一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種情境系統(tǒng)及方法，尤其是涉及一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)及方法?；跈C(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)包括：用于感知不同上下文信息的機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器、用于記錄情境識(shí)別知識(shí)的情境識(shí)別知識(shí)庫(kù)、用于根據(jù)所述機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器采集到的上下文信息和所述知識(shí)庫(kù)記載的情境識(shí)別知識(shí)進(jìn)行情境推理的情境推理機(jī)。因此，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：1.無(wú)需使用新的擴(kuò)展語(yǔ)言，仍然使用OWL和SWRL語(yǔ)言即可對(duì)情境識(shí)別的規(guī)則和概念進(jìn)行建模；2.自動(dòng)屏蔽機(jī)會(huì)感知環(huán)境的不確定性，基于一個(gè)提前建立的知識(shí)庫(kù)，得到一個(gè)合適的推理結(jié)果。
【專利說(shuō)明】一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種情境系統(tǒng)及方法，尤其是涉及一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]情境識(shí)別是情境感知系統(tǒng)研究中的關(guān)鍵技術(shù)。它是指利用物理空間和信息空間中的感知數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別一個(gè)實(shí)體(一個(gè)人，一樣物品，或是一個(gè)地方)所處的情境。情境識(shí)別的方法有很多，其中基于語(yǔ)義網(wǎng)的方法被廣泛使用。該方法在設(shè)計(jì)時(shí)用OWL和SWRL語(yǔ)言來(lái)對(duì)情境識(shí)別中需要涉及的概念和規(guī)則進(jìn)行建模。在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，語(yǔ)義推理及會(huì)利用獲取的感知數(shù)據(jù)和以上模型進(jìn)行推理從而識(shí)別情境。在大部分基于語(yǔ)義網(wǎng)的研究工作中，都有一個(gè)共同的假設(shè)，那就是獲取的感知數(shù)據(jù)是確定和完全的。因?yàn)檫@些工作中感知系統(tǒng)在感知過(guò)程中使用的傳感器資源都是為某一個(gè)感知目標(biāo)而專門(mén)設(shè)置，因此它們是在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)就預(yù)先定義好的。
[0003]然而近些年來(lái)隨著技術(shù)進(jìn)步以及物聯(lián)網(wǎng)普及，我們生活的環(huán)境中建立了大量的感知基礎(chǔ)設(shè)施。這些大量存在的感知設(shè)備不僅包括分布在物理空間(如河流之上、建筑物中，街道上，公園里等等)中的靜態(tài)傳感器，還有人或車輛攜帶的移動(dòng)傳感器，例如智能手機(jī)、平板電腦、穿戴設(shè)備中內(nèi)嵌的傳感器，以及車載GPS、雷達(dá)等。此外無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)(例如WSN, W1-Fi以及3G/4G網(wǎng)絡(luò)等)的覆蓋范圍越來(lái)越廣，它們可以將感知設(shè)備獲取的感知數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)處理單元。在這樣的背景下，機(jī)會(huì)感知(Opportunistic Sensing)逐漸成為一種重要的感知范型。相比于傳統(tǒng)的感知系統(tǒng)而言，機(jī)會(huì)感知應(yīng)用(Opportunistic SensingApplication)充分利用某個(gè)時(shí)間和地點(diǎn)恰好出現(xiàn)的傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)感知目標(biāo)，而不是為了該感知目標(biāo)而專門(mén)部署相應(yīng)的傳感器。
[0004]由于機(jī)會(huì)感知的特點(diǎn)，在機(jī)會(huì)感知范型下的情境識(shí)別便遇到了新的技術(shù)挑戰(zhàn)。抽象而言，主要有以下兩個(gè)方面:
[0005]一是傳感器數(shù)據(jù)可得性(Availability)的不確定性。機(jī)會(huì)感知試圖發(fā)現(xiàn)和利用某個(gè)時(shí)間和地點(diǎn)恰好出現(xiàn)的傳感器來(lái)完成感知目標(biāo)，因此情境識(shí)別過(guò)程中需要的某類傳感器數(shù)據(jù)可能由于相應(yīng)的傳感器資源缺乏而不能獲得。
