據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，研究人員已設(shè)計(jì)出集成聲音和運(yùn)動傳感器的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）網(wǎng)絡(luò)，用以估算公共空間利用率。這些想法可以應(yīng)用于其它物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)?！吨腔鄢鞘兄袀鞲衅髋c公共空間利用率監(jiān)測的融合》（Sensor Fusion for Public Space Utilization Monitoring in a Smart City）是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員、開發(fā)人員和實(shí)施人員的最佳讀物。它通過設(shè)計(jì)系統(tǒng)來測量城市的空間利用率，權(quán)衡傳感器選擇和校準(zhǔn)、電源選擇、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)清理和規(guī)范化、以及數(shù)據(jù)處理等各個(gè)因素。該方法可以推廣到任何物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)。

該論文堪稱為關(guān)于如何構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)的完美案例研究。新加坡科技與設(shè)計(jì)大學(xué)的Billy Pik Lik Lau、Nipun Wijerathne和Chau Yuen以及澳大利亞科廷大學(xué)的Benny Kai Kiat Ng指出論文中最有意思的一點(diǎn)的是，他們?nèi)绾闻c傳感器匹配，獲取正確分辨率的數(shù)據(jù)來估計(jì)空間利用率，并建立一個(gè)測試平臺，最大限度地減少大范圍實(shí)施的問題。為了測量空間利用率（一個(gè)空間在多個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的人口數(shù)量），他們選擇了聲音和運(yùn)動傳感器以及兩者的融合。該論文所使用的方法可適用于其它類型的傳感器。

聲音傳感器與視頻傳感器

聲音傳感器相比視頻傳感器，更多地被用來檢測活動。這似乎違反直覺，但僅僅是因?yàn)槿祟惖母泄俑咭曈X支配力。攝像頭在從成本上計(jì)算是昂貴的，并且處理數(shù)據(jù)量的增加需要在網(wǎng)絡(luò)中使用更昂貴和更強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)。在大規(guī)模部署中，這會增加成本，但不會提高測量的準(zhǔn)確性。更多的計(jì)算能力會增加耗電量，超出太陽能電池的供電能力和成本。而視頻數(shù)據(jù)的云處理需要大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲空間，增加了成本。

最后，由于隱私問題，部署攝像機(jī)需要許可，這將在研究所在地新加坡部署時(shí)構(gòu)成問題?？稍偕鷱V域傳感器網(wǎng)絡(luò)（RWSN）解決了硬件連接電源和需要更換電池的問題。可再生能源設(shè)計(jì)對于測試聲音和運(yùn)動傳感器的使用是不必要的，因?yàn)檫@個(gè)有限的七節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中的硬件連接電源或電池不會很昂貴。需要大規(guī)模部署該傳感器網(wǎng)絡(luò)可能是選擇可再生能源的原因。可再生廣域傳感器網(wǎng)絡(luò)采用低功耗的XBee模塊（IEEE 802.15.4），將XBee接收器與Raspberry Pi（樹莓派）連接，把數(shù)據(jù)回傳至云存儲。研究人員使用Xbee中繼器，構(gòu)建了無線網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)來增加覆蓋范圍。

該網(wǎng)絡(luò)由太陽能電池板和電池存儲供電，兩者的尺寸都包含在內(nèi)，所以物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)師可以根據(jù)不同的太陽光束來調(diào)整太陽能電池板和電池的尺寸以適應(yīng)當(dāng)?shù)厍闆r。據(jù)麥姆斯咨詢介紹，不同的環(huán)境監(jiān)測傳感器節(jié)點(diǎn)包括氣壓計(jì)、溫度計(jì)、光度計(jì)、電阻式雨量傳感器、紫外線（UV）指數(shù)傳感器、濕度傳感器、運(yùn)動和噪聲傳感器。這些節(jié)點(diǎn)在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，可以提供校準(zhǔn)數(shù)據(jù)來消除如雨水造成的聲音讀數(shù)干擾等環(huán)境條件的影響。低價(jià)的熱釋電紅外（PIR）傳感器，也被稱為無源紅外傳感器，被用來檢測運(yùn)動。而低價(jià)的模擬聲音傳感器，基本上是MEMS麥克風(fēng)，被用來錄制聲音。

PIR傳感器在白天特別是下午會有很多錯(cuò)誤數(shù)據(jù)輸出。為了消除這些錯(cuò)誤，校準(zhǔn)模塊可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理。現(xiàn)場地面實(shí)況測量的誤報(bào)與明亮的日光相關(guān)，校準(zhǔn)模塊能計(jì)算誤報(bào)的概率并進(jìn)行調(diào)整，然后把數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)統(tǒng)計(jì)。

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以消除誤差

環(huán)境條件如降雨等的環(huán)境誤差，可以通過使用無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，使得研究人員能夠利用群集找到聲音數(shù)據(jù)的相似模式來消除。群集簡單地分類如降雨的聲音等相似的數(shù)據(jù)集，然后可以從數(shù)據(jù)中刪除。同樣，背景噪音也可以被消除。

來自PIR和聲音傳感器的標(biāo)準(zhǔn)化和校準(zhǔn)數(shù)據(jù)使用研究人員選擇的算法進(jìn)行融合，以預(yù)估整個(gè)測試區(qū)域的七個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間利用率。該預(yù)估是基于現(xiàn)場觀察經(jīng)驗(yàn)和七個(gè)節(jié)點(diǎn)的融合數(shù)據(jù)的比較。該論文闡述了構(gòu)建低成本精確物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的硬件、通信、傳感器和數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)的考慮因素。它還解釋了消除由PIR運(yùn)動傳感器捕獲的數(shù)據(jù)中的誤報(bào)，如何描述來自人類活動的噪聲特征，消除諸如降雨和背景噪聲之類的環(huán)境誤差以準(zhǔn)確地估計(jì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)和整體測試平臺的利用率等挑戰(zhàn)。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需要具備大規(guī)模實(shí)施、以及證明經(jīng)濟(jì)或社會回報(bào)可抵消設(shè)計(jì)和開發(fā)成本的潛力。

設(shè)計(jì)和開發(fā)需要一個(gè)多學(xué)科團(tuán)隊(duì)，并具備一些專業(yè)技能，尤其是統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等子領(lǐng)域的傳感器工程和高等數(shù)學(xué)知識。數(shù)學(xué)技能可用在校準(zhǔn)數(shù)據(jù)和背景噪音消除；傳感工程技能可以用在低成本獲取正確分辨率數(shù)據(jù)。認(rèn)真建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)們可能需要聘用具備傳感器和數(shù)學(xué)技能的專業(yè)人士。