物联网感知技术
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物联网感知技术范文第1篇
【关键词】智能环保感知技术 物联网 概念 应用
在互联网时代，信息行业竞争激烈，人们对信息产业和相关技术十分重视。目前，我国正在推进信息化建设，加快信息技术的发展，尤其是自组织网络、智能感知等技术，因此研究智能环保感知技术符合时代要求。下文对该技术进行具体的分析。
1 简述物联网中智能环保感知技术
技术的发展带来了物联网的逐渐成熟。物联网主要由三个层面组成，分别是应用层、网络层和感知层。其中，感知层中应用的技术即为感知技术。在物联网中，将智能感知技术与网络设备结合，能够为人们提供更好的服务，提高人们的生活质量。物联网感知世界的方式是利用传感器和智能装置。另外，物联网中应用的技术大多具有定位、传感、自动识别等功能。目前环境问题广受关注，人们也开始对相关技术进行改革使其在环保方面有所应用，本文研究的智能环保感知技术即为物联网相关技术在环境保护方面的应用。
改进物联网技术使其在环保方面有所应用的方法为将设备和技术结合，及时监测生态情况、污染源等信息，完善对生态环境的检测系统，控制污染物的排放，防范生态环境中的风险。技术的改革不仅有利于环保事业的发展，而且也拓宽了物联网的应用范围，有助于物联网的全面发展。
2 物联网中智能感知体系的建立
作为网络系统，物联网有着自身的内部构架，其构架由应用层、网络层和感知层组成。感知层的主要作用是利用相关技术和传感器获取、传感具体信息；网络层的主要作用是构建网络平台，例如互联网、4G网络等。并且网络层能够在接收感知层中的信息后进行及时、准确的传送，并且能够清理传送数据中的无效信息，整合传送数据中的相关信息，解决出现的问题与异常状况，利用数据融合与挖掘技术提炼数据信息。应用层的功能较多。首先它能够接收过网络层和感知层处理的信息，根据系统要求准确处理该信息，实现防治环境污染，相关信息。另外还能够自动调整工作，在环保事业中应用物联网相关技术。最后，应用层还可以维持设备的稳定，及时发现并解决软件运行中的故障，不断调整传感器，确保其能够采集需要的环境数据，预防环境污染，进而实现对环境的保护。
3 智能感知技术在环保领域的应用价值
利用物联网中的相关技术与软件采集、提炼数据信息，可以使物联网为多个领域提供数据信息数据 。只有实现相关技术的智能化，才能充分展现物联网自身的优势，增强竞争力，实现多个领域的应用。在环保领域也要实现智能化处理，能够加强对环境的监测工作，主要作用有以下两个方面：
3.1 延长预警时间
在传统的监测环境污染的体系中，首先要将监测数据传到信息中心，然后在信息中心分析各种数据，并将其与预警指标做对比，然后对环境状况进行预警。这种传统方法难以实现对环境状况的动态监测，因而一旦发生环境问题，相关部门难以及时处理，将导致问题的严重化。另外，利用传统方法做出的预警情报精确度较差，防治措施的实际效果较差。而应用感知技术，能够发挥智能化的优势，实时监测环境状况，分析环境污染程度，做出相关预警。不但预警信息较为准确，而且预警时间较长。
3.2 加强环保部门环境治理工作
环境问题的存在与发展也有一定的规律，因此对环境的治理依赖于实际经验。将物联网中的感知技术应用到环保领域，能够准确监测到环境问题发生的时间、地点等信息，分析环境污染产生的原因。环保部门能够依据分析结果，发现环境治理方案的问题，有针对性地改进治理方案。 并且，物联网中智能感知技术的应用，有利于环保部门加快治理措施的制定，并且降低环境污染的风险。
4 智能环保感知技术前景
未来智能感知技术将在环境保护方面将获得广泛应用，智能感知技术设备将实现简易化、微型化发展。当前应用智能感知技术的设备体型过大，占据的空间多，只能应用在大型环境保护项目中，而人们无法在日常生活中使用。而微型化的设备能够满足人们实际需求，使智能感知技术在污水处理等方面得以应用。
目前，智能感知技术在环境保护方面取得了突出的成绩，促进了环境污染的治理，实现了环境状况的实时监测，但是该技术在人们日常生活环保方面效果却不是很明显。随着经济的发展，人们生活水平不断提高，环保意识也在不断加强，要求提高生活环境质量 。因此，利用智能感知技术解决生活中的环境问题是十分必要的。目前，物联网还处于发展的初级阶段，已经有了一定的应用基础，未来将向控制生活污染方向进一步发展，可以做出如下改进：在相关设备中运用智能芯片，改进环保技术，降低生产成本；为解决物联网中传感设备使用寿命短的问题，可以运用抗氧化材料或防腐材料保护设备，提升设备的抗损坏能力。为了加强环保工作的安全性和稳定性，构建多平台的网络模式，促进对环境状况的监测和防护工作。
5 结束语
智能感知技术在环境保护方面有着突出的作用，其能够实时监测环境状况，分析环境污染的解决措施，有利于环保部门提高工作效率，改进治理方案。和传统监测环境污染的方法相比，其具有显著的优越性：预警时间长、准确性高，能促进环境保护工作。未来智能环保感知技术将深入到人们生活中，进而改善人们的生活环境，提高人们的生活质量。
参考文献
[1]程珊珊.物联网环境下智能环保感知体系构建[J].计算机光盘软件与应用，2014（17）.
