25、人类中心的网络物理系统：活动识别技术解析

人类中心的网络物理系统：活动识别技术解析

1. 多层面系统概述

多层面系统在运行时检查并分割接收到的传感器事件，使用基于图的数据库存储数据，以保留传感器和增强现实（AR）结果的语义元数据。多线程处理使系统能在活动展开时进行渐进式推理，利用 Pellet 的增量推理功能，仅对受影响的变化进行推理，减少了从传统数据库获取传感器数据并对整个本体文件进行语义推理的定制查询工作量。此外，还开发了安卓应用和 Web 界面，利用轻量级 Web 服务查看传感器事件、AR 结果、管理用户偏好等。不过，与第三个原型相比，第四个原型的关键限制在于单台机器进行数据收集、推理和存储任务所需的运行时内存和核心数量。

2. SMART 系统：顺序活动识别的独立系统

2.1 系统需求与潜力

智能家庭（SH）是环境辅助生活的可行解决方案，但目前缺乏能帮助居民在正确时间、地点进行正确活动的最佳方案。研究开发的 SMART 系统是一个功能丰富的网络物理系统，能监测居民行为、学习其偏好并提供上下文感知的帮助。该系统基于形式化的本体活动模型，利用标记语言进行语义和知识建模，增强了自动处理和自动化水平。推理算法不仅能处理孤立的子活动，还能利用先前子活动的知识，实现更准确的活动识别，并能根据用户活动模式提供个性化帮助。

2.2 SMART 系统架构

SMART 系统的概念架构底层数据模型包含本体活动模型，这是问题社区中常用术语的共享知识，与用户特定偏好分离。用户与智能设备交互的信息由系统监测和处理，用于活动识别。系统根据日常生活活动（ADL）本体模型匹配用户输入的活动，并通过比较已激活传感器和用户偏好的传感器使用方式提供帮助，同时在必要时更新用户偏好。

层次	信息
用户	与传感器交互，期望获得正在进行的活动及下一步操作的帮助
智能环境	由传感器和执行器组成，用于监测用户活动并提供帮助通知
活动识别/帮助	接收激活的传感器列表，使用 ADL 本体查找匹配活动，并提供帮助
ADL 帮助/偏好	接收识别的活动，使用 ADL 本体查找相关传感器，更新用户偏好
数据模型	以层次结构建模活动和偏好，明确关键概念和关系，分离通用知识和特定知识

系统的主要组件及其关系围绕 SH 领域知识的本体建模和表示展开。上下文本体用于语义描述上下文实体和传感器观测，生成的语义上下文用于活动识别和帮助。ADL 本体一方面用于创建居民的 ADL 实例，另一方面作为通用 ADL 模型。活动识别和帮助通过描述逻辑推理器实现，推理器根据语义描述和 ADL 本体提供渐进式活动识别和粗粒度帮助，结合具体传感器观测可提供细粒度的个性化帮助。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(用户):::process -->|交互| B(智能设备):::process
    B -->|信息| C(系统):::process
    C -->|活动识别| D(ADL 本体模型):::process
    D -->|匹配活动| C
    C -->|比较传感器| E(用户偏好):::process
    E -->|反馈| C
    C -->|提供帮助| A

2.3 SMART 系统实现与操作

SMART 系统使用 C#、ASP.NET、Ajax 和 Silverlight 开发，支持音频和图形用户体验。语义数据的创建、管理和查询使用 SemWeb 语义技术和 SPARQL，语义推理使用 Euler 推理引擎。系统提供配置工具、图形视图和功能按钮，用于导入本体、设置参数、选择提醒方式、配置硬件等。

系统部署在智能家庭实验室的计算机上，通过 Tynetec 接收器收集传感器激活信号。运行时，系统从指定通信端口获取实时传感器激活信息，聚合信息生成活动描述，输入推理引擎进行活动推断。随着用户与物体交互，系统不断进行活动识别，动态显示激活传感器序列、识别的活动和系统状态。

操作步骤如下：
1. 配置系统：使用配置工具导入活动和上下文本体，设置推理和学习参数、音频提醒方式、硬件通信端口、事件优先级和用户活动配置文件。
2. 部署传感器：在智能环境中部署 Tynetec ZP0532 系列传感器，使用 Tynetec 接收器收集信号。
3. 系统运行：系统从通信端口获取传感器激活信息，聚合生成活动描述。
4. 活动识别：推理引擎根据活动描述和模型进行活动推断。
5. 结果显示：系统动态显示激活传感器序列、识别的活动和系统状态。

