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剖析環境感知研究理論

來源: 發布時間:2023-12-01

會感知計算旨在通過人類生活空間日益部署的大規模多種類傳感設備,實時感知識別社會個體的行為,分析挖掘群體社會交互特征和規律,輔助個體社會行為,支持社群的互動、溝通和協作。當前構建的城市感知主要側重于城市物理感知,能夠有效獲取城市外在運行狀態和表觀特征。然而,對于城市深層次的社會狀態,比如群體情緒、公眾偏好和經濟運行等,尚無法有效提取,造成城市感知能力缺失。為此,必須從社會感知的宏觀群體和微觀個體兩個方面開展社會感知能力建設。宏觀群體是指利用各種社會感知手段揭示人類活動和社會經濟環境,研究人類群體的時空行為。而微觀個體行為是以人為感知單元,基于社會感知數據提取個人的時空行為模式和關系。為此,在隱私保護和數據安全的前提下,要重點挖掘可信的社交媒體、手機信令、導航GPS設備、可穿戴設備和群智設備等大數據。還要高度融合現有的物理感知與社會感知手段,形成對城市內外部完整感知能力。高度融合的物理感知與社會感知,高度智能化的城市管理分析能力,以及高置信度的城市信物融合系統決策。剖析環境感知研究理論

正確理解空天地集成化傳感網要把握4個層次的內涵:首先,它是一種系統性、多維度和多尺度監測分析的新思想,要求從系統論的角度思考城市感知問題,從協同論的角度融合空天地多種手段,這對傳統感知行業的從業者來說,是一種思想革新;其次,它是一種互聯互通大規模城市監測資源的新技術,包括海量傳感器組網通信、異構傳感器接入、傳感網資源管理、傳感網服務組合、流式數據挖掘分析和地理信息互操作等技術;再次,它是一種協同多源異構城市感知資源的新方法,包括傳感器信息建模、觀測能力評價、協同監測、點面觀測數據融合和按需聚焦服務等方法;它是一種實現城市泛在感知與深度智能的新愿景,無論是李德仁院士談到的4W到4R信息服務能力,還是城市感知腦,還是未來通導遙一體化藍圖,其基礎都包括空天地集成化傳感網。初探環境感知運維突破連續、高精度和準實時時空信息感知技術瓶頸,構建城市群-街區的多尺度綜合感知服務系統。

環境感知技術可以是智慧養護技術。智慧養護中心養護管理信息,通過數據積累、數據分析、數據優化,科學指導、智慧管理園林養護作業,遙控養護設備設施,實現養護作業的智能化、科學化、精細化,降低成本,節約資源,提升養護管理質量水平。 智慧養護中心構建包含:智慧噴灌系統、智慧施肥系統、病蟲害防治系統、古樹名木系統、智能機械系統、養護信息化系統、智庫系統、環衛保潔系統。分區域、植物種類、土壤類型結合游客體驗感觀進行科學噴灌,由軟件系統智能控制,通過數字化的智慧噴灌數據模型算法,根據植物實時需水情況實現自動澆水或停止澆水,達到智能化、精細化的科學灌溉,提升植物成活率,節能降耗。

移動群智感知關注的主要科學問題是:1、如何合理選擇和協同泛在、互補的群體感知能力實現高質量感知;2、如何高效處理和融合低質、冗余的群體感知數據實現準確理解。無線感知的基本原理是:環境中傳播的無線信號, 會由于感知目標(人或物)的存在而產生反射、衍射、散射等現象,使得接收設備所接收信號(即回波信號)的振幅、相位等特征發生變化,通過檢測和分析信號的變化特征,便可推斷感知目標的位置、狀態等信息,達成感知之目的。環境感知系統實時監測了解土壤溫濕、水質、空氣數據情況,以便根據實際需要,進行養護管理。

城市感知體系的建設也不是“一蹴而就”的,當前部分城市的感知體系盡管已初具規模,但同樣仍面臨統籌規劃、標準規范、技術創新、安全防護、產業生態等方面的問題與挑戰。為此,中國電子技術標準化研究院、華為聯合政產學研用,也提出了五個方面的建議,希望能夠更好地推動智慧城市感知體系的建設,具體包括:加強頂層設計,推動統籌共建共用。未來城市感知體系的建設,應依托頂層設計集約部署,保障城市感知數據全生命周期治理,避免因規劃不統一造成的重復建設、資源浪費。標準化數據及接口,實現互聯互通。將不同設備實體抽象歸納成統一標準數字對象,形成“標準物模型”,統一設備描述語言,實現設備與平臺、設備與網關、設備與設備之間的互聯互通,推動多系統間的融合開放和有效集成已成為接下來城市感知體系建設的“當務之急”。將從系統論和協同論角度構建滿足智慧城市的多尺度、高時變和多樣化感知需求。剖析環境感知研究理論

環境感知技術能將感受到的信息,按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出。剖析環境感知研究理論

其中多模態數據包括時間、文本、圖像以及用戶交互信息,文本信息用于發現線索,時間信息用于事件分割,圖像及用戶交互信息用于關聯線索。通過跨模態語義關聯,將不同模態的數據映射到同一個空間,實現對跨模態數據的關聯與推薦。基于來自新浪微博中關于兩個社會事件(“天津”,“巴黎恐襲”)的微博數據進行實驗。結果表明,所提出方法發現的線索代表性較高,生成的事件脈絡可有效關聯多模態數據用于刻畫事件進展,并且通過關聯跨模態數據能夠提升所選擇數據的相關性與多樣性。剖析環境感知研究理論

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