[0006]二是傳感器數(shù)據(jù)可信度(Confidence)的不可預(yù)測(cè)。即使情境識(shí)別所需的感知數(shù)據(jù)都能夠獲取，感知數(shù)據(jù)的可信度仍然是不可預(yù)測(cè)的。造成這種不可預(yù)測(cè)性的原因主要有兩方面:一方面，在機(jī)會(huì)感知范型下完成感知目標(biāo)的傳感器很可能來(lái)自其他感知系統(tǒng)。而在不同感知系統(tǒng)中即使是同類傳感器，其精度也可能相差很大；另一方面，在完成某個(gè)感知目標(biāo)時(shí)究竟會(huì)選取哪個(gè)傳感器是在設(shè)計(jì)時(shí)無(wú)法預(yù)測(cè)的。
[0007]以上挑戰(zhàn)抽象出來(lái)就是如何進(jìn)行不確定的語(yǔ)義推理的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，一些研究工作基于不同數(shù)學(xué)模型對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)語(yǔ)言O(shè)WL和SWRL進(jìn)行擴(kuò)展，開(kāi)發(fā)了很多新的擴(kuò)展語(yǔ)言。這些語(yǔ)言從某種程度上是有效的，然而它們都有一個(gè)共同的不足，那就是這些語(yǔ)言的使用十分復(fù)雜，即使是對(duì)語(yǔ)義網(wǎng)語(yǔ)言非常熟悉的人來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)起來(lái)也非常困難。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明主要是解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的擴(kuò)展的語(yǔ)義網(wǎng)語(yǔ)言使用復(fù)雜，學(xué)習(xí)困難等問(wèn)題，提出了一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)及方法可以使得情境感知應(yīng)用的開(kāi)發(fā)者仍然使用OWL和SWRL語(yǔ)言對(duì)情境識(shí)別的規(guī)則和概念進(jìn)行建模，而無(wú)需使用新的擴(kuò)展語(yǔ)言。
[0009]本發(fā)明的上述技術(shù)問(wèn)題主要是通過(guò)下述技術(shù)方案得以解決的:
[0010]一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)，包括:用于感知不同上下文信息的機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器、用于記錄情境識(shí)別知識(shí)的情境識(shí)別知識(shí)庫(kù)、用于根據(jù)所述機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器采集到的上下文信息和所述知識(shí)庫(kù)記載的情境識(shí)別知識(shí)進(jìn)行情境推理的情境推理機(jī)。
[0011]其中，情境推理機(jī)主要負(fù)責(zé)在運(yùn)行時(shí)解決不確定的情境推理任務(wù)。情境是對(duì)一個(gè)實(shí)體所處狀態(tài)的一種語(yǔ)義抽象，對(duì)于一個(gè)情境感知應(yīng)用而言，當(dāng)情境發(fā)生變化時(shí)則會(huì)觸發(fā)相應(yīng)的動(dòng)作執(zhí)行。通常來(lái)說(shuō)，一個(gè)實(shí)體(例如一個(gè)人)所處的情境種類是無(wú)限的。然而對(duì)于一個(gè)特定的情境感知應(yīng)用而言，其關(guān)注的情境種類是有限的。因此，將一個(gè)應(yīng)用所關(guān)注的所有可能的情境組成一個(gè)集合，稱之為情境候選集合。
[0012]上下文信息是能夠刻畫(huà)一個(gè)實(shí)體的情境的任何信息，一個(gè)實(shí)體的情境是由一組上下文信息來(lái)確定的。
[0013]情境識(shí)別知識(shí)包括情境推理規(guī)則，它是定義上下文與情境的一階邏輯表達(dá)式。具體來(lái)說(shuō)，一個(gè)情境 推理規(guī)則包括兩部分:前件和后件。規(guī)則的前件是一組用邏輯AND連接起來(lái)的上下文斷言。上下文斷言被定義為是一個(gè)邏輯表達(dá)式，它描述了某種上下文信息需要滿足的條件。因此對(duì)于一個(gè)候選情境來(lái)，情境推理規(guī)則的前件為R(Si) =A(C1) AA(C2) Λ…AA(Cffl),其中A(Ci)是第i個(gè)上下文斷言。而情境推理規(guī)則與m個(gè)上下文信息相關(guān)。規(guī)則的后件是關(guān)于一個(gè)候選情境的表達(dá)式。
[0014]優(yōu)化的，在上述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)中，所述情境識(shí)別知識(shí)庫(kù)包括:用于記載所有情境感知應(yīng)用共享知識(shí)的共享知識(shí)庫(kù)和用于記載具體應(yīng)用情境識(shí)別相關(guān)知識(shí)的應(yīng)用知識(shí)庫(kù)，其中:所述共享知識(shí)庫(kù)包括:用于定義所有應(yīng)用共用概念的共享知識(shí)模塊、用于存儲(chǔ)各種上下文信息可信度的可信度記錄模塊。其中:共享知識(shí)模塊使用OWL語(yǔ)言定義了所有應(yīng)用都可能用的一些概念。而為了應(yīng)對(duì)感知數(shù)據(jù)可信性不可預(yù)測(cè)的問(wèn)題，可信度記錄模塊實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)了共享的感知系統(tǒng)中每種上下文信息的可信度。這個(gè)可信度可以用感知數(shù)據(jù)采集器的準(zhǔn)確度來(lái)衡量。在運(yùn)行時(shí)，情境推理機(jī)會(huì)查詢可信度記錄，然后將查詢得到的上下文的可信度利用在情境推理的過(guò)程中。這些可信度信息的獲取可以利用專家的經(jīng)驗(yàn)，也可能通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)共享感知系統(tǒng)提供的上下文信息的可信度進(jìn)行度量。
