物联网导论

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评定成绩：物联网导论智慧城市现状及发展学院名称：学生姓名：专业：班级：学自动化学院罗辰物联网工程08051403 2014212923 号：指导教师：李永福填表时间：2016 年12 重庆邮电大学月摘要当前城市发展面临着环境、经济、社会等方面的问题，其主要原因是城市未发展成为可自我调节并可持续发展的系统。因此，未来城市发展必须走多种可持续发展相结合的道路。智慧城市研究是一项系统工程，为了更好地理解系统结构和特征，需要建模进行分析，从而理清和量化智慧城市建设过程中涉及关键要素及其之间的逻辑关系，从而为实践提供工具。针对这一问题，提出了一个可供

未来研究不断探索的模型。关键词：智慧城市，发展现状I 目录摘要................................................................

I 第一章智慧城市的背景 (3)

产生背景 (3)

智慧城市的意义................................................ 3 第二章智慧城市的发展现状............................................. 5 数据中心......................................................

5 感知功能...................................................... 5 第三章智慧城市核心问题.. (7)

云计算数据中心的关键技术问题.................................. 7 城城感知网关键技术问题. (7)

关联数据处理的关键技术问题.................................... 8 第四章智慧

城市实现的目标............................................. 9 第五章总结..........................................................

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转效率，提升城市服务水平，促进城市的可持续、跨越式发展。以此构建新的城市发展形态，使城市自动感知、有效决策与调控，让市民感受到智慧城市带来的智慧服务和应用。在城市化与人类文明快速发展，世界各大中城市却普遍而临能耗紧缺、环境污染、交通拥堵等发展问题的环境下，城市计算作为一个以物联网感知为基础，关联数据技术、大数据挖掘与分析技术为核心的全新概念被提出。城市计算的内涵在于将城市空间中的每个传感器、设备、人、交通工具、建筑物、道路都能被当作一个单元去感知城市动态，协同完成一个城市级别的计算以服务于市民和城市。城市计算旨在通过城市感知、数据挖掘、智能提取、改善服务四个环节形成的循环过程来智慧

型地提升市民生活和城市环境，以及通过整合交通流量、人口流动、地理和地图数据、环境、能源消耗、人口总数和经济状况等一系列异构数据源来深度分析突发现象背后的本质和科学。它以物联网感知、整合多源城市信息，以云计算中心为计算载体，进行数据关联、数据挖掘和智能分析，面向市民和城市提供的智慧综合服务，智慧化地提升市民生活和城市环境。 4 第二章智慧城市的发展现状数据中心在过去，国外政府部门传统上在新技术的使用上总是比较迟缓，但是云计算的效率和低成本服务传递优势吸引了全球各个行业和政府部门的关注。管理智慧化城市数据的主要挑战在于需要公用的信息模型，以及覆盖在整个城市内甚至大都会区的多个城市间的多个代理，来安全的分享信息的能力。一方面为了确保在管理智慧城市基础设施和服务时端到端的可视化，需要集成各类数据源的数据。每一个有自己的抽

样频率，延迟特性和语义。例如，道路相关的信息分散在很多的机构中，如交通，城市规划，公用市政事业，应急服务，公共安全和环境管理等。另一方面从城市环境中感知的数据的安全性是一项主要的挑战。城市数据中心等同于最大有失效可能的潜在单点，因而要求最严格的安全。管理者必须设计隐私政策，组织未经授权的数据访问。访问控制机制也要确保数据可以可视化，分析，建模应用的同时，不会导致滥用。利于移动电话数据可以在设备拥有者明确同意后，用于感知交通拥塞，但是不能用于超速驾驶的依据。对数据流和应用的安全性和可控性的访问引擎，要求非常精巧，而且实时响应。新模型要求在限制条件下，尽可能的透明化。感知功能城市密布各类传感器，智能水表和电表，移动电话，设备，交通流量传感器，停车计时器，建筑传感器等。甚至人本身也能成为传感器，在城市运行中，用人群感知力收集智能也是