2.4 SMART 系统的局限性与机会

SMART 系统存在四个主要缺点：
1. 技术限制 ：基于 dotNET 技术开发，限制了可有效使用的技术，许多语义本体建模和推理工具无法与之有效集成。
2. 功能重复 ：每个 SMART 环境实例的功能在本地重复，可通过 Web 服务将部分功能迁移到共享资源，减少本地服务器需求。
3. 代码结构问题 ：整体代码结构可能限制未来开发，使用 Web 服务可提高组件开发的自主性和软件复用性。
4. 许可证费用 ：基于 Microsoft dotNET 框架，需要支付托管操作系统的许可证费用。

不过，采用代理或面向服务架构（SOA）方法可去除 dotNET 技术，避免许可证成本。在本地 Web 服务无需互联网访问的场景下，系统有一定优势，但连接互联网托管的 Web 服务组件时，需要冗余网络确保系统功能。

3. 基于代理的复合活动识别系统

3.1 复合活动识别任务划分

复合活动识别可分为动作识别、简单活动识别和复合活动识别三个相互依赖的子任务。动作识别使用本体推理处理传感器数据段中的数据，得出原始动作，是简单活动识别的一部分。简单活动识别采用并修改了基于本体的活动识别方法，通过逻辑本体语言（如 OWL）构建和描述活动模型，使用语义推理处理传感器数据。为支持复合活动识别，增加了生成活动描述的步骤，活动描述是原始动作的集合，通过与活动模型比较，确定正在进行的简单活动。简单活动识别结果通过特定机制聚合，不同任务可采用不同技术。

3.2 概念架构

系统的模块化架构包含三个核心知识库：静态活动模型知识库（StatSKB）、复合活动动态模型知识库（DynaCAKB）和上下文驱动规则库（ContextRB）。数据监测和分割组件收集和分割传感器数据流，集成活动推理组件执行迭代动作推理、活动推理和活动分析与细化任务，分别在复杂活动识别单元（CARU）和简单活动识别单元（SARU）中进行。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(数据监测和分割组件):::process -->|数据段| B(CARU):::process
    C(SARU):::process -->|状态| B
    B -->|反馈| A
    D(StatSKB):::process -->|知识| B
    D -->|知识| C
    E(DynaCAKB):::process -->|知识| B
    F(ContextRB):::process -->|规则| B

3.3 多代理系统实现

概念架构在多代理系统中实现，代理具有自主性、社交能力、反应性和主动性等特性，适用于复杂、普遍和分布式的应用场景，如智能家庭的活动识别。系统确定了四个代理角色，对应四种代理：
1. 监测和分割代理（MSA） ：接收传感器数据流，使用时间窗口实时分割数据，并将数据段发送给复合活动识别代理（CARA）。
2. 复合活动识别代理（CARA） ：处理 MSA 发送的数据段，确定动作并生成活动描述，创建简单活动识别代理（SARA）并提供活动描述，接收 SARA 的反馈，将活动数据发送给活动分析代理（AAA），最终将识别结果提供给应用程序，并向 MSA 发送识别状态信息。
3. 简单活动识别代理（SARA） ：接收活动描述，进行本体推理确定活动标签，并将识别状态反馈给 CARA，可根据预定义的时间阈值终止。
4. 活动分析代理（AAA） ：根据 CARA 提供的活动数据进行分析和细化，输出简单或复合活动结果。

通过多代理系统，不同组件具有自主性，可并行执行任务，提高系统的灵活性和效率。

综上所述，无论是 SMART 系统还是基于代理的复合活动识别系统，都在活动识别和辅助生活方面展现出巨大潜力，但也面临着一些技术和实现上的挑战。未来的研究可以进一步探索如何优化系统架构、提高语义建模能力、降低成本并确保系统的可靠性和可扩展性。