[0015]優(yōu)化的，在上述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)中，所述應(yīng)用知識(shí)庫(kù)包括:繼承于共享知識(shí)模塊并包含記載具體應(yīng)用情境識(shí)別知識(shí)的應(yīng)用知識(shí)模塊、記載具體應(yīng)用情境推理規(guī)則的應(yīng)用情境推理規(guī)則模塊。
[0016]優(yōu)化的，上述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)中，所述情境推理機(jī)包括:用于將情境推理規(guī)則分解為若干個(gè)上下文斷言的規(guī)則分解模塊；用于對(duì)能夠確定變量的上下文斷言進(jìn)行推理，并且能夠?qū)⒆兞坎淮_定的上下文斷言的推理結(jié)果置為不確定的斷言推理模塊；用于將上下文斷言的推理結(jié)果進(jìn)行歸并，然后從候選情境中選擇當(dāng)前用戶所處情境的融合與決策模塊。
[0017]一種利用上述情境識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，包括:規(guī)則部署步驟:編寫(xiě)情境推理規(guī)則，并部署在情境推理機(jī)上；規(guī)則分解步驟:將情境推理規(guī)則分解為若干個(gè)上下文斷言；斷言推理步驟:對(duì)變量確定的上下文斷言進(jìn)行推理并且將變量不確定的上下文斷言的推理結(jié)果置為不確定；融合決策步驟:將上下文斷言的推理結(jié)果進(jìn)行歸并，然后從候選情境中判定選擇當(dāng)前用戶所處情境。
[0018]優(yōu)化的，在上述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法中，所述規(guī)則分解步驟包括:公式選擇步驟:選擇與機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器所采集到的上下文信息直接相關(guān)的原子公式；規(guī)則分解步驟:基于公式選擇步驟選擇的原子公式將情境推理規(guī)則分解為若干個(gè)上下文斷言。具體而言，分解的過(guò)程是這樣的:對(duì)于每個(gè)原子公式，與其相關(guān)的原子公式(包括它本身)會(huì)用邏輯AND連接成一個(gè)上下文斷言。
[0019]在情境推理規(guī)則被分解之后，需要對(duì)于那些變量值都能夠被指定的CA進(jìn)行推理。然而，這些CA的推理并不是獨(dú)立的，這給提高推理的性能提供了機(jī)會(huì)。
[0020]優(yōu)化的，在上述的基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法中，所述斷言推理步驟包括:分析步驟:分析所有的上下文之間的依賴關(guān)系；推理步驟:基于分析步驟得到的依賴關(guān)系，利用拓?fù)渑判蛩惴ㄟM(jìn)行排序，然后按排序順序?qū)γ總€(gè)上下文斷言依次進(jìn)行推理。
[0021]優(yōu)化的，在上述的基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法中，所述分析步驟包括:
[0022]步驟801，順序掃描所有情境推理規(guī)則的上下文斷言，并判斷不同上下文斷言變量之間的關(guān)系；
[0023]步驟802，如果一個(gè)上下文斷言中有至少一個(gè)變量依賴于另一個(gè)上下文斷言中的變量，則兩個(gè)上下文斷言之間產(chǎn)生一個(gè)依賴關(guān)系；
[0024]步驟803，將上下文斷言以及上下文之間斷言的依賴關(guān)系采用有向圖的方式表示，其中有向圖的頂點(diǎn)代表上下文斷言，有向邊代表上下文斷言之間的依賴關(guān)系。
[0025]采用上述分析步驟所描述的推理過(guò)程的算法如下:
[0026]令有向圖G =〈V，E>，CA為上下文斷言，其中頂點(diǎn)集V代表一個(gè)CA，邊集代表CA之間的依賴關(guān)系；
[0027]令C，Tempi和Temp2是CA的變量，變量P是情景推理的實(shí)體。則推理步驟如下:
[0028]步驟I: V=0.，E= 0? C = {情境推理規(guī)則的所有上下文}，Terapl=Temp2= 0.,
Boolean Flag = True ；
[0029]步驟2:選出原子公式中包括P的所有上下文，為其賦于變量Tempi，令V =V U Tempi,C = C-Templ.[0030]步驟3:WHILE (Flag == True) {
[0031] Flag = False.掃描所有上下文C，并且對(duì)于一個(gè)屬于C并且值確定的X
[0032]
【權(quán)利要求】
