物联网深化为泛在计算，更进一步，会演化为情境感知计算。物联网、泛在计算和情景感知计算是万物互联发展的三个不同阶段与层次。情景感知计算是其中的最高层次。只有三者都超过阈值，才能判定为火灾发生。Nina Christiansen于2000年在其论文中说，情景是我们和别人交互时使用的所有“东西”，可以是物理性的，也可以是社会性的。......
2023-10-28
情景感知系统在分布式数据库技术中的应用
【摘要】：情景感知系统的一般要求如下。情景感知系统是一个能主动监视其工作环境或场景，并按照该场景的变化调整其行为的系统。图20.7情景的感知、处理和使用图20.7中的元素说明如下。这三者有机构成了一个情境感知系统的三部曲。Baldauf等在其论文《A survey on context-aware systems》中说：情景感知系统能够让自己的操作适应当前的情景，无须用户显式干预，从而借助环境上下文信息提高可用性与有效性。而中国的北斗系统在某些方面已经超越GPS。
情景感知系统必须：收集环境或用户态势的信息；将这些信息翻译成适当格式；组合情景信息，生成更高级的情景，将其他情景信息归并后再导出情景信息；基于检索到的信息自动采取动作；使信息能让用户易于存取，无论是现在还是将来，只要用户需要，就能帮助用户更好地完成任务。
情景感知系统的一般要求如下。
●情景获取（context acquisition）：获取情景信息。
●情景表示（context representation）：组织与存储情景信息。
●情景使用（context use）：以适当方式使用情景信息。
情景感知系统是一个能主动监视其工作环境或场景，并按照该场景的变化调整其行为的系统。
计算机系统如何感知情景、处理情景和使用情景，我们可以用图20.7来表示。
图20.7 情景的感知、处理和使用
图20.7中的元素说明如下。
●情景生成（generation）：通过UI或传感器获取情景信息。
●情景处理（processing）：将原始数据变换成有意义的信息。
●情景使用（usage）：使用场景，做出可能的反应，成为输出。
这三者有机构成了一个情境感知系统的三部曲。
情景生成是指情景被感知，感知情景就是获取情景信息。这类信息可以分为原始情景信息和高级情景信息两类。
原始情景信息如地理位置信息、时间信息、光亮度信息和声音信息等。从目前的研究来看，主要聚焦在通过GPS/RFID获得地理位置信息，使用计算机内置时钟获取时间信息，如借助光敏二极管获得光亮度信息，通过话筒获得声音信息等。
高级情景信息如用户当前的活动信息、过去的使用习惯等，可以通过计算机的日志、用户日程和其他人工智能技术来获取。
情景处理是转换情景信息。
情景使用则是利用情景信息调整与规划系统操作，输出恰当的信息。
Baldauf等在其论文《A survey on context-aware systems》中说：情景感知系统能够让自己的操作适应当前的情景，无须用户显式干预，从而借助环境上下文信息提高可用性与有效性。
1.情景获取
获取情景，在许多面向物理情景的研究中，往往要先研究如何感知情景，主要包括以下几点。
1）位置感知
空间位置是一个重要的情景，其随着用户的移动而变化，对应用就能产生影响。位置感知也可分为室外位置感知和市内位置感知两类。
室外位置感知是指在室外的情况下，最常用的情景感知技术如使用全球定位系统（global positioning system，GPS）、中国的北斗系统、俄国的格洛纳斯系统和欧洲的伽利略系统等。美国政府目前将GPS民用的精度开放到10～20米的范围，对不少应用领域来说，这样的精度已能满足需求。通过算法的提升和补偿，可以将此精度进一步提升。而中国的北斗系统在某些方面已经超越GPS。此外，移动通信运营商的基站也常用来为移动通信设备定位，即Cell Id定位。
室内位置感知是指在室内由于GPS信号不覆盖或不能正常工作，所以不能靠GPS定位。很多科研项目研制自己的位置跟踪系统，如基于红外信号（IR）、基于RFID、基于WiFi、基于Bluetooth、基于室内GPS信号发生器，等等。
