移动群智感知ppt

群智感知的应用案例

群智感知是指通过集合众多个体的力量来收集和分析信息的一种方法。它可以应用于各种领域，下面是一些群智感知的应用案例：

1. 环境监测：通过将传感器设备分发给大量的志愿者，可以收集大范围的环境数据，例如空气质量、噪音水平、温度等，以便对气候变化、污染源等问题进行分析和监测。

2. 灾害响应：在灾害事件发生时，通过群智感知可以快速收集相关信息，如灾情、受灾人数等，可以帮助救援组织更好地了解灾情，分配资源，进行灾害应急响应。

3. 交通管理：通过群智感知可以收集交通流量、拥堵信息，帮助交通管理部门更好地了解和预测交通状况，优化道路规划，提供实时路况信息给驾驶员，减少交通拥堵。

4. 社会问题调查：通过群智感知可以收集社会问题的数据，例如贫困地区的教育状况、社会不公平现象等，以便政府、非营利组织和学者们更好地了解和解决社会问题。

5. 科学研究：研究者可以通过群智感知收集大量的数据来解决科学问题，例如天文学家通过群智感知项目来收集银河系的星系数据，生物学家通过群智感知项目来收集物种分布数据等。

6. 市场研究：企业可以利用群智感知进行市场调研，例如通过用户反馈来改进产品，了解市场需求等。

总之，群智感知可以应用于各个领域，通过集体智慧来解决问题，提供更准确、实时的数据和信息。

空地协同移动群智感知研究综述

程文辉;张乾元;程梁华;向朝参;杨振东;沈鑫;张乃凡

【期刊名称】《计算机科学》

【年(卷),期】2022(49)11

【摘要】移动群智感知是一种新兴的感知模式,通过复用现有大量空地移动感知资源,从而实现低成本、大规模的城市感知。因此,联合利用空地移动感知资源实现空地协同移动群智感知,对提高移动感知资源的利用率,促进智慧城市发展具有重要意义。为此,对近年来空地协同移动群智感知研究工作进行综述。首先介绍空地协同移动群智感知兴起的背景和发展现状;然后分别从基于地面移动设备和基于空中移动设备两个维度对现有的移动群智感知研究工作进行分析,总结当前存在的问题;最后提出空地协同移动群智感知在跨平台的用户信息学习、跨空地的移动设备调度、跨任务的感知资源分配3个未来重要的研究方向,为相关研究人员提供有价值的参考。

【总页数】8页(P242-249)

【作者】程文辉;张乾元;程梁华;向朝参;杨振东;沈鑫;张乃凡

【作者单位】重庆大学计算机学院;信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学);安徽省工业互联网智能应用与安全工程实验室(安徽工业大学);解放军陆军勤务学院勤务指挥系

【正文语种】中文

【中图分类】TP393 【相关文献】

1.移动群智感知激励机制研究综述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.移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法4.专题:移动群智感知和协同计算专题导读5.偏好感知的边云协同群智感知参与者选择策略

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生命科学中的群智感知技术研究

随着科学和技术的不断发展，人类已经开发出了多种智能化工具，例如智能手机、智能手表、智能家居等等，这些工具的出现让我们的生活变得更加便利和高效。而在生命科学领域，也涌现出了一种重要的技术，即群智感知技术。本文将从群智感知技术的定义、发展背景、应用领域、优点和局限性等方面进行阐述。

一、群智感知技术的定义

群智感知技术即指通过移动互联网和社交网络等渠道，集合广大公众的信息和经验，从而获取大规模、实时的数据，以解决复杂问题或进行科学研究的一种方法。简单说来，就是通过网络技术将人们的认知和经验进行整合，形成大规模的协同智能。

二、发展背景

群智感知技术源于智能手机、GPS定位系统、智能手表等移动互联网技术的快速发展。这些技术可以便捷地获取数据，而数据的获取对于科学研究和决策制定具有重要意义。例如，在地震、天气预报等灾害预警领域，集合公众的大量信息可以快速传递，从而实现快速准确的灾害应对。在生命科学领域，群智感知技术可以用于普及健康知识、疾病监测和研究等。

三、应用领域

3.1 疾病监测

群智感知技术可以采集公众的健康数据和行为数据，并通过机器学习算法分析，提供一个快速、准确的疾病分析工具。例如，在流感高发季节，人们可以通过智能手机应用上报自己的病情和症状，从而实现全国范围内的流感监测。

