1.4.1 泛在智能感知

“泛在智能感知”是普适计算、移动计算、物联网和人工智能等多个领域交叉的一个新兴研究方向。泛在智能感知主要通过内嵌在智能手机、手表、可穿戴设备、汽车、家电中的摄像头、加速度传感器、陀螺仪、Wi-Fi、LTE、毫米波雷达、声波收发模块等对人和环境进行多模态感知，并利用人工智能的算法、模型和技术对感知信息进行分析得到关于人和环境的情境状态；进而为人在合适的时间、地点提供智能的服务。泛在智能感知在智慧终端、智慧家居、智慧健康医疗、新型人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用，是智能物联网的重要组成部分。

智能视觉感知：视觉是人类从外界获得信息的主要途径，通过机器、计算机以及人工智能方法来模拟人类的视觉功能是人们多年的追求。较之于传统视觉技术，智能视觉感知采用机器学习与深度学习技术，具备更快更强的感知与运算能力，一方面提升了边缘检测、语义分割、图像滤波等基础视觉处理能力，并在移动目标检测、移动地图构建、视频流目标跟踪、视频动作识别等关键视觉感知技术上得到广泛应用，强化视觉感知能力的同时也拓宽了视觉感知的应用范畴。

智能听觉感知：听觉感知是感知主体检测、分析、识别和理解语音信号信息的过程，它允许我们与现实环境正确地互动，流畅地沟通。传统听觉感知在梅尔倒频谱系数等基础特征之上，通过混合高斯-隐马尔可夫等模型进行语音和语调的识别，而智能听觉通过深度神经网络增强语音模型的特征能力、感知精度和识别鲁棒性，并在更为广义的层面，通过人机交互方式，利用语言理解、对话跟踪、语言生成等关键技术完成真实场景中的人机物互通。

智能无线感知：智能无线感知[14-15]是近年来新兴起的一个前沿研究热点，主要通过普适的无线信号（如Wi-Fi、RFID、毫米波雷达、声波等）对人和环境进行非接触式或与设备无关的（Device-Free）感知，从而为人类与物理设备、场景环境的融合奠定基础。智能无线感知通过三角度量、计算机指纹库、深度神经网络等智能计算方法对无线感知信号、无线感知数据、无线感知模式进行识别和处理，并通过室内定位、目标跟踪、行为识别等关键技术，在健康监护、新型人机交互、行为识别等领域得到了大量应用，因而受到学术界和产业界的广泛关注与重视。