2）感知其他的初级情景
除了空间位置外，还有以下几种类别的初级情景。
●时间（time）。
●邻近对象（nearby objects）：我们会关心最近的餐馆，最近的地铁站等。
●网络带宽（network bandwidth）：视频类应用对网络带宽十分敏感，因此很多场合需要这类情景信息。
●方位（orientation）：方位也很重要，我们会先了解哪个方向发出的声音，地震波来自哪个方位等。
3）感知高级情景
除了上述原始情景信息（raw contextual information）外，还有更高级的情景信息，如用户的“当前活动”。更大的挑战是感知社会情景，包括交通拥挤程度、周围人群的特征、所在地的人文习俗等。
4）感知情景变化
除了我们希望获取的情景快照外，情景从一种状态到另一种状态，即从一个快照到另一个快照之间的变化也是我们要关心的。
值得注意的是，健壮性和可靠性是情景获取的重要要求。
2.情景说明与表述
Dey在其博士论文中说：说明应需要哪些情景，这就是情景说明（context specification）。
从设计过程看，可以分为两步：说明应需要哪些情景？决定获取情景时需要采取什么措施？需要考虑的是，什么是说明机制和什么是说明语言？它们必须能说明：
●我们关注的是单个情景还是多个情景。例如，仅是用户的空间位置则是单个情景，用户空间位置、下次约会前的空闲时间是多个情景。
●若是多个情景，则要区分它们是关联的情景还是非关联的情景。关联情景指的是和某个实体关联的情景。例如用户的所在位置与空闲时间是关联情景；用户的位置与当前股市指的是非关联的情景。
●过滤过的情景还是未过滤过的情景。例如，未过滤的用户位置请求给出的是用户当前经纬度，而过滤后的则给出位置的变化，如果位置没变，则不必再告知。
●解释过的情景还是未解释过的情景，如直接拿用户的经纬度告知用户或将用户的所在街区告诉用户，分别属未解释过的情景和解释过的情景。
3.表示与转换
关于情景处理与识别首先要涉及情景表示和转换问题。根据采取模型的不同，情景的表示也各不相同。值得注意的是，为了表示情景，往往需要将情景数据进行恰当的转换，转换成模型相符的形态，如摄氏温度和华氏温度的转换，高级的如对同一场景实施不同视角的诠释。可以设计一些转换器来实现其功能。(www.chuimin.cn)
Sun和Sauvola在论文《Towards a Conceptual Model for Context-Aware Adaptive Services》中谈及使用一个四元组来描述和实体对应的数据对象（entity name、feature、value、time），每个实体用标识符唯一命名。从而使用特征、值、时间来表述情景。
一个特征可以取一类值，如标量、向量、符号、整数、实数、字符、串、结构或记录等。一个值可以是一个实体，如“小亮在家”描述的是一个用户情景，作为一个人，小亮是一个实体，特征是一个位置，位置值是小亮家。
4.过滤与筛选
按http：//en.wikipedia.org/wiki/Context_filtering的定义，情景过滤（context filtering）是一种电子邮件反垃圾信息的方法。通过电子邮件发件人的IP地址，邮件地址是否在黑名单上等确定是否是垃圾信息。但这里讲的情景的过滤和筛选含义要深刻和宽泛得多。
我们可能会得到很多情景信息，但是有的是对目前应用有用的，有些是不起作用的，通过情景过滤和筛选可以把不影响目前应用的情景信息过滤掉，把会影响目前应用的情景信息筛选出来。例如，对位置信息来说，如果历史连续采样的位置数据是一样的，或者所起的变化不足以影响应用，则这类情景信息只要记录一个就可以了。
5.识别与应用
情景的意义识别表示获得的情景信息究竟是什么意思（即其语义是什么）？这就是情景识别问题。原因是我们获取的是情景数据，更重要的是，系统应当理解这些数据的含义是什么？例如，测量出来的温度是20℃，那么这个温度对应来说是高了或低了？还是恰当？通过识别可以获取情景数据的语义，确定这个温度是超过阈值、低于阈值或者在正常范围之内，从而指导系统做出相应反应。
