面向|“城市计算夏令营”精华课程：面向智慧城市的智能感知技术( 五 )
身份识别技术在日常生活中扮演者举足轻重的作用。现有指纹、虹膜、视频等识别技术往往需要用户靠近识别设备或者易受遮挡、光线等问题影响，限制了其使用的范围和可靠性。同时，由于声波波长远小于电磁波，所以理论上具备更高的感知“分辨率”。因此，利用普通商用音频设备，提出了一种基于超声波信号的细粒度步态特征分析及身份识别方法。相比现有方法，具有非侵入、低成本和保护隐私等优势。具体而言，通过对行走时的回波信号进行时频分析，捕捉身体各个分支的运动状态，从宏观和微观两个维度提取步频、步长、步速等细粒度步态特征，融合多维特征构建身份识别模型，准确率高达96.6%。相关工作发表在ACM UbiComp 2019 [21]。
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▲图16 基于超声波身份识别的方法框架
2.2 基于无线感知的呼吸检测
利用人体呼吸会引发胸脯起伏这一事实，提出了一种基于普通音频设备的高精度声波测距方法C-FMCW，利用发送波形与回收波形的互相关性实现信号飞行时间的精确估算，利用扬声器和麦克风之间的“自干扰”现象消除因采样率不一致和开机时间不一致引入的测距误差，利用呼吸所引发胸脯起伏的周期性排除胸腹以外的反射源，有效克服了现有方法测距精度受限于扫频带宽（分辨率不足）以及真实环境中存在干扰反射等问题，实现了微小胸脯起伏的精准测量，当设备距离被测者1米之内时。相关成果发表于国际学术会议UbiComp 2018 [22]。
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▲图17 基于精准测距的呼吸检测
进一步地，鉴于基于胸脯起伏感知而实现的呼吸检测方法存在一个共性假设，即胸脯起伏是呼吸的可靠表征。然而，当发生类似阻塞性睡眠呼吸暂停等呼吸事件时，胸脯起伏仍然存在甚至可能更加明显，但是呼吸已经停止（气流消失）；当身体覆盖物交厚实胸脯起伏被完全遮挡。上述两种情况下，直接测量胸脯起伏的呼吸检测方法失效。针对此，提出了一种高灵敏度呼吸气流感知方法，通过建立呼吸气流散射声波信号所产生多普勒效应的理论模型，准确刻画呼吸气流大小及方向变化与所观测到多普勒效应之间的对应关系，提出了鲁棒可靠的实时多普勒效应提取方法，实现了呼吸气流的有效检测。相关成果发表于国际期刊 IEEE Internet of Things [23]。
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▲图18 基于高灵敏度气流感知的呼吸检测
三、未来发展趋势
智能物联网AIoT 智能物联网通过各种传感器联网实时采集各类数据，进而在终端、边缘或云端通过机器学习和数据挖掘方法进行智能化处理和理解；强调云边端协同感知（边缘智能）与分布式认知计算等能力；目前已逐步融入国家重大需求和民生的各个领域，例如智慧城市、智能制造、无人驾驶、军事国防、智能家居等。
人工智能2.0-群体智能 群体智能是《新一代人工智能发展规划》的六个重点发展方向之一，是一种通过聚集群体的智慧解决问题的新模式。群体智能源于生物学和生态学等领域，其基本思想是：一群相同的自然生物或人造生物，如蚂蚁、蜜蜂、白蚁、鱼和鸟等，每一个体拥有的智慧有限，但通过群体合作能够实现超越个体行为的集体智慧。
人-机-物异构群智融合计算 上述技术发展趋势背景下，计算系统正从信息空间拓展到包含人类社会、信息空间和物理世界的三元世界，人机物三元融合计算成为重要形态。有效协同与融合人机物异质要素，进而构建新型智能感知与计算系统，是解决智能制造、智慧城市、社会治理等国家重大需求的有力支撑。相对于已开展研究，从单纯“以人为中心”的群智感知拓展深化为“人-机-物异构群智融合计算”，构建具有自组织、分布式学习等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升，将成为未来的研究热点。
注1：菲涅尔区模型源于光的干涉和衍射研究，揭示了光从光源到观察点传播的物理规律，其中菲涅尔区是指以收发设备两点为焦点的一系列同心椭圆。由于光的传播通路长度不同，传播到第一菲涅尔区的光波与视距路径（Line-of-Sight, LoS）具有相同相位，导致在观察点得到叠加增强的信号；传播到第二菲涅尔区的光波因与LoS相位相反，导致观察点得到叠加减弱的信号。随着菲涅尔区的奇偶交替，导致在观察点得到增强和减弱的干涉叠加结果。
相关文献
刘云浩. 群智感知计算, 中国计算机学会通讯, 2012.
Bin Guo, Zhu Wang, Zhiwen Yu, Yu Wang, Neil Yen, Runhe Huang, Xingshe Zhou. Mobile Crowd Sensing and Computing: The Review of an Emerging Human-Powered Sensing Paradigm, ACM Computing Surveys, vol. 48, no. 1, 2015, pp. 1-31.
Bin Guo, Qi Han, Huihui Chen, Longfei Shangguan, Zimu Zhou, Zhiwen Yu. The Emergence of Visual Crowdsensing: Challenges and Opportunities. IEEE Communications Surveys and Tutorials, vol. 19, no. 4, 2017, pp. 2526-2543.
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