[2]刘君.物联网技术的认识论研究[D].东华大学，2015.
[3]李爽.基于云计算的物联网技术研究[D].安徽大学，2014.
作者简介
从树（1989-），男，湖北省枣阳市人。华中师范大学在读研究生。
物联网感知技术范文第2篇
关键词：物联网技术 信息感知 信息交互
中图分类号：TP391.44 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）07-0000-00
当前，在世界范围内，各个领域均十分关注物联网技术的发展，该技术作为信息技术，它借助智能化的设备，实现了网络信息的采集、监控与整合，并且为用户营造了良好的网络环境，在此基础上，凸显了信息技术的作用，通过实际应用，使其得到了全方位的发展与多元化的创新。
1 物联网技术的概况
在社会经济快速发展的背景下，物联网技术适应了其发展的需求，该技术最为显著的作用便是传输与通信，其传输内容主要包括信息与数据，在其功能日益完善的基础上，它还具备了识别、监控、定位与管理等作用，在智能化设备的支持下，使各个作用得到了充分的发挥。在物联网技术稳定发展的环境下，其信息、数据传输的准确性与可靠性日益显著，其功能日渐丰富、应用也具有了广泛性[1]。
2物联网信息感知技术
（1）收集数据。数据收集主要是指数据感知节点与汇聚节点的汇集，此时最为关键的内容为数据传递，为了保证其传递的高效性与安全性，要避免数据传输的失误。目前，数据收集中最为有效的手段为多路径传输、数据重传与冗余传输，在此基础上，满足了传输的相关要求。多路径手段主要是指将多条路径建立在感知节点与汇聚节点间，此时数据传输在多条路径同时开展，以此实现了数据传输安全性与高效性的全方位保障[2]。（2）压缩数据。物联网信息感知具有一定的繁琐性，主要是由于数据信息相对较多，在汇聚点处其信息量相对较大，同时在节点资源、数据空间关联性的影响下，感知信息的数据冗余问题较为严重，面对此情况，要对数据信息进行压缩，以此保证信息传输的合理性。通常情况下，数据压缩的方法为排序法与管道法，两种方法的压缩效果不明显。针对感知信息的实际情况，对传统的压缩方法进行了调整与优化，通过改进提出了分布式压缩法，此方法具有良好的压缩效果，其压缩的依据为各个数据节点，在此基础上，促进了数据压缩工作的高效完成。（3）融合数据。物联网技术中最为关键的技术便是数据融合，该技术主要是对数据进行消除，其中的数据为多源异构数据，其方法为漂移均值过滤波法，在此基础上，噪声数据与冗余数据均得到了大幅度的减少，在汇聚点仅接受到数据信息均为有效的。数据融合技术不仅有效避免了数据传输的冲突，还保证了数据传递的高效性，进而通讯效率也得到了相应的提高，同时物联网信息感知系统对多源异构数据的处理具有了一定的稳定性与可靠性。（4）清洗数据。物联网感知数据信息清洗主要是借助感知节点与局部网络，实现的概率统计与分类识别。在数据清洗过程中，与信息缺失值有着紧密的联系，如果缺失值作为异常数据，在对其处理过程中，运用数据清洗便可以实现对缺失值的识别与删除；如果数据要保证一定的完整性，此时要评估缺失值，通过构建多元回归模式与相关模型等，以此保证了评估的科学性与合理性[3]。（5）聚集数据。在物联网感知网络中，为了实现对感知信息数据的掌握，主要的方法为数据收集与数据压缩，此时掌握的为全部相似的感知信息数据。但在实际的应用过程中，信息感知仅需要少量的信息数据，在此情况下，汇聚节点不需要接受全部的感知信息数据，此时需要结合观察者的实际需求，以此促进信息数据的传递，进而再对其展开汇聚与融合，在此基础上，才能够适应观察者的应用需要。数据聚集实现了对少量感知信息数据的传输，同时，它还有效控制了数据传输量，促进了网络传输速度的提高。
3 物联网信息交互技术
物联网信息交互技术在交互形式上具有丰富性，具体交互包括用户与网络、用户与内容及网络与内容等，此时的用户构成分为人机交互用户与汇聚节点，其具体的交互模型如图1所示。
在物联网信息交互中最为重要的为用户与网络间的交互，它为物联网网络活动的开展奠定了坚实的基础，在实际交互时，其核心环节为选择交互对象及控制信息传输，二者的运用十分关键，在此基础上，交互信息的传输才能够具有高效性，进而交互目标才能够及时达成。
网络与内容间的交互主要是对数据进行聚集与融合，此后，组织与存储感知信息。在此基础上，为用户提供了其所需的信息。但当前，数据的组织技术、存储技术存在不足，制约着物联网信息感知、交互技术的有序发展。
4结语
综上所述，文本主要研究了物联网技术中的感知技术与交互技术，通过系统的研究，物联网技术发展中存在的不足将得到有效的解决，同时物联网的可靠性、高效性等均将大幅度提升。
参考文献
[1]赵男男.物联网信息感知与交互技术研析[J].信息通信，2012，06：92-93.