人类中心的网络物理系统：活动识别技术解析

4. 系统对比与总结

为了更清晰地了解不同系统的特点，下面对 SMART 系统和基于代理的复合活动识别系统进行对比。

系统	优点	缺点	适用场景
SMART 系统	功能丰富，能监测居民行为、学习偏好并提供上下文感知帮助；基于本体活动模型，增强自动处理和自动化水平；推理算法可结合先前知识实现更准确识别	技术受限，基于 dotNET 技术，与许多工具集成困难；功能本地重复，代码结构不利于未来开发；需支付许可证费用	本地部署，对互联网依赖较小的智能家庭场景
基于代理的复合活动识别系统	采用多代理架构，组件具有自主性，可并行执行任务，提高灵活性和效率；能处理复合活动识别的复杂任务	系统架构相对复杂，开发和维护难度较大	复杂、分布式的智能家庭活动识别场景

通过对比可以看出，不同系统适用于不同的场景。在选择系统时，需要根据实际需求、技术能力和成本等因素进行综合考虑。

5. 活动识别系统的未来发展方向

随着技术的不断发展，活动识别系统也将不断演进。以下是一些可能的未来发展方向：

5.1 增强语义建模能力

目前的系统在语义建模方面仍有提升空间。未来可以引入更先进的语义本体工具，如 Pellet 或 Fact++，以提高系统对活动和上下文的理解能力，实现更精准的活动识别和个性化帮助。

5.2 降低成本

现有系统存在许可证费用等成本问题。未来可以探索开源技术和免费框架，或者采用云服务等方式，降低系统的部署和运营成本。

5.3 提高系统的可靠性和可扩展性

在复杂的智能家庭环境中，系统的可靠性和可扩展性至关重要。可以通过引入冗余网络、分布式架构等技术，确保系统在各种情况下都能稳定运行，并能方便地扩展功能和接入新的设备。

5.4 融合多种技术

活动识别系统可以与其他技术，如人工智能、机器学习、物联网等进行深度融合。例如，利用机器学习算法对大量的传感器数据进行分析和学习，提高活动识别的准确性和效率；通过物联网技术实现设备之间的互联互通，提供更智能的服务。

6. 操作建议与最佳实践

为了更好地实现活动识别系统的功能，以下是一些操作建议和最佳实践：

6.1 系统配置

• 在配置系统时，要根据实际需求合理设置推理和学习参数，确保系统能够准确地识别活动。
• 选择合适的音频提醒方式和事件优先级，以提高用户体验。
• 定期更新活动和上下文本体，以适应环境和用户需求的变化。

6.2 传感器部署

• 合理布局传感器，确保能够全面监测用户的活动。不同类型的传感器可以相互补充，提高监测的准确性。
• 定期检查传感器的状态，确保其正常工作。

6.3 数据管理

• 对传感器数据进行有效的管理和存储，以便后续的分析和处理。可以采用数据库或云存储等方式。
• 定期清理无用的数据，以减少系统的负担。

6.4 系统维护

• 定期对系统进行维护和更新，修复漏洞和优化性能。
• 建立备份机制，以防止数据丢失。

7. 总结

活动识别系统在智能家庭和环境辅助生活领域具有重要的应用价值。SMART 系统和基于代理的复合活动识别系统各有优缺点，适用于不同的场景。未来，活动识别系统将朝着增强语义建模能力、降低成本、提高可靠性和可扩展性以及融合多种技术的方向发展。通过合理的系统配置、传感器部署、数据管理和系统维护，可以更好地实现活动识别系统的功能，为用户提供更智能、便捷的服务。

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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(活动识别系统):::process -->|发展方向| B(增强语义建模能力):::process
    A -->|发展方向| C(降低成本):::process
    A -->|发展方向| D(提高可靠性和可扩展性):::process
    A -->|发展方向| E(融合多种技术):::process
    B -->|操作建议| F(合理配置系统):::process
    C -->|操作建议| G(选择开源技术):::process
    D -->|操作建议| H(引入冗余网络):::process
    E -->|操作建议| I(结合机器学习):::process
    F -->|最佳实践| J(定期更新本体):::process
    G -->|最佳实践| K(采用云服务):::process
    H -->|最佳实践| L(建立备份机制):::process
    I -->|最佳实践| M(分析大量数据):::process

总之，活动识别系统的发展前景广阔，但也面临着一些挑战。我们需要不断探索和创新，以推动活动识别技术的发展，为人们的生活带来更多的便利和舒适。