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协同式环境感知建模方案与应用

来源: 发布时间:2023年06月16日

城市空间存在大量感知数据,然而针对不同的研究问题,不同类型或属性的感知数据往往具有不同的意义和重要性。为此,研究如何利用其他类型的感知数据对指定属性信息进行估算或补偿至关重要,成为群智数据协作增强的主要研究难点。用户的位置信息尤为重要。然而,出于隐私保护以及其他因素,用户位置信息往往不能直接获取。基于多维时空关联特性的数据增强为此,提出基于用户-事件多维时空感知数据的物理位置信息预测模型,通过挖掘时空属性数据之间的关联关系,实现对缺失/稀有属性信息(地理位置)的估算和预测,实现不同类型数据的协作增强。具体地,从话题偏好、历史轨迹、社交信息三个层面对用户个体和物理事件构建特征表达模型,并通过高斯过程回归对用户到物理事件的距离进行拟合与估计,从而估算出用户的相对物理位置信息。环境感知安装道路积水设备进行实时监控易涝区域的积水情况,及时预警;增加安全性,提高处理效率。协同式环境感知建模方案与应用

在移动互联网、物联网不断发展的背景下,用户可以通过线上/线下多种方式贡献数据。群智融合计算旨在研究如何挖掘或融合群体智能(群体态度、认知偏好、行为模式、交互规律等),以实现对低质冗余、内容丰富、多维互补群体贡献数据的高效处理和语义理解。在线社交网络中群体所贡献的数据往往能够反映感知事件的不同侧面,如何关联同一事件的多模态群体数据,实现事件演化的智能感知与脉络呈现具有现实意义。针对此,提出分层图模型融合多维关系,环境感知技术利用图挖掘等方法实现多模态数据的关联表达,进而生成事件演化脉络。互联网+环境感知平台智慧城市环境感知技术它是一种实现城市泛在感知与深度智能的新愿景。

城市感知体系指的是,面向全场景、全连接、全智能时代,基于OpenHarmony打造城市全感知系统,建设智能联动的感知终端、互联互通的感知网络、分层协同的感知平台、统一汇聚的感知大脑、纵深防护的感知安全,以及持续运营的感知中心,能够彻底解决传统城市感知的底账不清、烟囱林立、数据孤岛、感知盲区等问题,实现城市动态精细感知、终端互联互通、协议标准统一、业务分级协同、场景持续创新、数据持续运营,支撑城市治理精细感知、快速反应、科学决策。

智慧城市背景下,随着社交媒体和位置服务的普及,城市数据日益增多,为连锁企业的选址研究提供了丰富的信息。现有工作多是在目标城市已有标签数据的情况下,进行候选地的评分预测,完成连锁企业的选址推荐。然而,当目标企业进军新城市,会遇到无标签数据的冷启动问题。针对此,提出一种基于跨城市跨企业群智知识迁移的选址推荐方法,环境感知技术能解决连锁企业进军新城市时所面临的历史数据缺失问题。在协同过滤的基础上,引入迁移学习思想,构造包含城市内部特征语义提取、城市间知识关联和迁移评分预测的迁移模型,有效融合城市和企业两方面的知识,解决了冷启动条件下的连锁企业选址推荐问题。环境感知系统从前期利用云计算和分布式技术辅助大数据存储和挖掘,实现数据模式分析。

面对城市大数据时代的到来和复杂多样的城市管理需求,急需增强城市管理分析的智能化水平。现有的一些智能化管理功能,例如智慧消防、智慧环保和智慧能源等,的确能够表现出一定的自动化和自主性,但是大多数仍未达到可靠、可信和可应用的水平,因此很多时候也被称为“伪智能”。就是没有充分挖掘城市综合感知获得的海量数据和信息,没有完全建立准确可靠的城市发展模拟与预测模型,更没有达到人类智能的平均水平。因此不可否认,现在的城市感知与管理的智能水平还相对初级。为此,李德仁院士提出了构建“智慧城市脑”的宏伟设想,将人工智能应用于城市信息学,将大幅度提升城市信息处理的感知认知能力,更加精细、准确和即时地对高时变城市事件作出科学响应,实现城市管理分析的高度智能化。智慧喷灌区域需配置土壤温湿度传感器等环境感知传感器,随时随地查看植物的需水情况。环境感知设计

环境感知系统利用百度AI 图像视频识别能力,实现环境违法违规事件及时发现科学治理,提高环境治理能力。协同式环境感知建模方案与应用

智慧环保的价值环保物联网应用在环境质量监测、行业、企业污染防治、总量减排等履行环保职责中还没有充分发挥作用,影响了环境保护的效果。智慧环保的建设是一个从上至下的过程,要充分协调,做好智慧环保的建设、预算、维持和完善机制,通过层级制度保证政策的落实。生态环境保护已经进入一个全新的阶段,未来将建立覆盖全国重要生态功能区的生态地面监测站点,加强环境卫星和无人机的监测能力建设,融合物联网、大数据、区块链、云计算等多种技术,构建天地一体化的国家生态环境监测网络,守卫绿色地球。协同式环境感知建模方案与应用

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