[2]王佳月.物联网信息的感知与交互技术探讨[J].无线互联科技，2014，09：37.
[3]马青.物联网信息安全技术研究[J]. 计算机与网络，2013，16：59-61.
物联网感知技术范文第3篇
前期文章中把物联网产业链分为DCM三个大业务层面,同时DCM也是一个物联网系统的典型技术架构。本期介绍DCM三层架构的感知层(Device)和传输层(Connect)。
传感器可“大”可“小”
感知层由传感器和部分与传感器连成一体的传感网(无源传感器)组成,处于三层架构的最底层,这也是物联网最基础的联接和管理对象。 最广义来说,传感器是把各种非电量转换成电量的装置,非电量可以是物理量、化学量、生物量等等。
一说到传感器,可能大家就会往小的方面想,如上几期提到的“电子尘埃”。在物联网的大概念下,一个泛在的物联网系统,随着参照物的不同,传感器可以是一个“大”的“智能物件”,它可以是一个机器人、一台机床、一列火车,甚至是一个卫星或太空探测器。这也是为什么在DCM划分中用“Device”(设备或装置)来描述物联网底层的原因,笔者认为,这样描述更符合物联网目前的战略地位。
传统的、狭义的传感器种类已有很多,而且有多种分类方法,例如,可分为有源和无源两大类。有源传感器将非电量转换为电能量,无源程序传感器不起能量转换作用,只是将被测非电量转换为电参数的量。每一类传感器又可做进一步细分,如图1所示的生物传感器、纳米传感器的细分。物联网关注传感器的实际应用,下面是我们按应用方式进行的分类。
形形的传感器
生物传感器: 对生物物质敏感并将其浓度转换为电信号进行检测,涉及的是生物物质,主要用于临床诊断检查、治疗时实施监控、发酵工业、食品工业、环境和机器人等。
汽车传感器: 它把汽车运行中各种工况信息,如车速、各种介质的温度、发动机运转工况等,转化成电信号输给计算机,测量温度、压力、流量、位置、气体浓度、速度、光亮度、干湿度、距离等。
液位传感器: 利用流体静力学原理测量液位,是压力传感器的一项重要应用,适用于石油化工、冶金、电力、制药、供排水、环保等系统和行业的各种介质的液位测量。
速度传感器: 是一种将非电量(如速度、压力)的变化转变为电量变化的传感器,适应于速度监测。
加速度传感器: 是一种能够测量加速力的电子设备,可应用在控制、手柄振动和摇晃、仪器仪表、汽车制动启动检测、地震检测、报警系统、玩具、结构物、环境监视、工程测振、地质勘探、铁路、桥梁、大坝的振动测试与分析,以及鼠标,高层建筑结构动态特性和安全保卫振动侦察上。
核辐射传感器: 利用放射性同位素来进行测量的传感器,适用于核辐射监测。
振动传感器: 是一种目前广泛应用的报警检测传感器,它内部用压电陶瓷片加弹簧重锤结构检测振动信号,用于机动车、保险柜、库房门窗等场合的防盗装置中。
湿度传感器: 分为电阻式和电容式两种,产品的基本形式都为在基片涂覆感湿材料形成感湿膜。空气中的水蒸汽吸附于感湿材料后,元件的阻抗、介质常数发生很大的变化,从而制成湿敏元件,适用于湿度监测。
磁敏传感器: 利用磁场作为媒介可以检测很多物理量的传感器,测量位移、振动、力、转速、加速度、流量、电流、电功率等。
气敏传感器: 是一种检测特定气体的传感器,适用于一氧化碳气体、瓦斯气体、煤气、氟利昂(R11、R12)、呼气中乙醇、人体口腔口臭的检测等。
力敏传感器: 是用来检测气体、固体、液体等物质间相互作用力的传感器,适用于力度监测。
位置传感器: 用来测量机器人自身位置的传感器,适用于机器人控制系统。
光敏传感器: 是利用光敏元件将光信号转换为电信号的传感器,适用于对光的探测; 还可以作为探测元件组成其他传感器,对许多非电量进行检测。
光纤传感器: 是将来自光源的光经过光纤送入调制器,使待测参数与进入调制区的光相互作用后,导致光的光学性质发生变化,称为被调制的信号光,再经过光纤送入光探测器,经解调后,获得被测参数,适用于对磁、声、压力、温度、加速度、陀螺、位移、液面、转矩、光声、电流和应变等物理量的测量。
纳米传感器: 运用纳米技术制造的传感器,应用领域为生物、化学、机械、航空、军事等。
压力传感器: 是工业实践中最为常用的一种传感器,广泛应用于各种工业自控环境,涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、生产自控、航空航天、军工、石化、油井、电力、船舶、机床、管道等众多行业。
位移传感器: 又称为线性传感器,它分为电感式位移传感器、电容式位移传感器、光电式位移传感器、超声波式位移传感器、霍尔式位移传感器,主要应用在自动化装备生产线对模拟量的智能控制。
激光传感器: 利用激光技术进行测量的传感器,广泛应用于国防、生产、医学和非电测量等。
MEMS传感器: 包含硅压阻式压力传感器和硅电容式压力传感器,两者都是在硅片上生成的微机械电子传感器,广泛应用于国防、生产、医学和非电测量等。
半导体传感器: 利用半导体材料的各种物理、化学和生物学特性制成的传感器,适用于工业自动化、遥测、工业机器人、家用电器、环境污染监测、医疗保健、医药工程和生物工程。
气压传感器: 用于测量气体的绝对压强,适用于与气体压强相关的物理实验, 也可以在生物和化学实验中测量干燥、无腐蚀性的气体压强。