一个出现的研究领域。在感知城市和居民这一环节，最主要的技术挑战在于质量与代价的折中、确保隐私和信息安全。但目前的传感器网络布置中存在几个难题：1．质量与费用问题——廉价的、泛在的传感器将在城市中大规模的使用，但是它们的有噪声和低质量的信号，为分析系统增加了额外 5 的负担，可能经常需要频繁的校准和诊断评估。与之相比，高成本的嵌入式智能传感器使分析过程简化，同时提供更好的精度，甚至具有自校准和自诊断功能，但是不可能在大片区域上大量部署。2．多用途与费用问题——一个传感器如果改变了它的原始用途，将无法产生高质量的数据，如果用另一个传感器代替或者更换恰当的传感器，都会特别的昂贵。3．隐私问题——传感器产生最佳的数据，同时可以最有效的对数据建模，这样的传感器也是最易遭到入侵的，因而最容易让环境中的居民感到不舒适。这也是在每一件家电

上配置能源监测装置在现阶段缺乏实用性的一个原因。4．安全问题——确保传感器和执行器的安全，也是一项重大的研究课题，这关系到信息的获取、储存和传输。窥视和篡改传感器数据是非常可怕的事情，小到居民不在家时的小偷，大到恐怖分子切断城市的电力和供水系统。在传感器大规模使用之前，信息安全必须要提高一个新的层级。为了解决上述问题1和2，部分学者把关注点放在了用移动电话作为本地感知上。移动电话可以通过基站产生的数据估计用户的位置。这是一种测量位置数据的不昂贵的方式，是很多的智慧城市应用成为可能，比如估计交通流量和应急响应，对发展中的经济的一个有吸引力的选项。不得不考虑一个问题，里面的很多错误要求复杂的分析来剔除错误。 6 第三章智慧城市核心问题云计算数据中心的关键技术问题现有城市的信息系统采用单独部署的方式，硬件

计算资源无法得到高效的利用，且不能满足未来信息系统的拓展、海量数据分析与处理要求、以及智慧城市的业务需求，需要建立基于云计算的智慧城市信息系统模型。通过硬件资源虚拟化及资源动态分配与管理、分布式文件系统、分布式存储系统、分布式计算模型来构建智慧城市的信息系统模型，实现智慧城市对信息的高效存储与管理。城市数据中心作为智慧城市信息系统的核心枢纽，基于云技术构建城市云数据中心能提升智慧城市信息系统的高可用性、高性能以及数据中心硬件资源的利用率。云数据中心通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和网络资源统一构造成虚拟资源池，使用虚拟资源管理技术实现云计算资源按需自动分配与调度、动态扩展、自动部署；用户按需获取资源。而如何对云计算资源进行有效管理与高效调度，保证云数据中心的均衡负载性能及低能耗已成为当前云计算研究的难点。城城感知网关键技术问题

智能服务所依赖的物联网感知层提供的信息来源多、类型杂、体量大，需要构建统一的数据接入与汇集机制。物联网、泛在网为人们的社会、经济生活提供了异构、多维、海量、多时相和多观测模型的信息，泛在信息来自种类繁多的传感器、控制器和计算终端，这些设备所采用的技术主要针对某一类应用展开，之间缺乏兼容性和体系规划，如何实现各种通信标准的互联互通，以及不同数据格式的转换，就成为知智能服务必须解决的问题。7 这些设备不同部门的计算和存储节点维护，管理和协调这些结构各异，广域分布的仪器设备，是泛在空间信息服务建设面临的一个巨大挑战。而且，多平台泛在感知网信息在表示方法、时空基准、精度、时效、覆盖范围等方面均具有较大的差异性，汇集和抽取其中信息以便于应用分析具有较大难度和复杂度。城域传感网的数据信息来源多、类型杂、体量大，需要构建统一的数据接入与汇

