智能化环境感知建模方案与应用 江苏久智环境科技服务供应

城市感知体系可以形象地理解为智慧城市的“神经末梢”。通过城市全域的泛感知建设，能够实现动态的城市感知，精细的控制，智能化环境感知建模方案与应用，智能化环境感知建模方案与应用，成为智慧城市的“视觉、听觉、嗅觉、触觉”的有机组成，智能化环境感知建模方案与应用，让城市能够随时感知到每一处的相关动态，研判城市运行的趋势和规律，提前发现城市潜在运行风险，精细给出预警信息，不仅可以为科学决策提供有效地技术支撑保障，同时也真正让智慧城市建设做到“以人为本，服务于民”。换句话说，具备了感知体系的“城市智能体”，可以让城市智能中枢运行更加的“通畅”。将从系统论和协同论角度构建满足智慧城市的多尺度、高时变和多样化感知需求。智能化环境感知建模方案与应用

正确理解空天地集成化传感网要把握4个层次的内涵：首先，它是一种系统性、多维度和多尺度监测分析的新思想，要求从系统论的角度思考城市感知问题，从协同论的角度融合空天地多种手段，这对传统感知行业的从业者来说，是一种思想革新；其次，它是一种互联互通大规模城市监测资源的新技术，包括海量传感器组网通信、异构传感器接入、传感网资源管理、传感网服务组合、流式数据挖掘分析和地理信息互操作等技术；再次，它是一种协同多源异构城市感知资源的新方法，包括传感器信息建模、观测能力评价、协同监测、点面观测数据融合和按需聚焦服务等方法；它是一种实现城市泛在感知与深度智能的新愿景，无论是李德仁院士谈到的4W到4R信息服务能力，还是城市感知脑，还是未来通导遥一体化蓝图，其基础都包括空天地集成化传感网。听觉环境感知产品推广协同全域卫星普查等手段，通过深度学习融合重建，实现空间无缝、动态连续地表要素感知。

针对基于图像数据的物理事件感知问题，目前的应用大多在收集到全部数据后，区别于这些基于信息空间数据挖掘的方法，根据个体智能和群体智能对物理事件感知粒度和层次的不同，提出基于群体行为特征的视觉感知数据质量萃取方法，从数据流中实时萃取质量数据，解决了面向各类突发事件的实时感知数据质量萃取问题。感知节点、事件、照片、照片流、事件关注者和多粒度感知结果之间存在紧密关联，且群体感知行为存在共性（在感知对象发展的不同阶段进行拍摄）和差异性（拍摄时空和数量的差异）。具体而言，个体智能体现：个体对事件发展过程中不同阶段的变化进行实时感知；群体智能体现：群体对事件重要时刻和不同侧面进行感知。面向不同的物理事件，基于群体感知行为特征不但将各个不同的子事件检测出来，而且评估了子事件的重要性，从而快速得到低冗余、高覆盖的事件多粒度感知结果。

随着物联网、云计算等新一代信息技术的迅速发展与推广应用，环境感知技术对经济社会变革的支撑作用日益增强。发达城市纷纷把“智慧城市”的建设作为加强城市竞争力、推动产业升级和结构调整， 提升城市创新能力和可持续发展的重要手段。“智慧社区”作为“智慧城市”的基本构成单位，是集城市管理、公共服务社会服务、居民自治和互助服务于一体的新技术的应用。智慧社区通过充分借助互联网、物联网、传感器网等网络通信技术对住宅楼宇、家居、医疗、社区服务等进行智能化的构建， 从而形成基于大规模信息智能处理的一种新的管理形态社区。通过能耗监测环境感知技术分析综合系统，实现耗电、耗水监测，并根据监测数据及时预警和告警。

移动群智感知关注的主要科学问题是：1、如何合理选择和协同泛在、互补的群体感知能力实现高质量感知；2、如何高效处理和融合低质、冗余的群体感知数据实现准确理解。无线感知的基本原理是：环境中传播的无线信号, 会由于感知目标（人或物）的存在而产生反射、衍射、散射等现象，使得接收设备所接收信号（即回波信号）的振幅、相位等特征发生变化，通过检测和分析信号的变化特征，便可推断感知目标的位置、状态等信息，达成感知之目的。多尺度的城市感知意味着从感知手段、内容、精度和时效都是多尺度的，感知手段包括观测平台。视觉环境感知蓝图

环境感知技术就是当游客靠近设备，自动播放与当前环境相关的声音，增强游客的游园体验。智能化环境感知建模方案与应用

相较于图像感知、可穿戴感知等技术，基于普通商用设备的无线感知不需在环境中部署任何**传感设备，也不需感知目标携带任何传感器，具有普适程度高、感知范围广、感知成本低、不侵扰用户、不泄露隐私等特点和优势，是实现城市感知的理想形式，具有广阔的应用前景。无线感知关注的主要科学问题是：1）无线感知的理论模型和一般机理，揭示感知极限；2）无线感知的精细性和鲁棒性，降低环境改变、个体差异等对性能的影响。针对城市感知需求和上述科学问题，西北工业大学人机物融合智能计算团队在国家自然科学基金、国家“973计划”等科研项目的支持下，在国际上较早开展并持续深入开拓移动群智感知、智能无线感知相关理论与方法研究，取得系列创新成果。一、移动群智感知结合移动群智感知关键科学问题，重点在感知任务分配、感知数据汇聚、群智融合计算等方面开展研究工作。智能化环境感知建模方案与应用

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