红外线传感器: 利用红外线的物理性质来进行测量的传感器,常用于无接触温度测量、气体成分分析和无损探伤,应用在医学、军事、空间技术和环境工程等。
超声波传感器: 是利用超声波的特性研制而成的传感器,广泛应用在工业、国防、生物医学等。
遥感传感器: 是测量和记录被探测物体的电磁波特性的工具,用在地表物质探测、遥感飞机上或是人造卫星上。
高度传感器: 其原理是测得滑臂与基准线夹角的大小来换算出相应的熨平板高度,用于高度测量。
地磅传感器: 是一种将质量信号转变为可测量的电信号输出的装置,用于称重。
图像传感器: 是利用光电器件的光电转换功能,将其感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号“图像”的一种功能器件,广泛用于自动控制和自动测量,尤其是适用于图像识别技术。
厚度传感器: 测量材料及其表面镀层厚度的传感器,用于厚度测量。
微波传感器: 是利用微波特性来检测一些物理量的器件,广泛用于工业,交通及民用装置中。
视觉传感器: 能从一整幅图像捕获光线数以千计的像素,工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。
空气流量传感器: 是测定吸入发动机的空气流量的传感器,适用于汽车发动机。
化学传感器: 对各种化学物质敏感并将其浓度转换为电信号进行检测的仪器,适用于矿产资源的探测、气象观测和遥测、工业自动化、医学上远距离诊断和实时监测、农业上生鲜保存和鱼群探测、防盗、安全报警和节能等。
传感器核心
在于联网应用
2009年中国传感器市场研究报告指出,据不完全统计,目前我国已有1688家企事业单位从事传感器的研制、生产和应用,其中从事MEMS(因为在iPhone和Wii等产品中的成功使用而受到广泛关注和大力发展)研制生产的企业已经有50多家。我国的传感器同国外水平相比,新品研制仍落后国际水平5～10年,而规模生产技术则落后10～15年。
传感器解决的是“上行”的感知和监测问题,要实现控制,还需要“下行”的执行器(如阀门等)来实现完整的“管控一体化”。 执行器也是目前物联网讨论中往往被忽视的一环,它的原理和分类和传感器基本类似,这里不再细述。
传统的传感器(包括执行器)是物联网产业的一个关注点,但笔者认为物联网的核心还是“联网”和应用,传感器是“点”的问题,不是“面”的问题,我们在传统传感器领域的落后状况对我国在物联网领域力争世界产业发展制高点的努力不会起决定性的制约作用。
传感网研究人群一般把传感网和传感器都当做感知层来对待。传感网既然是“网”,本应该属于传输层,但有一些和传感器合为一体的传感网应该属于感知层,因此笔者认为传感网介于传输层和感知层之间。图2所示的ESN(Environmental Sensor Networks,环境传感网)、OSN(Object SensorNetworks,物体传感网),以及前文中提到的VSN、BSN都属于“二合一”的感知层。此外,RFID其实也是传感器和传感网“二合一”的技术和应用。
剖析传输层
上期文章在谈到DCM划分时曾经提到过传输层主要分有线和无线两种通信方式,目前业界在谈论物联网时,往往对无线通信方式谈得很多,RFID、传感网、3G等都属于无线通信范畴,尤其是大家对3G技术寄予厚望 。笔者认为,目前两种通信方式对物联网产业来说可能处于同等重要、互相补充的作用,例如,工业化和信息化“两化融合”业务中大部分还是有线通信,智能楼宇等领域也还是以有线通信为主。
勿庸置疑,有线通信将来会成为物联网产业发展的主要支撑,但无线通信技术也是不可或缺的。下面我们对两种技术的应用范围做了一些归类整理,也许会对大家在物联网实际应用中考虑该选择哪种技术时有所帮助。
物联网之有线通信传输层
有线通信技术可分为短距离的现场总线(Field Bus,也包括PLC电力线载波等技术)和中、长距离(WAN)的广域网络(包括PSTN、ADSL和HFC数字电视Cable等)两大类。
关于现场总线的特点和应用范围,见表1。
由于现场总线种类繁多,已存在巨大的部署量,难以通过一个通用网络协议标准化,在工业信息化、楼宇自控等行业应用中,一般需要物联网软件、中间件(如同方的ezM2M物联网业务基础中间件)通过软件总线(如MQ,ESB等)加适配器(Adaptor)的方式实现高效率的互联互通。
现有的电信网、有线电视网和计算机网是物联网业务可以利用的中、长距离有线网络。还有一些和这三大网络规模相当的未公开的覆盖全国的专网,如公安系统的专网,据说国家电网的专网比有线电视网规模还要大。
有线广域网在物联网应用中的一个劣势就是众所周知的IP地址不够的问题,在IPv6未全面实施之前,这个问题将制约有线网在物联网业务中的使用。而无线广域网可以通过发SIM卡(电话ID号码)的方式解决每个智能物件对应一个ID(号码)的问题。尽管如此,中国电信、歌华有线等以有线网络为主的营运商也都有宏大的物联网业务计划,例如在智能家庭网关(Home Gateway)领域,歌华有线凭借机顶盒的部署基础占据一定优势。
物联网之无线通信传输层
和有线通信一样,无线通信也可分为长距离的无线广域网(WWAN)和中、短距离的无线局域网(WLAN),但无线网络中还有一种超短距离的WPAN(无线个人网,Wireless Personal Area Networks)类别。
