户外可穿戴情境感知系统的研究与实现

为了使可穿戴设备更加具有实践性和个性化,满足人们更好地感知环境、认识自己的需求,在研究可穿戴智能设备及情境感知技术的基础上,结合GPS技术及微机电系统传感器对周围环境进行感知和数据采集,设计并实现一种可穿戴式户外情境感知系统,用于提供GPS位置信息、气压、温湿度、时钟日期和运动轨迹等。结果表明,该系统具有便捷、准确、功耗低的特点,可广泛应用于户外旅游探险、登山、航海、车辆的安防定位和军事反恐等诸多领域。

记忆计算:概念、特性及研究进展

随着信息技术的发展,尤其是移动互联网与物联网的发展,有关个人工作和生活的数据呈指数型增长。这些海量的数据中蕴含着丰富而有价值的个人信息,如何从这些数据中挖掘出有价值的信息成为当前信息领域的重要问题。针对该问题,介绍了普适计算领域新兴起的研究主题——记忆计算。记忆计算旨在通过各种带感知和计算功能的设备,比如智能手机、可穿戴设备等,实时感知和捕获用户线上线下活动的数据,分析并挖掘其内在价值,进而组织和管理有意义的记忆数据,实现基于情境的记忆数据呈现,以辅助个体记忆,支持社群交流与协作。讨论了基于移动情境感知的记忆计算的概念、特性、系统模型以及当前研究的关键技术与挑战,综述了记忆计算在生活日志、记忆提醒、往事回忆和群体记忆分享等方面的研究进展,并对其未来发展进行了展望。

基于环境感知的安全移动存储系统设计与实现

基于环境感知的安全移动存储系统结合了加解密、射频识别和实体鉴别技术,确保只有授权的用户在管控区域内的合法主机上才能使用移动存储设备,实现了对不同用户和不同级别主机的访问控制;系统独有的双射频环境感知机制可以保证设备被带离管控区域时,密钥被安全地销毁。实验结果表明,该安全移动存储系统达到了设计要求,各项功能稳定,有效地保障了设备内的数据安全。

移动情境感知及其交互研究

结合情境信息的移动应用和交互研究是普适计算领域中非常重要的内容。综合移动情境感知相关研究的发展,从人机交互研究的角度,提出了基于用户、环境和任务的情境信息分类方法。根据情境信息的数据获取、数据表示、系统架构、数据处理、服务应用和系统评价等六个方面,分析了移动情境感知应用研究的关键问题,总结了移动情境感知对人机交互研究中的研究方法、数据收集、用户控制感及交互方式等产生的影响。最后提出了当前移动情境感知及其交互研究中存在的问题和可能的研究方向。

MCSM:一种基于移动设备的上下文感知中间件

提出一种针对移动设备的上下文感知中间件MCSM(Mobile Context Sensing Middleware).MCSM可以动态地感知当前移动设备的内外部计算环境及用户活动等上下文信息,并以统一的接口将感知到的上下文数据提供给上层应用程序.为了克服外部传感器数据的高异构性,MCSM采用了一种基于XML的上下文数据描述语言CDDL.基于MCSM的原型系统表明,MCSM具有良好的运行效率和可扩展性,并可显著提高上下文应用程序的开发效率.

利用情境感知提高LBS适切性的研究

针对目前LBS发展缺乏用户粘性的瓶颈问题,文中提出LBS适切性的概念,并研究了利用情境感知提高这种适切性的关键方法:建立LBS情境知识库和LBS情境推理机。文中预测了情境感知设备的应用,详细讨论了LBS的情境划分,设计了LBS情境感知系统的参考架构、LBS情境知识库的基本结构,以及基于回溯策略的LBS情境推理机实现方法。情境感知使LBS的输入方式,从显示输入为主向隐式输入为主转变,用户在没有任何输入的状态下就能得到适切的服务,这为提高人机交互的简易性、高效性以及LBS系统行为的灵活性和智能性奠定了必要基础。

移动终端基于情景感知的电源优化技术

为了优化国产操作系统的电源管理,提出一种基于情景感知的电源优化技术,根据终端的不同使用场景,分析WiFi和屏幕的状态,并采用自组织特征映射算法作为理论基础,实现对WiFi和屏幕的智能管理。在支持国产操作系统的移动终端上进行测试和对比,实验结果表明,移动终端的续航能力有显著提升。

基于物联网的配电系统传感器故障检测与定位

为了有效地对配电系统中电流传感器实现故障检测与定位,设计了基于物联网(IoT)的故障检测与定位方法。采用区域分割方法将配电系统划分为不同的区域,并在每个区域的边界部署电流传感装置。通过引入边缘设备来过滤和限制通过互联网传输的数据量,利用上下文感知策略(CAP)作为附加特征,结合消息队列遥测协议(MQTT)将信息传输到云服务器,实现了对配电系统中的单个和多个传感器的故障检测与定位。通过对IEEE-37节点测试馈线的配电系统进行仿真,结果表明:所提方法对配电系统中的智能电表提供的电流测量要求较低,利用CAP可智能地预处理和过滤测量数据,确保只有测量值发送到云服务器中。

基于端云协同的商用设备运动纠正系统的设计与实现

介绍了一种GymBeats运动纠正系统原型,该系统展示了用户如何独自通过商用设备校正运动中身体姿势的错误。具体而言,本文提出了一种新颖的上下文感知运动纠正方法,包括状态识别和错误识别。此外,开发了一套基于端云协同的系统,并通过一种典型的全范围练习运动来描述系统的可行性。本文面向15位用户对GymBeats的2种反馈形式进行评估,即实时语音反馈和可视化报告反馈。实验结果表明,GymBeats可以以低成本和便捷的方式来提高身体姿势的正确性。

情境感知驱动的移动设备自适应用户界面模型

为降低移动设备控制与对话中的用户认知负荷和操作难度,采取基于情境感知的自适应人机交互策略,分析其中的交互机制和可视化形式,建立用户界面模型指导界面设计和原型构建。该模型制定了原始情境数据的分类感知方式、作用机制和结构化组织形式,设定不同的自适应控制策略和情境触发规则,对自适应交互状态转移过程进行约束。形式化定义自适应过程中的界面模式及其转换函数,并提出重构、替代、几何变换、过滤和推送等具体可视化表达形式。根据用户反馈信息选取显性和隐性评价指标,构造评价函数评估自适应效果,对自适应机制进行相应调整与优化。应用此模型进行自适应手机名片夹界面的视觉设计和原型开发,测试结果表明,自适应界面能有效提高用户操作效率和主观满意度,进一步验证了模型的可行性与有效性。

情境感知移动多媒体服务研究

情境感知移动多媒体服务是借助智能移动设备(如手机、Ipad等)为用户提供丰富的多媒体信息服务。情境感知移动多媒体系统需要应对高度动态的环境和不断变化的用户需求,文章提出情境感知移动多媒体服务系统的结构框架,允许不同实体在移动环境下处理情境,提供自适应的个性化服务。以本体作为情境模型,将不同各领域之间的不同相关信息进行情境概念的形式化描述和限制。情境感知移动多媒体服务应用前景非常可观,其应用领域包括旅游指南、移动广告、情境感知主动新闻服务等。但在提供服务过程中,有些问题尚待解决,如个人隐私保护、移动设备的硬件等限制了其潜在应用,为此我们可尝试引入云计算技术,提高移动多媒体服务的质量。