湖南大学物联网考试重点总结.pdf

物联网重点复习 第1章 物联网概述  物联网的发展历史 1995BillGates 《未来之路》物物互联 1998 麻省理工学院提出了当时被称作EPC系统的物联网构想 1999 在物品编码，RFID技术的基础上Auto-ID公司提出了物联网的概念 2005 国际电信联盟 《ITU互联网报告2005 ：物联网》，指出无所不在的“物联 网”通信时代即将来临 2009IBM “智慧地球” 2009 “感知中国”  物联网的定义 国际电信联盟(ITU) 发布的ITU 互联网报告中的定义：通过二维码识读设备、 射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备 ， 按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，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。  物联网的体系结构（四个层次）（P6） 感知识别层、网络构建层、管理服务层和综合应用层。  物联网的特点（P9） 感知识别普适化 无所不在的感知和识别将传统上分离的物理世界和信息世界高度融合。 异构设备互联化 各种异构设备利用无线通信模块和协议自组成网 ，异构网络通过 “网关”互通互联。 联网终端规模化 物联网时代每一件物品均具通信功能成为网络终端 ，5-10年内联网终端规模有望突 破百亿。 管理调控智能化 物联网高效可靠组织大规模数据，与此同时，运筹学，机器学习，数据挖掘，专家 系统等决策手段将广泛应用于各行各业。 应用服务链条化 以工业生产为例，物联网技术覆盖从原材料引进，生产调度，节能减排，仓储物流 到产品销售，售后服务等各个环节。 经济发展跨越化（ppt中补充的） 物联网技术有望成为从劳动密集型向知识密集型，从资源浪费型向环境友好型国民 经济发展过程中的重要动力。 第2章 自动识别技术（重点）  自动识别技术的种类与每一类的基本原理（P18） 自动识别系统根据识别对象的特征可以分为两大类：特征提取技术和数据采集技术。 1光符号识别技术 原理 ：让机器按照人类的方式来阅读和识别 ，OCR技术能使设备通过光学机制识别 字符； 应用：在人工智能和图像处理等其他领域得到了发展和进步。 优点：信息密度高，在机器无法识别的情况下人类也可以用眼睛阅读； 缺点：价格昂贵、系统复杂； 2语音识别技术 原理：将人类的语言转化为计算机可读的输入，在各种情况下，准确地识别出语音 的内容。从而根据其信息，执行人的各种意图 ； 应用：根据人本身的声纹特征来进行身份认证。另一类是根据人发出特定的语音指 令来进行命令控制。另外还有语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索等。 发展 ：声码器 （雏形）-RadioRex玩具狗 （最早的语音识别器）-Audrey系统 ，识别 10个 数字（最早的基于计算机的语音识别系统）-李开复实现的大词汇量、不特定语者、连续语音识 别系统Sphinx （隐马尔科夫模型的引入，重大突破） 3生物计量识别技术（虹膜识别、指纹识别、人脸识别） 原理：通过生物特征的比较来识别不同生物个体； 应用：广泛的用来进行身份认证（虹膜识别）、刑事侦破、用户登录、身份鉴定等 （指纹识别）。 虹膜识别： 优点：生物活性: 虹膜处在巩膜的保护下，生物活性强。 非接触性: 从无需用户接触设备,对人身没有侵犯。 唯一性: 形态完全相同虹膜的可能性低于其他组织。 稳定性: 虹膜定型后终身不变，一般疾病不会对虹膜组织造成损伤。 防伪性: 不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征。 缺点：很难将图像获取设备的尺寸小型化； 设备造价高，无法大范围推广； 镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低； 两大模块：硬件和软件 一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块 ：虹膜图像获取装置和虹膜 识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。 指纹识别： 原理 ：通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术 ，对活体指纹进行采集、 分析和比对，可以迅速、准确地鉴别出