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MCS-1] A Survey of Mobile Crowdsensing Techniques: A Critic

发布时间:2019-08-10 13:38 来源:未知 编辑:admin

  考虑群体感知平台的移动性和内容的稳定程度,将群体感知应用分类为下表所示:

  Rana等使用基于传统基础设施的方法建立了一个噪声地图用于提高城市噪声监测的效率

  Zheng等提出了一种全面的方法,结合了群体感知应用监测器感知的空气状态数据和历史空气污染数据库来对整个城市的实时环境质量进行报告。 核心算法包括两个分类器,一个基于人工智能神经网络(Artificial Neural Network)将区域的空间信息考虑在内;另一个是一个先行链式的条件随机域(Conditional Random Field),把温度、湿度等类似的因素中的实时依赖关系考虑在内。

  Chen等提出方法识别居民移动模式的方法,为夜间公交路线的修改提供了依据

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