传感网主要由WLAN或WPAN技术作为支撑,结合传感器。 “传感器”和“传感网”二合一的RFID的传输部分也是属于WPAN或WLAN。表2汇总了主流WLAN和WPAN协议的特点和用途介绍。
物联网感知技术范文第4篇
【关键词】物联网；体系结构；技术体系结构；应用
1 物联网概述
1.1 物联网定义
1）物联网（INTERNET OF THINGS）这一概念最早于1999年由麻省理工学院Auto-ID研究中心提出。它是指利用产品电子代码EPC、射频识别技术，通过网络实现在任何时候、任何地点对任何物品的识别和管理，即物品的互联互通。
2）国际电信联盟的定义，2005年11月，国际电信联盟在信息社会世界峰会上对物联网的定义是主要解决物品到物品，人到物品，人到人间的互联。
3）欧洲智能系统集成技术平台（EPoSS）的定义，2008年5月EPoSS对物联网的定义是由具有标识、虚拟个性的物理/对象组成的网络，这些标识和个性等信息在智能空间使用智慧的接口与用户、社会和环境进行通信。
4）2010年我国政府工作报告中的定义是物联网是通过传感设备按照约定的协议，把各种网络连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
总的来说物联网的定义，从狭义上是指连接物品到物品的网络，实现物品的智能化识别和管理；广义上可以看做是信息空间与物理空间的融合，将一切事物数字化、网络化，在物品之间、物品与人之间、人与现实环境之间实现高效的信息交换方式。[1]
1.2 物联网的特征
物联网的基本特征可以概括为全面感知、可靠传送和智能处理。全面感知即利用射频识别、二维码、传感器等感知、捕获、测量技术，随时随地对物体进行信息采集和获取。可靠传送是指通过将物体接入信息网络，依托各种通信网络，随时随地进行可靠的信息交互和共享。智能处理是指利用各种智能计算技术，对海量的感知数据和信息进行分析并处理，实现智能化的决策和控制。[2]
物联网与互联网相比，有如下主要特征：海量信息，接入设备繁杂，网络架构繁杂，网络管理资质，智能物物互联，物理安全威胁，能量获取多样；设备制造的小型微型化。
1.3 物联网与“智慧地球”
2009年IBM提出“智慧地球”这一概念。智慧地球战略的主要内容是吧新一代IT技术充分运用在各行业之中，通过互联网形成“物联网”，而后通过超级计算机和云计算将物联网整合起来，人类能以更加精细和动态的方式管理生产和生活，从而达到“全球智慧”状态，最终形成“互联网+物联网=智慧地球”。
2 物联网体系结构
2.1 物联网系统结构
国内许多专家学者将物联网系统划分为三个层次：感知层、网络层、应用层。
1）感知层。感知层是物联网架构的基础层面，主要是完成信息采集并将采集到的数据上传的目的。感知层把所有物品通过一维/二维条码、射频识别、传感器、红外线感应器、全球定位系统等信息传感装置自动采集到与物品相关的信息，并传送到上位端，完成传输到互联网前的准备工作。比如，粘贴在设备上的RFID标签和用来识别采集RFID信息的识读器就属于该层。
2）网络层。该层在整个物联网架构中起着承上启下的作用，是物联网中不可或缺的架构组成部分。它是搭建物联网的网络平台，建立在现有的移动通信网、互联网和其他专网的基础上，通过各种接入设备与上述网络相联。如手机付费系统中由刷卡设备将内置手机的RFID信息采集上传到互联网，网络层完成后台鉴权认证并从银行网络划账。
3）应用层。该层是利用经过分析处理的数据，为用户提供丰富的特定服务，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。比如，通过感应器感应到某个物理触发信息，然后按设定通过网络完成一系列动作。
2.2 物联网的技术体系结构
物联网技术涉及多个领域，这些技术在不同的行业具有不同的应用需求和技术形态。在这个技术体系中，物联网的技术构成概括起来有以下五个方面：[3]
1）感知技术。指能够用于物联网底层感知信息的技术。通过它可以感知温度、压力、位移、加速、震动、声音、光线、位置及污染等。感知技术包括RFID技术、传感器技术、机器人智能感知技术、遥测遥感技术、现场总线技术、IC卡与条形码技术、信息融合与协同信息处理技术、多媒体技术和中间件技术、GPS定位技术、纳米嵌入技术等。
2）网络传输技术。指能够汇聚感知数据，并实现物联网数据传输的技术，它包括各种专网技术、异构网融合技术、M2M无线接入、远程控制技术、互联网技术、地面无线出阿叔技术以及卫星通信技术。
3）支撑技术。指用于物联网数据处理和利用的技术，它包括云计算与高性能计算技术、智能技术、数据库与数据挖掘技术、GPS技术、公共中间件技术等，对感知到的信息进行语意的理解、推理和决策。
4）应用技术。指用于直接支持物联网应用系统运行的技术，它包括物联网信息共享交换平台技术、物联网数据存储技术以及各种行业物联网应用技术与应用系统等。
5）公共技术。指感知、传输、支撑和应用等四层都需要的技术，它包括标识解析、安全技术、应用管理技术和网络管理技术。
3 物联网应用
