您好,欢迎访问

商机详情 -

专业化环境感知要点

来源: 发布时间:2023年08月04日

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。环境感知技术监测指标包含溶解氧、pH、ORP、电导率、浊度、水深、氨氮含量、水位变化等。专业化环境感知要点

城市感知与决策是实现城市智慧化的首要前提。针对当前的研究进展,分别从基于空天地集成化传感网的城市综合感知、城市时空大数据的管理与分析、面向多层次用户的智能决策等3方面进行了分析论述,对比分析了当前城市时空信息平台及应用,在此基础上,提出了未来智慧城市感知决策面临的"三高"挑战,即高度融合的物理感知与社会感知,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统决策。空间信息基础设施是国家信息基础的重要组成部分,也是城市智慧化的重要前提。当前我国城市空间信息基础设施包含导航与位置服务网、地理信息服务网和行业感知网等3大类及10余种子类,当前城市各类空间信息基础设施正逐步完善,其感知能力、服务标准和应用规范基本可以满足城市相应领域需求。动态环境感知产业链当前城市要素感知手段丰富,但存在不同程度的时空观测盲区,无法完全满足地表要素的动态连续感知需求。

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。

针对如何利用群智感知数据实现语义增强理解的问题,提出基于物理空间的群物交互信息增强理解视觉感知数据语义的方法,利用物理空间与信息空间在感知和收集能力方面的差异性和互补性提高信息理解能力。以城市公共信息快速传播与共享为应用背景,通过关联物理空间与信息空间进行跨空间转发,挖掘和利用多维物理空间群物交互特征对信息空间语义进行增强感知和理解。在信息空间利用OCR识别技术、图像特征提取方法和数理统计方法,可以获得数据和数据集的一部分特征;在物理空间根据群物交互信息,进一步提取群体、物体以及群物交互特征(包括人-感知对象-地点之间的交互信息熵、偏好等),得到人对地点和对内容的偏好以及不同感知对象、地点之间的关联,进一步结合人的社交信息,提出基于多标签分类与启发式规则融合的方法,解决视觉感知数据的语义分类与语义标注问题。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。

针对异构多任务的感知能力发现与分配问题,需要综合考虑感知节点和任务之间的时空相关性。在城市环境中,鉴于越来越多的感知任务需要利用多源感知信息,提出一种支持多并发的感知节点发现和任务分配机制至关重要。然而,现有方法大多侧重于同构任务。由于不同的时空任务需求和感知情境,需要综合考虑感知节点的时空属性,挖掘时空相关的感知节点能力。为此,提出并形式化定义跨空间异构多任务分配问题,将数据质量比较大化和总激励预算作为约束条件。利用异构任务间的隐式时空相关性,提出一种两阶段求解方法,有效地处理共享资源池中的多个并发任务。基于异质任务的时空分布条件与群体用户的时空移动行为模式,从感知质量与感知成本两个维度出发,提出基于多轮线性加权和粒子群优化的任务分配算法。环境感知平台实时监测植物所需的土壤养分含量,及时预警提醒,按需智能施肥。自动化环境感知解决方案

环境感知平台实时监测区域内病虫害情况并做出预测,由软件系统根据数据智能预警,通知监管单位有效作业。专业化环境感知要点

移动群智感知任务往往并发出现,其中感知节点数量与任务数量的比例影响了感知能力优化组合的方式,主要存在两种情况:感知节点资源充足和感知节点资源匮乏。针对感知节点资源充足的情况,要求每个工作者完成一个任务以保证任务完成的质量,优化目标是移动距离和激励成本。针对该问题,利用多目标优化模型求解,分别通过线性加权法和妥协约束法将双目标转化为单目标,采用整数线性规划方法(如分支定界法)求解。(1)感知节点资源充足(2)感知节点资源匮乏面向多任务的感知能力优化组合针对感知节点资源匮乏情况,需要每个工作者完成多个任务以增加任务被完成的总比例(即任务完成率)。此时,优化的目标是比较大化个体任务分配个数以提高任务完成率和**小化群体移动距离以缩短任务完成时间。专业化环境感知要点

江苏久智环境科技服务有限公司致力于建筑、建材,是一家服务型公司。公司业务涵盖科学绿化四级监管平台,科学绿化数字图谱,科学绿化养护传感装置,苗木花卉等,价格合理,品质有保证。公司将不断增强企业重点竞争力,努力学习行业知识,遵守行业规范,植根于建筑、建材行业的发展。久智环境立足于全国市场,依托强大的研发实力,融合前沿的技术理念,及时响应客户的需求。