集机制，并建立信息间的关联关系。物联网、泛在网为人们的社会、经济生活提供了异构、多维、海量、多时相和多观测模型的空间信息，泛在空间信息来自种类繁多的传感器、控制器和计算终端，这些设备所釆用的技术主要针对某一类应用展开，之间缺乏兼容性和体系规划，如何实现各种通信标准的互联互通，以及不同数据格式的转换，就成为感知智能服务必须解决的问题。因此需要制定城市传感网信息标准，对数据实现分类管理，以利于通过数据共享与融合产生新知识。关联数据处理的关键技术问题城域感知网赋予城市感知能力，产生的海量数据如何得到有效的处理和应用，是智慧城市建设必须要解决的问题。为了解决这个问题，国内外广泛采用关联开放数据技术框架从结构化、半结构化数据中提取语义。关联数据的提出为推动海量资源机器可理解目标的实际应用做出了很好的示范。随着互联网的高速发展，以文本、

图表及影像等格式存在的中国政府公开数据不断在网络上发布。毫无疑问，这些数据价值重大，许多真实世界中的问题都可能通过这些数据获得解答，许多重要的应用亦可以通过这些数据得以实现。然而，当前在如何将这些海量数据进行形式化表达，如何将其处现为关联开放数据，研究者面临挑战和期待突破。交通事故信息，以便及时处置；对于安全部门，应能对车站、机场、码头的视频信息处置后，比对网络通缉罪犯信息，及时掌控8

第四章智慧城市实现的目标引入智慧城市技术的终极目标是优化控制城市系统，提供居民广泛的选择和实时反馈，去影响他们的行为，从而获得很好的结果。从概念上讲，智慧城市可以看作很多相互独立的闭环系统组成的集合。从物理工程看，闭环系统可以看作一个适当的反馈和控制来约束的自动化的过程控制系

统，在决策支撑层面看，闭环系统通过基于规则的模型来限制其自度。在每一个子系统的基础上优化全系统的资源是一个有挑战性的问题，必须定位跨域的跨系统的相关性和周期性。在项目中，网格化的供电能力部分依赖有多大潜在功率，它们反馈到网格的能源依赖用量。这些又与交通拥塞相关。管理能源生成和储备以及管理车辆，每一项都是非常困难的，如何整体优化这两个系统则是一个跨域的高度复杂的资源优化问题。相互依赖系统的自动防故障装置也是非常重要的。另一方面还加强了人与城市的互动。人在城市向智慧化演进中处于中心地位。他们是重要的数据来源，既有关于他们自身的，也有关于物理世界的。如果他们能够容易提供这些数据，比如通过移动电话，或者如果他们能看到他们所贡献的信息的价值，他们有可能成为积极的参与者。当信息模型和分析算法可以组织数据、揭示本质和简化决策时，这些模型有助于人做出复杂的

决定。在智慧城市相关技术中，对人行为的建模、理解以及影响，提供位置相关的信息与反馈以及培养信任都是关键性的挑战，这些问题的解决依靠心理学、用户体验设计、城市系统、位置相关服务、游戏设计与游戏理论和社会计算。9 第五章总结城市化进程伴随着人类社会的文明进步，工业化、信息化进一步的加快了这一进程，城市管理必须面对和处理不断涌现的社会问题：交通系统拥堵、城市管理低效、环境监测体系不完善、教育资源不均衡、应急系统不通畅等等。作为智慧城市的信息系统必须拥有强大的计算能力、感知能力和数据应用能力。云计算、物联网和语义网三大技术的发展为智慧城市建设提供了可行性。以武汉市智慧城市及其重点工程市行政服务中心的需求、规划、实施、运营为课题背景，对城市数据中心的云计算资源调度、城市感知网的架构与中间件设计和城市关联数据的组织与应用三

个方面的关键技术展开研究。分析了智慧城市信息系统的需求，提出了智慧城市发展中面临的问题和关键技术分析。这对于智慧城市信息系统的规划、设计、实施和评价，具有一定的理论意义，在未来提升城市公共服务水平、确保城市可持续发展具有重要应用价值。

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