3.2 生物多样性监测生物多样性是衡量地球生态系统复杂性和稳定性的重要指标。群智感知技术可以通过公众上报野生动植物出现的时间、位置和数量等信息，建立面向全球的生物多样性监测网络，帮助科学家实现生物多样性的长期监测与评估。

3.3 社会行为监测

群智感知技术可以帮助科学家更好地了解人类社会行为模式和趋势。例如，在研究城市居民出行模式时，通过调查问卷和GPS定位信息的收集，可以了解人们的出行方式、时间、距离和交通方式等数据，进而优化城市交通规划和公共交通服务。

四、优点和局限性

4.1 优点

paper

１．阐述该选题的研究意义，分析该研究课题国内外研究的概况和发展趋势。

本课题着眼于移动群感知技术。随着科技的发展，智能设备（比如智能手机，平板电脑，可穿戴智能设备、车载感知设备等），呈现爆炸式普及。根据eMarketer的报道，从2012年全球的智能手机首次突破10亿以来，2015年已经达到19.1亿，预计到2018年，这个数据将达到25.6亿！庞大的智能手机用户，带来了巨大的商机，基于智能手机系统（安卓，iOS，Windows phone）的应用大量涌现，而其中社交应用更是层出不穷。正是基于这些手机应用，例如facebook、Twitter、YouTube、微信、QQ、微博等等，衍生了移动社交网络。用户通过手机收集自己感兴趣的信息，在社交网络上发布并共享这些数据。此外，现在的智能手机都配有多核处理器和GB内存，内置丰富的传感器（加速度计，GPS，摄像头等），并具有通信能力，基于这些情况，数量多、分布广的移动传感器大量出现在我们生活中，为了充分利用这些闲置的资源，一种新的技术——群感知产生了。所谓群感知技术即：一群持有智能设备的用户，协作完成某些单个用户无法完成的大型任务[1]。用户在受到分配的任务后，按照要求去收集信息，并且将最后的结果返回给任务的发起者。这个发起者可以是个体[3]，或者专门的群感知平台[2]，将任务分发出去，给出一定的奖励机制[4][5]，这个发起者，对用户收集的数据进行处理分析，得到最终结果。本课题研究的移动群智感知技术，是指用户通过移动社交网络接受任务和收集感知的数据。相比较于传统的无线传感器网络中的传感器本地工作而言，移动群感知则具有更大移动性，不确定性，而且数据的不可靠性，延迟性，都是我们必须考虑的问题。因此，要保证群感知技术运行，相应的调度策略和激励机智[4][5]必不可少。

群感知技术是目前无线网络一个研究热点，计算机网络方面的顶级会议，MobiCom、MobiSys、Infocom都有收录相关方面的研究文献。He Shibo等人在其文章中[9]，针对位置相关多副本任务，提出一种LRBA近似算法，最终让社会收益最大化。Xiao Mingjun 等人提出了在一定社交网络中的多任务模型，文献中把用户从开始接受任务到上传数据看成用户完成任务时间，并给出了最优化算法，使用户平均完成时间最短[3]。Zhao Qingwen等人考虑了任务分配的公平性和能量效用性，提出了一种最小化最大聚合感知的任务分配模型，分别给出离线和在线算法，最后分析了近似比和竞争比[10]。Cheung Hon Man等人在其发表的文章中，考虑任务分配的分布式算法，文章中将任务分配看成一个任务选择游戏，用户根据奖励最大化原则自己选择任务和自己的移动轨迹[11]。Karaliopoulos等人考虑了在机会主义网络中的位置相关任务分配，参与的用户既可以是感知节点，也可能使中继节点，作者将该问题归约为一个覆盖问题，并证明了其次模性质，最后分别给出了在用户轨迹确定和不确定情况下算法[13]。He Zongjian等人基于车联网模型下的任务分配问题，在每个参与用户轨迹可预测的情况下，提出两个分别使得空间覆盖率最大和时间覆盖率最大算法[12]。