国外对物联网的研发、主要应用集中在美、欧、日、韩等少数国家。最初的研发方向主要是条形码、RFID 等技术在商业零售、物流领域应用。随着RFID、传感器技术、近程通信以及计算技术等的发展，近年来其研发、应用开始拓展到食品安全、农业生产和流通、校园管理、环境监测、生物医疗、智能基础设施等众多领域。[4]下面主要介绍在食品安全、农业生产、校园安全方面的应用。
3.1 物联网在食品安全方面的应用
物联网技术的迅猛发展在应对食品安全问题方面起到了关键作用。通RFID等物联网技术，可以实现对物品位置的跟踪、原料溯源、库存盘点、出入库等信息化流程，尤其是可以实现对物理的全程监控。
3.2 物联网在农业方面的应用
1）在农田、果园等大规模生产方面。通过在农业园区安装生态信息无线传感器和其他智能控制系统，可对整个园区的生态环境进行检测，从而及时掌握影响园区环境的一些参数，并根据参数变化，适时调侃灌溉系统、保温系统等基础设施，确保农作物有最好的生长环境，以提高产量并保证质量。
2）在农业信息传送方面。对于农业发展领域，天气预报是农户最关心的信息之一，此外还可以包括施肥选择、从种子遴选到病虫害防治、从幼苗培育到收割入库等方面的信息都可以通过物联网及时传递。
3.3 物联网在校园管理方面的应用
数字校园的建立，使“一卡通”在学校得到了广泛的应用。随着物联网的进一步普及，校园管理的需求有了更多的变化。校园物联网主要是在传统校园信息化的基础上，一信息网络为依托，利用数值化手段借助物联网技术对校园环境、资源、活动等各个方面和环节进行综合管理，运用丰富的软件信息系统，高效、便捷地实现学校的教学、科研、管理和服务等活动的全过程。
物联网的发展面临巨大的机遇也面临着挑战，首先是技术标准化问题，其次是数据和隐私的保护问题。但随着网络技术、传感技术、数据库技术、云计算、移动计算等技术的发展，智慧城市、智慧地球必将成为现实。
【参考文献】
[1]张毅，等物联网综述[J].数字通信，2010（8）.
[2]马静.物联网基础教程[M].清华大学出版社，2012，12.
物联网感知技术范文第5篇
关键词：物联网； 用户接受；影响因素； 用户接受模型
中图分类号：C39 文献标识码：A DOI：10.3963/j.issn.16716477.2012.03.007武汉理工大学学报(社会科学版) 2012年 第25卷 第3期 吴标兵：物联网用户接受度实证研究
网络x.0是用来描述网络技术发展阶段的。互联网是Web 1.0。Web 2.0是社会化媒介的涌现和用户生成的内容。Web 3.0是语义网络。物联网又被称为Web 4.0。
一般来说，物联网这个词是指相互连接的网络化的日常物体所形成的网络。它通常被视为一个自我配置的无线传感器网络，其目的是将所有的物或人互连：任何人，任何物，任何时间，任何地点都可以相互通信。支撑物联网的技术有全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和无线射频识别（RFID）等等。物联网依赖于互联网的信息架构，是互联网的扩展和延伸。
近年来，物联网正成为一种国家和地区的战略维度，经济和社会发展的制高点以及学术研究的热点。但物联网领域所做的很多研究只是物联网定义和相关技术，依旧停留于抽象概念的网络架构\[1\]。
在社会和经济管理实践中，物联网决策的制定，国民经济和社会发展规划，智慧城市的顶层设计往往缺少对用户这一利益层的重视和细致分析以及有效的评估机制。技术有一个坚定的信念：它不断地向用户演示它在技术功能上如何先进，其应用价值将是不言自明的。当突破性技术被开发时，这可能造成大量需求。有时事实并非如此：用户对看似“完美”的技术没有兴趣，即使一切都做得很“对”。从技术应用失败的历史案例中，我们在这里可以得到一个经验教训：用户对技术的理解和接受是技术应用成败的关键，而用户对技术的理解和接受的关键是换位思考。
信息技术接受相关研究文献和成果较多，比如技术接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)、理理论(（Theory of Reasoned Action，TAR)等。相较其他理论，TAM在预测用户使用IT意愿上更具有效性\[24\]。国外个别学者使用TAM来解释消费者对RFID技术的接受，但是该文只将TAM情境化，而没有建立一个合理的模型\[5\]。国内研究物联网用户接收的文献不多，笔者曾在《物联网用户接受行为影响因素探究》（简称“探究”） 一文中对物联网接收行为的影响因素进行了细致的定性分析，并建立了相应的模型，但是没有进行定量分析\[6\]。本文的着眼点在于用户对物联网技术的接受的实证研究，以确立科学的评价和预测机制。
一、实证研究
（一）研究假设和模型量表
1.研究假设。根据“探究”的物联网用户接受度模型，见图1。
图1 物联网用户接受度模型
本文对18个假设进行归类：
假设1.1～假设1.7 互动性、成本感知、兼容性、社会因素、易用性感知将显著(正) 影响用户有用性感知；安全感知、隐私感知将显著(负) 影响用户有用性感知。
假设2.1～假设2.3 创新性、兼容性、社会因素将显著(正) 影响用户易用性感知。
