海计算模式下的物联网时空语义信息感知与建模

Information sensing is the basis of information collaboration in Internet of Things(IOT). Especially in sea computing, the applications and extending of IOT are dependent on effective sensing and intelligent interaction of information from the front network elements. However, the primitive sensing information from the heterogeneous front network elements is always uncertain, magnanimous and heterogeneous, which not only brings the new challenges in information transmission, storage and processing for the restrained sensor network, but also increases the technology difficulty in information presentation and management. Aiming at this scientific problem, a spatio-temporal semantic-based information sensing and modeling for IOT based on sea computing is presented. In this project, we use semantic technology as a basis, due to the advatanges in information presentation, classifying and computation, especially, focus on the spatio-temporal semantic characteristic of IOT. Firstly, based on dynamic semantics and context-awareness, a dynamic semantic describing model for the heterogeneous front network elements is built; and based on the analysis of spatio-temporal characteristic of the heterogeneous front network elements, the heterogeneous access strategy and mutual discovery mechanism of the front network elements are studied. Secondly, based on the uniform definition and presentation for the space and time in IOT, a spatio-temporal semantic presentation framework for sensor observations is built, and a spatio-temporal semantic ontology model for IOT data is put forward; moreover, a lightweight spatio-temporal semantic metadata processing and fusion model is presented. Our project provides a theoretical and technical support for the large-scale applications and expansions of IOT.

信息感知是物联网信息交互与协同的基础，尤其海计算模式下，物联网的应用和扩展离不开前端信息的高效感知与智能交互。然而，异构前端网元所获取感知信息的不确定性、海量性、异构性等不仅给受限感知网络在信息传输、存储和处理方面带来新的挑战，同时也给信息的统一表示和管理带来技术难度。针对这一科学问题，本项目拟以语义技术为基础，深入挖掘物联网的时空关联特性，研究海计算模式下基于时空语义的物联网前端信息感知与建模方法。主要研究内容包括：（1）基于动态语义和情境感知技术，构建物联网前端网元动态语义描述模型；基于前端网元的时空特性分析，构建基于时空语义的前端网元异构接入策略和相互发现机理。（2）基于对物联网时空的定义和表示，研究感知信息的时空语义描述框架，构建时空语义本体描述模型，以实现感知信息的统一描述；并在此基础上提出轻量时空语义信息处理和融合模型。本研究将为物联网的大规模应用和扩展提供理论支撑与技术支持。

信息感知是物联网信息交互与协同的基础，尤其海计算模式下，物联网的应用和扩展离不开前端信息的高效感知与智能交互。针对这一科学问题，本项目以语义技术为基础，研究海计算模式下基于时空语义的物联网前端信息感知与建模方法。主要研究内容包括：（1）基于动态语义和情境感知技术，构建物联网前端网元动态语义描述模型；（2）基于对物联网时空语义的定义和表示，研究感知信息的时空语义描述框架，构建时空语义本体描述模型，以实现感知信息的统一描述；并在此基础上提出时空语义信息处理和融合模型。. 经过项目实施，较好地完成了研究任务，不仅达到了预期的研究目标，同时开拓了新的研究方向，取得的研究成果包括：. （1）构建了物联网前端感知设备本体描述模型；设计开发了海计算模式下的智能节点，并提出了一种基于云海结合的计算模式。. （2）构建了物联网感知信息的时空语义描述和表示框架，建立物联网时空语义模型，并提出了一种基于时空语义的物联网数据融合处理算法。. （3）提出了物联网数据的自动语义标注模型，并开发了自动语义标注原型系统；提出了物联网中基于链接传感器数据的语义检索方法和模型，并开发了物联网语义检索原型系统。. （4）进行了一系列物联网语义数据处理及应用研究，完成了基于物联网的智慧校园构建及精细化信息推送、基于物联网的智慧教室智能节点设计，构建了基于低功耗蓝牙的地下停车场室内导航模型及系统等。. 具体成果包括：发表学术论文23篇，其中SCI、EI和ISTP检索8篇，中文核心期刊论文4 篇，待EI检索论文4篇，待发表论文2篇；出版学术专著1部；获软件著作权8项；受理发明专利1项；参加学术会议或研讨会7人次，参与举办学术会议2次；获相关项目支持2项，项目负责人获2019年云南省万人计划青年拔尖人才项目支持。培养硕士研究生11名，已毕业8名，其中一名研究生硕士论文获得2017年云南省优秀硕士论文；项目负责人晋升为教授。. 该项目的研究成果将为物联网的大规模应用和扩展提供理论支撑与技术参考。

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