用与传输。
2.2 网络层网络层负责通过有线或无线网络把智能感知层采集到的信息传递到信息处理与分析中心。
网络层中数据的传输可以通过各种无线、有线网络来传输数据，当然网络层中要有一个中间件来屏蔽下层网络的异构性，因为在下层网络中，传感器的标准不一，传输模式也不统一，造成了下层网络形成多种多样，标准不同，造成了网络的复杂性，要通过一种中间件网络层来把各种不同的网络融入到一起，组成一个庞大的物联网网络。
物联网与无线传感器网络的关系也在这里会显得比较清楚，在网络层，无线传感器网络只是其网络的一部分。
物联网中传感器采集的数据最初是要能过无线传感器网络来传到主网中来，同是无线传感器网络也会影响到物联网中数据采集的一个生要方面。
比如，要监测森林火灾等，把一大批传感器撒到的监测区域，而这些监测传感器则首先要组成一个无线传感器网络，通过这个网络来把采集到的数据传到主干网，而这个无线传感器网络的组织形式则对其中的传感器的电量等影响很大，若这个无线传感器网络的组织结构对传感器的电影消耗很大的话，则会造成这些节点的过早死亡，因而会影响监测时间。
因此在物联网中，无线传感器网络的技术是非常关键的。
2.3 应用层应用层即是根据物联网中的数据来进行的各种各样的应用。
在应用层可以提供出服务调用接口或API等平台类型的服务，也可以提供具体的某种应用。
如智能交通的实现，通过对城市车辆、道路的监测，分析出车流与人流信息，更深一层的还可以分析某个车的喜好待等，对其目的地进行分析预测，从而更加智能的引导交通；智能家居应用，即是对家庭里的家用电器等安装上相应的传感、控制器通过采集信息来进行电器控制，或进行远程控制，实现家用电器智能化管理。
3感知层实现在物联网的架构中，感知层是相当关键的，也是实现物联网的基础。
因此我们在本文中重点研究一下感知层的相当技术。
3.1 感知层中的关键技术如何实现物联网的感知，即如何采集到光信息、温度信息、湿度信息、红外信息等等，这就要通过相应的传感器来把相应的物理、生物值转化具体的数字值。
还有就是对物联网中的物进行标识，就像互联网中的电脑都有一个IP来标识一样，这样才能使采集到的信息与实际的个体对应起来，进行对它进行分析、反馈控制等。
目前采用的比较多的是RFID技术。
3.2 RFID的工作原理RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。
RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便[4]。
最基本的RF技术系统由三部分组成：标签，阅读器，天线。
标签即里面存储的有标识物的基本信息的芯片，并内置有通信元件；阅读器即可以读取标签中信息的设备，采集出物体当前的状态等信息；天线即发送信号用，使阅读器通过射频信号能读到标签中存的信息。
3.3 RFID的现状目前采用RFID的应用还算比较多，不过应用并不太广，其中一个制约其广泛应用的因素就是RFID的成本较高。
比如一个采集RFID信息距离5-10米的RFID阅读器的价格就要上万元，而且RFID标签的价格也并不便宜，假如要在每个商品上加上一个RFID 标签则成本要增加1元左右，对于某些商品其价格本来也就几元，如若提价1元的话，那么涨幅是相当大的，消费者无法接受。
RFID目前所存在的另一个问题是技术标准不统一，存在过多的协议标准，使用的频段混乱，不利于RFID的发展。
3.4 RFID在物联网中的应用前面我们提到过智能交通的应用，其中关键的一点就是要用要RFID来标识车辆等交通工具。
并且通过RFID能节省一些人力资源，不停车收费的实现，通过RFID来标识车辆，当车辆进入停车场或进入高速公路时，直接采集到其RFID信息来记录使用信息，实现无人自动收费。
同时这些车辆的停车、进入高速等信息都能被保存起来，可供侦查案件等使用，维护公共安全；通过对这些信息的分析对城市的交通、公共设施规划也是很有帮助的。
RFID在物联网中的应用还有很多，总之RFID是实现物联网的一个重要的技术。
4小结本文探讨了物联网构建与相关应用，并深入研究了实现物联网中的重要一层：智能感知层。
对其中的关键技术进行了分析研究。
参考文献:[1]Internet of the things. the first international conference on the Internet of the things [ EB/OL ] . 2008. Http: / / www.iot2008. org/ adjunct proceedings.pdf.[2]百度百科.物联网[EB/OL].[2011-3-23]./view/1136308.htm.[3]任丰原，黄海宁，林闯.无线传感器网络[J].软件学报，2003，14（7）：1282-1291.[4]百度百科.RFID[EB/OL].[2011-2-22]./view/26303.htm.。