假设3.1～假设3.8 创新性、互动性、有用性感知、易用性感知、兼容性、社会因素将显著(正) 影响用户接受度；隐私感知、成本感知将显著(负) 影响用户接受度。
2.模型量表。在不影响实质内容的情况下，本文对“探究”中的“用户接受度模型量表”进行适度的归纳、优化，建立较为明晰、合理的量表，见表1。
（二）问卷设计和样本收集
本问卷以手机校园卡物联网应用为例。问卷调查按照下列程序进行：第一步，阅读文献和访谈，确定影响用户接受手机校园卡物联网技术的因素指标体系，设计测量项，形成调查问卷初稿。所有项均用Likert7级量表进行测量。人口统计变量也包括在其中。第二步，预调查，把调查问卷发放给20位在攻读本科或硕士学位的不同专业学生，让他们对问卷提意见。优化问卷结构、提问方式以及操作指南。第三步，将问卷中的结构变量和观测变量的问题全部打乱，并将一个观测变量的测量项从正反两个方面进行设置，以检测回收问卷的有效性。第四步，正式调查，调查对象是武汉大学使用校园手机卡的不同专业的学生，他们对手机校园卡的使用有直接的经验。这样，样本符合研究的目的。本问卷调查以面候调查为主，留置调查为辅。在被调查之前讲解了必要的注意事项，在调查中对被调查者的问题进行说明。第五步，调查问卷的回收和甄别。发放300分问卷，收回278问卷，回收率为90.2%。剔除6份无效问卷，最终有效问卷为272份。本研究的分析变量有10个，有效样本为272份，多于有效样本是分析变量10倍的要求，符合统计要求。
（三） 模型检验
在数据分析中，用结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）方法对变量设计、研究假设和系统模型进行验证，主要采用SPSS18.0和LISREL8.7两种软件来完成。
1.探索性因子分析。首先对问卷进行检验，以确定是否适合做因子分析，并采用KMO检验和Barelett球度检验。检验结果显示，KMO值为0.929，Barelett体验值0.001水平上显著，表明所获取的数据适合采取探索性因子分析。第二步采用主成份分析法，以特征根大于或等于1为因子提取原则，提取有效因子数目，再选择方差最大正交旋转法，对因子进行旋转；提取10个有效因子，解释88.984%的方差。第三步，对提取出的因子进行分析，按因子负荷系数大于0.75为原则，选择所提取的因子应该保留的观测变量。分析表明，所有观测变量均与对应因子匹配。
2.信度和效度分析。根据旋转成份矩阵，各观测变量在对应因子的负载远高于在其他因子的交叉负载，表明所有观测变量具有较好的效度。本文采用Cronbachα系数及复合信度来考察内部一致性信度，使用平均提炼变差AVE值来考察模型中结构变量聚敛效度及其判别效度。如果α值大于0. 7或复合信度系数大于0. 8，说明模型中各结构变量的观测变量具有很好的一致性，可以判定数据可靠性较高，模型具有可信性。如果AVE值大于0. 5（AVE平方根大于0. 707），说明结构变量具有较强的聚敛效度；如果AVE的平方根大于结构变量之间的相关系数，说明结构变量之间具有较强的判别效度。研究结果表明，模型具有较好的信度和效度，见表2、表3。
3.路径分析。本部分进一步研究变量之间的因果关系：一是以接受度作为因变量，以创新性、互动性、安全感知、隐私感知、成本感知、有用性感知、易用性感知、社会因素为自变量的路径分析；二是以有用性感知作为因变量，创新性、互动性、安全感知、隐私感知、成本感知、易用性感知、社会因素为自变量的路径分析；三是以易用性感知作为因变量，创新性、互动性、安全感知、隐私感知、成本感知、社会因素为自变量的路径分析。验证分析结果表明模型中的18个假设都得到支持。有用性感知、易用性感知、接受度的解释方差分别为0.461、0.212、0.716。用LISREL8.70对模型进行分析，产生本模型的拟合指数。各指数中除了GFI 略小于推荐值外，均优于推荐值，显示模型具有较好的拟合度。见表4。
二、讨论和启示
（一）隐私和安全
物联网技术符合现代社会的控制特征，并对公民的隐私和安全产生影响。物联网不可避免会增强有关人和物的信息收集的可能性。而且，无论是通过数据所有权人还是数据合法持有人，自动决定的可能性将极大可能地创造信息失控的印象。在零售行业，如果个人身份数据和特别的产品代码联系在一起，存储在RFID标签中，零售商就能建立起顾客的档案和顾客购买行为的档案。这不仅能帮助零售商推导出他们顾客的购买行为习惯，还能推导出顾客独特的健康状况、生活方式和旅行休闲爱好等。单位组织对个人信息收集这一行为，加剧了顾客对他们自身隐私的关注，因为收集的信息有可能被第三方利用。从用户的角度看，对于物联网技术的实施（比如校园手机卡），用户更多地考虑到直接的隐私威胁。
根据欧盟委员会报告\[7\]， 66%的顾客要求商场明确标明商品是否采用了RFID标签。74%的雇员关心雇主是否用RFID跟踪其行为。然而，在跟踪危险物品时，公众更乐意接受RFID的使用。尽管物联网RFID技术主要应用于识别物品或跟踪货物，但是RFID技术也可以用来直接或通过各种来源搜集个人信息。隐私问题比起设施安全更引起关注，它涵盖网络中个人数据的使用、存储和采集。因此，对于公众接受RFID来说，充分的隐私保护尤为重要。虽然隐私问题的感知是因人、因文化环境而异，取决于个人的容忍度，但是消费者对隐私问题重要性的感知逐渐增强，这可能来自于不断增长的对互联网、物联网技术潜在风险的累积性认知。在物联网技术日益浸入生活的时候，隐私重要性日益凸显。所以隐私感知直接对物联网技术接受度产生负相关影响。安全是一个技术含量较高以及在认知上更为深层次的命题。对于特定用户来说，物联网安全因素不容忽视。