1.一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括:用于感知不同上下文信息的機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器、用于記錄情境識(shí)別知識(shí)的情境識(shí)別知識(shí)庫(kù)、用于根據(jù)所述機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器采集到的上下文信息和所述知識(shí)庫(kù)記載的情境識(shí)別知識(shí)進(jìn)行情境推理的情境推理機(jī)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述情境識(shí)別知識(shí)庫(kù)包括:用于記載所有情境感知應(yīng)用共享知識(shí)的共享知識(shí)庫(kù)和用于記載具體應(yīng)用情境識(shí)別相關(guān)知識(shí)的應(yīng)用知識(shí)庫(kù)，其中: 所述共享知識(shí)庫(kù)包括:用于定義所有應(yīng)用共用概念的共享知識(shí)模塊、用于存儲(chǔ)各種上下文信息可信度的可信度記錄模塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述應(yīng)用知識(shí)庫(kù)包括:繼承于共享知識(shí)模塊并包含記載具體應(yīng)用情境識(shí)別知識(shí)的應(yīng)用知識(shí)模塊、記載具體應(yīng)用情境推理規(guī)則的應(yīng)用情境推理規(guī)則模塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述情境推理機(jī)包括: 用于將情境推理規(guī)則分解為若干個(gè)上下文斷言的規(guī)則分解模塊； 用于對(duì)能夠確定變量的上下文斷言進(jìn)行推理，并且能夠?qū)⒆兞坎淮_定的上下文斷言的推理結(jié)果置為不確定的斷言推理模塊； 用于將上下文斷言的推理結(jié)果進(jìn)行歸并，然后從候選情境中選擇當(dāng)前用戶所處情境的融合與決策模塊。
5.一種利用權(quán)利要求1所述情境識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，其特征在于，包括: 規(guī)則部署步驟:編寫(xiě)情境推理規(guī)則，并部署在情境推理機(jī)上； 規(guī)則分解步驟:將情境推理規(guī)則分解為若干個(gè)上下文斷言； 斷言推理步驟:對(duì)變量確定的上下文斷言進(jìn)行推理并且將變量不確定的上下文斷言的推理結(jié)果置為不確定； 融合決策步驟:將上下文斷言的推理結(jié)果進(jìn)行歸并，然后從候選情境中判定選擇當(dāng)前用戶所處情境。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，其特征在于，所述規(guī)則分解步驟包括: 公式選擇步驟:選擇與機(jī)會(huì)感知數(shù)據(jù)采集器所采集到的上下文信息直接相關(guān)的原子公式； 規(guī)則分解步驟:基于公式選擇步驟選擇的原子公式將情境推理規(guī)則分解為若干個(gè)上下文斷言。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，其特征在于，所述斷言推理步驟包括: 分析步驟:分析所有的上下文之間的依賴關(guān)系，并利用拓?fù)渑判蛩惴ㄟM(jìn)行排序。 推理步驟:按排序順序?qū)γ總€(gè)上下文斷言依次進(jìn)行推理。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，其特征在于，所述依賴分析步驟包括:步驟801，順序掃描所有情境推理規(guī)則的上下文斷言，并判斷不同上下文斷言變量之間的關(guān)系； 步驟802，如果一個(gè)上下文斷言中有至少一個(gè)變量依賴于另一個(gè)上下文斷言中的變量，則兩個(gè)上下文斷言之間產(chǎn)生一個(gè)依賴關(guān)系； 步驟803，將上下文斷言以及上下文之間斷言的依賴關(guān)系采用有向圖的方式表示，其中有向圖的頂點(diǎn)代表上下文斷言，有向邊代表上下文斷言之間的依賴關(guān)系。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，其特征在于，所述融合決策步驟包括:選擇一個(gè)用于計(jì)算候選情境與真實(shí)情境相似度的相似函數(shù)，依次計(jì)算各個(gè)候選情境與真實(shí)情境的相似度，選擇相似度最高的候選情境作為推理結(jié)果，并且當(dāng)有多于一個(gè)候選情境與真實(shí)情境的相似度達(dá)到最大值時(shí)，則隨機(jī)選擇一個(gè)候選情境作為情境推理結(jié)果。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于機(jī)會(huì)感知的情境識(shí)別方法，其特征在于，所述用于計(jì)算候選情境與真實(shí)情境相似度的相似函數(shù)采用如下定義:
【文檔編號(hào)】G06F17/27GK104008208SQ201410274048
【公開(kāi)日】2014年8月27日 申請(qǐng)日期:2014年6月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月19日
【發(fā)明者】王亞沙, 王江濤, 杜旭東 申請(qǐng)人:北京大學(xué)