视觉环境感知系统 江苏久智环境科技服务供应

“对人和环境泛在、智能感知”是重要的科学*研究课题，也是满足智慧城市，视觉环境感知系统、公共安全等国家重大需求的关键支撑。为此，《国家创新驱动发展战略纲要》、《国家“十三五”科技创新规划》等将智能感知列为战略任务和重点方向，视觉环境感知系统。城市计算是智慧城市建设的重要支撑，如何大规模，视觉环境感知系统、低成本地收集“城市大数据”则是开展城市计算研究的基石。基于静态设施的传统感知技术存在部署成本高、覆盖范围有限等不足，难以满足城市空间大规模动态感知需求。以群智感知（Crowd Sensing）、无线感知（Wireless Sensing）]等为新型感知技术成为应对公共安全、灾难应急等重大挑战的有效方式，受到国内外学术界和工业界的关注。公园内用水、用电的监测和统计，数据传输采用环境感知技术，数据上报至智慧公园平台。视觉环境感知系统

智慧城市环境检测系统从整体架构上可以从三个层次来进行划分：（1）物联网感知层：物联网感知层主要通过各种M2M终端设备实现基础信息的采集，然后通过无线传感网络将这些M2M的终端设备连接起来，使得其从外部看起来像是一个整体，这些M2M设备就像神经末梢一样分布在交通的各个环节中，不断的收集视频、图片、数据等各类信息。（2）物联网网络层：物联网网络层主要通过移动通信网络将感知层 所采集的信息运输到数据中心，并在数据中心得到加工处理形成有**的信息，以便做出较好的控制和服务。（3）物联网应用层：物联网应用层是基于信息展开工作的，通过将信息以多样化的方式展现到使用者面前，供决策、供服务、供业务开展。环境感知政策根据检测信号的来源类型，可将其分为物理传感器和化学传感器，物理传感器适用于物理效应。

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。

移动群智感知任务分配涉及两类重要实体，即感知任务和任务参与者，关键在于如何利用优化模型和算法，在候选者选择质量的参与者执行任务，以保证低成本地获取足量的质量数据。针对如何为城市空间中的单个感知任务（如城市某重点区域交通动态）选择合适感知节点这一问题，提出了基于信用分布的影响力比较大化算法，预测感知参与度。将基于事件的社交网络（EBSN, Event-Based Social Network）的活动视为感知任务，综合考虑任务的内容特征、时空情境特征和社会影响特征，提高预测用户参与任务的准确率，即提高感知能力发现和任务分配的命中率。如图2所示，将感知节点挑选的问题形式化为偏好-影响力**选择问题，即寻找对当前感兴趣且具有影响力的用户集。方法框架包括用户-任务偏好建模和影响力比较大化两个部分。实现生态环境领域多源数据的感知采集，实现水、气、声、土壤等环境质量监测和重点污染源排放监控。

会感知计算旨在通过人类生活空间日益部署的大规模多种类传感设备，实时感知识别社会个体的行为，分析挖掘群体社会交互特征和规律，辅助个体社会行为，支持社群的互动、沟通和协作。当前构建的城市感知主要侧重于城市物理感知，能够有效获取城市外在运行状态和表观特征。然而，对于城市深层次的社会状态，比如群体情绪、公众偏好和经济运行等，尚无法有效提取，造成城市感知能力缺失。为此，必须从社会感知的宏观群体和微观个体两个方面开展社会感知能力建设。宏观群体是指利用各种社会感知手段揭示人类活动和社会经济环境，研究人类群体的时空行为。而微观个体行为是以人为感知单元，基于社会感知数据提取个人的时空行为模式和关系。为此，在隐私保护和数据安全的前提下，要重点挖掘可信的社交媒体、手机信令、导航GPS设备、可穿戴设备和群智设备等大数据。还要高度融合现有的物理感知与社会感知手段，形成对城市内外部完整感知能力。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。视觉环境感知系统

梳理城市时空信息平台及典型应用，分析了未来智慧城市感知、管理与决策面临的挑战。视觉环境感知系统

其中多模态数据包括时间、文本、图像以及用户交互信息，文本信息用于发现线索，时间信息用于事件分割，图像及用户交互信息用于关联线索。通过跨模态语义关联，将不同模态的数据映射到同一个空间，实现对跨模态数据的关联与推荐。基于来自新浪微博中关于两个社会事件(“天津”,“巴黎恐袭”)的微博数据进行实验。结果表明，所提出方法发现的线索代表性较高，生成的事件脉络可有效关联多模态数据用于刻画事件进展，并且通过关联跨模态数据能够提升所选择数据的相关性与多样性。视觉环境感知系统

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