虽然对信息的搜索和分析可以作出控制性的预测，但是这种预测又增加许多不确定的因素。隐私入侵而产生的反作用可能会导致虚假信息泛滥的非暴力性不合作或物理破坏监视设备的暴力革命。监控系统愈是强大，其健壮性愈是脆弱。技术基础设施失灵，它将对经济和社会产生灾难性后果。远程控制物体也可能导致我们变得有依赖性，并失去我们在个人层面上的优势。隐私和安全问题可能成为物联网社会接受问题上的一个随时都会被引爆的炸弹。
（二） 社会因素
作为社会因素的熟人评议、媒体舆论、行政建议等对物联网技术接受的作用具有直接的引导性和培植力。从某种程度上讲，物联网技术的接受取决于社会因素。物联网技术的应用一方面要加强各种媒体对物联网应用的舆论宣传和适当监督；另一方面要加强合理的非强迫式的行政建议和行政指导，凸显政府部门在物联网发展中的引导、指导和监管作用。技术是一种社会进程，需求仅仅是技术一个动因，并非决定因素。技术的发展程度、形式和功能取决于社会对技术的管理和控制程度。
（三） 创新性
研究表明，开放的思维对物联网技术接受的重要性，保守意识是物联网发展的障碍。创新性对技术接受度和易用性感知有显著的正相关影响。但创新性对有用性感知并没有呈现的显著正相关影响。可以作出如下解释：基于创新性的好奇心对新事物的接受在技术应用初期的易用性方面起到一定作用。但是有用性感知是一个事实判断。实践是检验“有用”与否的重要标准。因而创新性与其他因素相比较对有用性感知的影响并不显著。
（四） 其他因素
有用性感知是技术接受度的最大影响因素。这表明，在物联网技术接受上，用户秉持“有用即真理”的哲学理念。易用性感知是有用性感知和接受度与用户之间的工具性桥梁、界面和基础设施。
成本感知对于有用性感知和接受度有直接的影响。运营商、设备制造商需要采取各种措施以降低物联网技术的历史成本和未来成本，需要运营商、设备制造商提高成本的透明度。物联网技术处于发展的初级阶段，如果用户认为接受物联网技术导致其成本超出预期，用户接受物联网技术的可能性就会降低。可以预测，成本是物联网技术接受的门槛。
物联网是互联网的延伸和演进：物联网不仅仅限于以计算机作为互联终端，它还将其他任何物纳入互联的网络世界，形成无处不在的网络。互动性是互联网的生命源泉，没有互动性就没有互联网。以此演绎，没有互动性也没有物联网。互动性是物联网技术应用成熟的标志。与用户互动的能力作为关键信息来源，成为商业模式的重要因素。
物联网是多种技术的融合和创新。如果用户不需要改变相关配置来配合新技术的应用，就越有可能提前接受该技术。兼容性成为物联网技术应用成败的技术关键。
样本是本文的一个的局限。未来的研究应通过从不同的人群收集数据进行调节变量来进一步检验和确证该模型。
\[参考文献\]
\[1\] Duquennoy S,Grimaud G,Vandewalle J.The Web of Things:interconnecting devices with high usability and performance\[C\]∥ Embedded Software and Systems,2009.ICESS ''09.International Conference in Zhejiang on 2527 May，2009:323330.
\[2\] Agarwal R,Karahanna E.Time flies when you''re having fun:Cognitive absorption and beliefs about information technology usage\[J\].MIS Quarterly,2000,24(4):665693.
\[3\] Korzaan M L.Going with the flow:Predicting online purchase intentions\[J\].The Journal of Computer Information Systems,2003,43(4):2531.
\[4\] Zhang Xiaoni,Prybutok V R,Koh C E.The role of impulsiveness in a TAMbased online purchasing behavior model\[J\].Information Resources Management Journal,2006,19(2):5468.
\[5\] Hossain,Muhammad M,Prybutok,Victor R.Consumer Acceptance of RFID Technology:An Exploratory Study\[J\].IEEE Transactions on Engineering Management,2008,55(2):316328.