专题:移动群智感知和协同计算专题导读

专题：移动群智感知和协同计算专题导读

王文东

【期刊名称】《中兴通讯技术》

【年(卷),期】2015(21)6

【摘要】移动群智感知和协同计算正在成为目前移动互联网技术领域的一个新的研究热点。大量的携带有多种传感器的智能手机、各种智能穿戴设备、车载智能感知设备在一定范围内的移动，形成了一种有别于传统固定传感器网络的新型移动感知网络。在这种网络中，移动的智能感知节点可以经过移动的人或车携带在物理世界中各处移动，因而更容易实现对整个物理世界的大范围覆盖和广泛的信息采集。这些节点也可以通过移动互联网进行协作，

【总页数】1页(P1-1)

【关键词】移动互联网技术;智能感知;协同计算;传感器网络;专题;导读;智能手机;信息采集

【作者】王文东

【作者单位】北京邮电大学软件学院党委;北京通信学会

【正文语种】中文

【中图分类】TP393.0

【相关文献】

1.大数据技术专题讲座(一)第2讲群智:基于大数据的移动互联网新思维 [J], 陈隆亮;李志刚;王真;孙家圣 2.基于压缩感知的移动群智感知任务分发机制 [J], 宋子晖;李卓;陈昕

3.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 [J], 向罗勇; 陈文;

张陆洋

4.感知质量优化的移动群智感知任务在线分发算法 [J], 张伟;李卓;陈昕

5.群智感知计算专题前言 [J], 肖甫

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移动群智感知网络技术的研究与应用

随着信息技术和互联网的快速发展，人们也对于信息获取和处理的需求越来越多。传统的传感器网络虽然可以满足一部分需求，但是其种类和数量有限，覆盖范围有限，而且采集到的数据也不一定准确。因此，移动群智感知网络技术应运而生。

移动群智感知网络（Mobile Crowdsensing Network）简称MCSN，是一种基于移动终端的感知网络，能够动态地组织社区中的移动设备完成感知任务。MCSN的核心思想是将移动设备作为感知节点，利用其自身的计算、存储和通信资源，组织形成一种分布式感知网络，将感知数据上传到云端进行处理和分析。

MCSN的优势在于可以快速地完成大规模感知任务，提高感知数据的准确度和实时性，同时降低了感知的成本和覆盖范围，增加了感知数据的多样性和丰富度。MCSN在环境感知、交通监测、健康监护、社交娱乐等方面都有着广泛的应用前景。

MCSN的具体实现需要解决一系列技术难题，包括感知任务的发布、节点的组织与调度、感知数据的处理与分析等环节。以下是MCSN中一些比较重要的技术点：

1、感知任务发布与管理。感知任务的发布需要考虑到任务的类型、时间、地点、感知内容等因素。同时，也需要考虑到节点的数量和分布情况，进行任务调度和节点分组。需要使用一些高效的算法来确保任务的分配和完成。

2、节点的组织与调度。节点的选择和组织需要考虑到节点的可靠性、能耗和通信质量等因素。同时，节点的调度和位置估计也需要采用一些优化算法来进行优化。

3、感知数据的处理与分析。感知数据的处理和分析是MCSN中最关键的环节之一。需要根据不同的应用场景和任务需求，进行数据预处理、特征提取、数据分类等工作，同时也需要进行数据的可视化和结果评估。 MCSN的应用场景非常广泛，下面列举几个比较有代表性的应用：

1、智慧城市环境感知。通过MCSN可以监测城市的空气质量、噪声、温度、湿度等环境参数，同时可以监控交通流量、车辆拥堵情况等，为城市管理和规划提供数据支持。

群智感知的基本概念

- 1 - 群智感知的基本概念

群智感知是指通过智能手机、平板电脑等移动设备，利用人们的个人观察和经验，收集、分析和共享信息来解决问题的一种技术。它将人们的智慧、经验和知识集中起来，形成一种集体智慧，以解决各种问题。

群智感知的基本概念包括四个方面：信息收集、信息分析、信息共享和问题解决。信息收集是指从人们的经验、观察和感知中收集信息，这些信息可以是图片、视频、声音或文字。信息分析是指将收集到的信息进行处理和分析，利用算法和人工智能技术来提取有用的信息和知识。信息共享是指将处理后的信息和知识进行共享，使更多的人可以使用这些信息和知识来解决问题。问题解决是指利用群智感知技术来解决各种问题，例如环境污染、交通拥堵、自然灾害等。

