题目： 基于以人为中心认知物联网的环境暴露定量分析方法

英文：People-centric Cognitive Internet of Things for the Quantitative Analysis of Environmental Exposure

作者：杨林，李文锋，Masoud Ghandehari，Giancarlo Fortino

论文信息： https://doi.org/10.1109/JIOT.2017.2751307

 

摘要：人在污染的空气中的暴露对健康构成重大的威胁，特别是城市居民，个人健康与周边环境污染的数值化研究越来越受到关注。人的移动性与城市污染动态时空分布特性密切相关，导致高分辨率的污染数据开始借助以人为中心的物联网技术。已有的以人为中心物联网通常通过中心性云服务器的架构进行数据采集、分析、共享。这种架构无法满足高密度群集、海量接入的人周边环境，且城市数据随人的移动产生动态的地理位置属性。本文提出了一种以人为中心和认知互联网（PIoT）环境感知平台的架构，其包含人的节点和物理设备之间的直接交互闭环，以及通过认知计算服务器向人推送可用的连接列表。针对人与周边PIoT环境交互中按需获取必要但不冗余的数据，提出了基于人地理位置与分布式时-空模型数据预测算法。以纽约市空气颗粒污染（PM2.5）为例，设计了PIoT原型系统并对城市环境进行移动测量。为了实现对空气污染暴露的量化分析，从城市开源数据与测量原型系统中选取分析参数，包含空气PM2.5的时空分布数据、行人数量。分析结果表明，该系统能有效的获取纽约市PM2.5高分辨率的暴露数据，定量的分析空气污染暴露与人的出行。该案例表明了所提分析方法的可行性及潜在应用。