RFD在金融（手机支付）、交通（不停车付费）、物流（物品跟踪管理）等行业以形成一定 的规模性应用，但自动化、智能化、协同化程度仍然较低。在国内，RFD被广泛应用在 身份识别、电子收费系统和物流供应链管理等领域，己步入成熟发展期，是最重要的自动识 别技术。我国成为继美国和英国之后第三大RFD应用市场。我国形成了RFD低频和高频 的完成产业链，在低频和高频RFD设备制造和相关的软件技术方面相对成熟。但是，在超 高频和微波频段的RFD标签芯片设计、标签天线设计、标签封装技术与设备、读写器具设 计与制造、系统集成与软件开发等方面，我国还远远落后于美国和欧洲等先进国家或地区。 缺乏具有自主知识产权的接口协议标准和自主可控的标签芯片和读写器芯片。在RD技术 的体系标准中，影响力最大的是ISO/IEC和EPCglobal。.它们都支持UⅢ(Unique Item Identifier)、TID(Tag ID)、OID(Object ID)、tag OID以及UD(Ubiquitous ID)。 FD技术市场应用成熟，标签成本低廉，多用来进行物品的甄别和属性的存储。但是， 它也有不具备数据采集功能、受水、金属等电离体物质干扰大的缺点。针对RFD技术的这 些缺点，相关的研究工作被先后提了出来。例如，由清华大学刘云浩教授领导的SecurityRFID 项目，它们致力于研究一套可信RFD理论和关键技术。此外，利用超高频RFID技术无线 信号受人体影响的特点，一些研究者还将这一技术应用于人们日常活动的感知以及异常行为 的检测等9.13)。 (3)多模态感知 随着传感器设备制造工艺的不断提高，传感器节点的微型化和普适化发展使得进行环境 的多模态感知成为可能。多模态感知的数据来自不同的传感器节点、不同的感知维度，必须 智能地利用才能有效地发挥价值，形成从数据到信息再到知识的飞跃。客观环境的物理 量有物体位置、方向、加速度、声音、温度、湿度、光照度、浓度等等，这些都有可能成为 多模态感知的内容。目前在工业界推出的多样化的传感器设备，如加速度计、陀螺仪、指南 针、GPS、麦克风、摄像头以及各种无线信号GSM、Wi-Fi和蓝牙等设备都为多模态感知提 供的方便。多模态数据挖掘(multimodal data mining)就是针对不同模态信息关联性以及不 同模态挖掘结果整合等传统单模态环境下所忽视的内容展开研究。对多模态数据的处理，能 够获得比单一传感器具有更高的准确率、更有效和更易理解的上下文信息。 多模态感知为物联网感知层面进行智能交互、情景感知和协同感知提供的基础。智能交 互根据感知的物理信号，对外界不同事件做出决策以及调整自身的监控行为。如帮助决策以 低能耗的方式在本地资源受限的传感器节点上处理，从而减小整个网络的能耗和通信带宽。 多模态感知的一个代表性工作，是美国杜克大学利用智能手机上丰富的传感器来采集室内指 纹特征是实现的定位技术。这些室内的指纹特征包括室内环境的无线信号、声音、光线特征 等。通过人事先在大楼室内环境中进行采集，从而建立一个样本数据库。通过指纹的匹配来 进行室内定位。中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心为了构建新型的煤矿安全技术体 系：实现煤矿生产的掘进、采煤、运输、供电的无人化或少人化作业，在煤矿安全感知就包 括三个方面：(1)感知煤矿重大灾害风险，实现事故检测预警，保障安全生产：(2)感知煤 239239 RFID 在金融（手机支付）、交通（不停车付费）、物流（物品跟踪管理）等行业以形成一定 的规模性应用，但自动化、智能化、协同化程度仍然较低[5]。在国内，RFID 被广泛应用在 身份识别、电子收费系统和物流供应链管理等领域，已步入成熟发展期，是最重要的自动识 别技术。我国成为继美国和英国之后第三大 RFID 应用市场。我国形成了 RIFD 低频和高频 的完成产业链，在低频和高频 RFID 设备制造和相关的软件技术方面相对成熟。但是，在超 高频和微波频段的 RFID 标签芯片设计、标签天线设计、标签封装技术与设备、读写器具设 计与制造、系统集成与软件开发等方面，我国还远远落后于美国和欧洲等先进国家或地区。 缺乏具有自主知识产权的接口协议标准和自主可控的标签芯片和读写器芯片。在 RFID 技术 的体系标准中，影响力最大的是 ISO/IEC 和 EPCglobal。它们都支持 UII (Unique Item Identifier)、TID (Tag ID)、OID (Object ID)、tag OID 以及 UID (Ubiquitous ID)。 RFID 技术市场应用成熟，标签成本低廉，多用来进行物品的甄别和属性的存储。但是， 它也有不具备数据采集功能、受水、金属等电离体物质干扰大的缺点。针对 RFID 技术的这 些缺点，相关的研究工作被先后提了出来。例如，由清华大学刘云浩教授领导的 SecurityRFID 项目，它们致力于研究一套可信 RFID 理论和关键技术。此外，利用超高频 RFID 技术无线 信号受人体影响的特点，一些研究者还将这一技术应用于人们日常活动的感知以及异常行为 的检测等[9-13]。 （3）多模态感知 随着传感器设备制造工艺的不断提高，传感器节点的微型化和普适化发展使得进行环境 的多模态感知成为可能。多模态感知的数据来自不同的传感器节点、不同的感知维度，必须 智能地利用才能有效地发挥价值，形成从数据到信息再到知识的飞跃[15]。客观环境的物理 量有物体位置、方向、加速度、声音、温度、湿度、光照度、浓度等等，这些都有可能成为 多模态感知的内容。目前在工业界推出的多样化的传感器设备，如加速度计、陀螺仪、指南 针、GPS、麦克风、摄像头以及各种无线信号 GSM、Wi-Fi 和蓝牙等设备都为多模态感知提 供的方便。多模态数据挖掘（multimodal data mining）就是针对不同模态信息关联性以及不 同模态挖掘结果整合等传统单模态环境下所忽视的内容展开研究。对多模态数据的处理，能 够获得比单一传感器具有更高的准确率、更有效和更易理解的上下文信息。 多模态感知为物联网感知层面进行智能交互、情景感知和协同感知提供的基础。智能交 互根据感知的物理信号，对外界不同事件做出决策以及调整自身的监控行为。如帮助决策以 低能耗的方式在本地资源受限的传感器节点上处理，从而减小整个网络的能耗和通信带宽。 多模态感知的一个代表性工作，是美国杜克大学利用智能手机上丰富的传感器来采集室内指 纹特征是实现的定位技术。这些室内的指纹特征包括室内环境的无线信号、声音、光线特征 等。通过人事先在大楼室内环境中进行采集，从而建立一个样本数据库。通过指纹的匹配来 进行室内定位。中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心为了构建新型的煤矿安全技术体 系；实现煤矿生产的掘进、采煤、运输、供电的无人化或少人化作业，在煤矿安全感知就包 括三个方面：（1）感知煤矿重大灾害风险，实现事故检测预警，保障安全生产；（2）感知煤