随着智能手机的大量涌现，物联网和移动互联网正飞速发展，无线Wi-Fi、GPS等设备大量部署于各大城市之中，人类手持移动设备，与地理位置产生了大量的数字指纹。如此背景下，我们可以快速、大量的收集到用户产生的各类数据，情境感知计算正逐渐地从个体感知时代步入群智感知时代。大量数据具有的异构、多源、多模态、质量差异等特性，为群智感知带来了许多新的科研课题以及挑战。首先通过分析现有的群智感知应用系统架构，针对这些架构存在的扩展性差、数据无法复用等问题，提出一种支持移动终端和传感器信息数据收集控制、数据可复用共享、可扩展的群智感知应用系统的架构。然后，本文基于移动终端，获取多源的、异构的、质量有差异的情境信息，为了提高这些数据的精确度，本文以数据层、特征层以及决策层的信息融合算法为基础，提出了一种新的基于社团发现的多层信息融合方法。该方法通过客户端和服务器端两个阶段实现：客户端通过一种改进的模糊逻辑算法，把隶属度函数修改为计算隶属大小，然后通过计算隶属大小在多种级别的集合里的概率，使得模糊逻辑算法适用于单值对应多级别的情况，最后得到三轴加速度信息融合的情境识别结果，此结果作为服务器端情境识别的子决策；服务器端通过社团发现算法进行群体识别，筛选群体多源同类传感器以及异类传感器的信息，以分批融合算法和基于规则推测为基础，分别进行数据层和决策层的信息融合后得到最终的决策结果。根据在教学楼群智感知环境中的情境识别实验，证明了以上方法能有效处理群智感知环境中的数据并识别特定的情境。