群智感知的优点是可以利用大量的人力和智力资源来解决问题，提高解决问题的效率和质量。此外，群智感知还可以促进人们之间的交流和合作，提高社会凝聚力和合作意识。

未来群智感知技术在智慧城市管理中的应用

随着城市化进程的不断加速，全球各地都在积极推进智慧城市建设，未来城市不仅需要更加智能化的设施和服务，更需要一种能够动态感知、快速反应的监测系统，这时候群智感知技术就显得尤为重要。未来群智感知技术对于智慧城市管理的应用，将会给我们的城市带来哪些变化？

一、什么是群智感知技术？

群智感知，又称众包感知，指的是利用移动设备、传感器等技术手段，将人与物联网连接起来，共同收集、处理和分析城市数据的一种信息收集方法。通过群智感知技术，我们可以利用大规模的人力资本，搜集大量的城市数据，快速检测潜在的城市危机，从而更有效地预测和响应城市事件。

二、智慧城市管理的应用

在智慧城市的日常管理中，群智感知技术具有广泛的应用范围，它可以帮助城市管理者更好地管理和保障城市的公共安全、交通、绿化、环境等方面的工作。

1. 公共安全方面

通过群智感知技术，可以将市民和政府相关部门建立一个互通信息的平台。例如，一旦发现有可疑人员或物品，市民可以使用手机进行拍照或举报，将这些信息上传到智慧城市监控系统中，快速反馈到相关部门，从而及时处置。

同时，也可以利用群智感知技术对城市的安全性进行评估，了解哪些地区存在隐患，实时监测城市事件，从而快速的响应和处理突发事件。

2. 交通方面群智感知技术的另一个重要应用是交通管理。通过监测车流量、车速、车辆类型等信息，提供实时的交通数据分析，帮助交通部门更好地管理城市的交通，并提供更好的用户体验。

除了大规模的交通管理，群智感知技术也可以针对个人出行提供相应的服务，例如提供出行路线的导航和推荐，优化出行时间等。

3. 绿化方面

同时，群智感知技术也可以帮助政府部门实现对城市的绿化管理。通过群众的智慧，可以发现城市树木的健康状况、绿地使用情况、公园场馆是否存在设施故障等问题。

此外，群智感知技术还可以搜集空气质量、噪音等数据，实现城市环境的监测管理，响应公共环境事件。

普适计算中的移动群智计算技术研究

普适计算是计算机领域中的一个非常重要的概念，指的是将计算机技术融合到人类日常生活中的各种活动中，使计算机服务能够随时随地地为人类所用，并且能够发挥最大的价值。而在普适计算领域中，移动群智计算技术无疑是一种具有广泛应用前景的技术，其优势在于可扩展性强、能够优化服务性能、能够降低成本等等。

首先，移动群智计算技术是指通过对移动设备的集合利用，实现大规模计算的一种技术。它可以将分散的处理能力集中起来，使其像超算一样进行运算。这种技术的难点在于协调被并行处理的任务，以及同时保证其完整性和正确性。目前，移动群智计算技术主要通过任务分配的方式实现，即将任务拆分等分配给多个设备来进行处理，从而实现并行计算。

移动群智计算技术的应用范围非常广泛，在众多领域中均有所涉及。例如，在社区服务中，通过移动群智计算技术，可以使得社区居民的日常生活得到更好的服务和保障。在医疗服务领域，利用移动群智计算技术，则可以实现医疗资源的整合和优化，以及病人的预防和治疗等。在环境监测领域中，借助移动群智计算技术，可以收集并管理复杂的环境数据，以提高环境监测的效率和准确性等。而在移动群智计算技术的发展过程中，出现了一些非常重要的技术移项，如感知计算、移动云计算、移动边缘计算等。感知计算主要是通过实时感知数据，来达到普遍的计算目的。它能够整合各种信息来源，并实现自动处理。移动云计算是利用云计算技术，通过将服务放在云端，使用户可以通过移动设备进行访问。而移动边缘计算技术则是利用网络边缘设备，通过协助计算机执行一些基本计算，从而提高计算处理的效率和质量。

当然，在移动群智计算技术的应用中，也可能会出现一些风险和隐私问题。这时候，我们需要采取一些措施来减少风险和保护隐私。例如，利用数据加密、身份认证、风险控制、资源调度以及隐私保护等技术来提高数据的安全性和可靠性。同时，我们也需要依靠不断推进技术创新，来解决这些问题，使得移动群智计算技术得以安全、有效地应用。