谈到情景的应用，我们先讨论情景感知如何操作，如图20.8所示。
图20.8 情景感知操作
图20.8中的下边称为情景组织（context organization），上边称为情景应用（context utilization）。
情景组织关心的是如何得到全部的情景信息表示。相关的操作包括情景的收集、抽象、解释和存储/检索等。
情景收集的目的是获取原始数据，作为情景特征的值。有三种主要收集不同情景信息的方法。
●通过传感器获取环境情景与用户的物理信息。
●使用软件代理收集计算机的情景特征。
●使用用户概述信息获取其他相关个人信息。
情景抽象（context abstraction）的目的是获取关于外部交互特征的情景信息。可从两个方面来看情景抽象。
●清洗收集来的原始数据，或者实施计算，如采样、取均值、统计、校准等。
●不同情境特征的融合与聚合，以找到它们之间的关联。
情景解释（context interpretation）则对上面处理过的情景进行解释，以获取隐藏在相关情景特征后面的语义。这些情景包括用户计划和未来活动预测。其实，解释也是一种高级抽象，帮助理解活动或揭示目的。本质上，这需要将情景组织表示成知识。为了获取怎样的高级情景，可能需要训练和学习。
情景存储和检索（context storage and retrieval）：原始情景数据以及抽象后的/解释过情景信息可以存放到同一个地方，以便以后检索用。可以用不同的结构来存放情景数据，如表、对象、树、图等。可以用集中式的方式，也可以用分布式的结构来存放情景。
情景使用关心的是如何获取相关的情景信息，用于情景感知应用。情景使用的操作包括情景获取、搜索、选择、协调和应用。
情景获取的目标是通过情景组织获取原始情景，有以下三种获取方法。
●显式查询，即在应用希望启动某些行为时请求情景。
●轮流检测，即周期性地获取情景和更新应用行为。
●事件驱动，即预约某些特殊情景时间，然后在发生时给出通知。
情景搜索（context search）的目的是搜索那些无法通过情景获取操作的相关情景信息。这是一个迭代过程：对于每一个实体，所有特征的索引是实体名或标识；实体特征的值可以作为索引，如果该值标识另一个实体。
例如，如果应用需要关于与自己在同一区域的朋友的信息，首先可以借助用户名获取该用户的位置和其朋友的清单。然后，使用特征“friend list”里的每一个值作为索引来实施情景搜索操作，以获取每个朋友的位置信息。
情景选择（context selection）的目的是只选与应用相关的情景信息。可以设置一个过滤器，用匹配条件来选择需要的情景、检测输入的情景。以上面找出离自己最近的朋友为例，可以用一个过滤条件“within a range of 100m”，情景选择就按此选出离自己最近的朋友。
情景协调的目的是情景应用协调所有的操作。情景应用就是应用情景，包括以下几个方面。
●主动情景感知，即应用改变行为自动适应发现的情景。
●被动情景感知，即应用向感兴趣的用户呈现新的或更新后的情景，或者保存这些情景以便让用户以后检索。
Anind K.Dey在其博士论文中将框架归纳如下。
●情景说明（context specification）。
●关切与情景处理分离（separation of concerns and context handling）。
●情景解释（context interpretation）。
●透明分布式通信（transparent distributed communications）。
●情景获取的持续可用性（constant availability of context acquisition）。
●情景存储（context storage）。
●资源发现（resource discovery）。
情景结构如图20.9所示。
图20.9 情景结构
这里，Widget是指小工具，用于如何使用和如何区分情景。它们从传感器获取情景，为需要情景的应用提供统一的接口。
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