可视化环境感知行业格局

建设产业生态，促进开放可持续。城市感知体系的产业生态构成非常丰富，涵盖了众多的参与主体，共创共建共享城市感知体系势在必行。基于此，未来以标准驱动，共同打造城市感知体系产业生态，并根据不同发展阶段采取对应的产业推进策略，匹配产业发展路径与市场需求，才能推动产业链上下游都能够健康发展，实现城市感知体系参与各方的多方共赢。总的来看，在数字化浪潮下，万物互联将不再是一句口号，以感知塑造智能、智能提升认知、认知锐化感知，推动城市数字化转型条块深度融合，实现智慧城市可持续发展，是顺应时代发展的必然选择，也是推进国家治理现代化的重要途径，相信随着城市感知体系的建设加速推进，将会更好地实现城市精细化治理，让智慧城市真正为老百姓创造美好生活，并激发千行百业的创新活力。智慧环境感应器的静态特性可以用一个不含时间变量的代数方程，用相应的纵坐标绘制出特征曲线。可视化环境感知行业格局

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。视觉环境感知企业环境感知平台实现对环境及污染现状为环境管理及业务应用提供整体化、多元化、可视化的展现平台。

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。

在城市公共设施方面，智慧灯杆目前正在智慧城市的建设中发挥着重要的作用，但也面临着不同系统终端的接口不同、协议各异，造成数据难接入、集成建设难统一。监测城市部件的传感器设备通过OpenHarmony系统，以智慧灯杆为载体，则可以让设备在近端实现互联互通、业务协同。在城市公共服务方面，智慧停车系统基于OpenHarmony分布式软总线技术，实现连接道闸、视频终端、充电桩、显示屏、语音对讲、检测器设备，打通信息孤岛，实现城市智能停车、场内引导、路内停车、交通诱导、车主服务的智慧出行和停车引流，提升城市治理效率等。综合管廊、智慧灯杆、智慧停车等应用场景，都只是城市感知体系使能城市精细化感知、精细化治理的一个“缩影”，它在包括燃气安全监测、智慧环保、智慧网格、城市基础设施结构健康监测、不可移动文物自然灾害风险监测、高通抛物监测、智慧照明、智慧工地等场景下也能发挥更多的作用，进一步提升城市治理效率、民生服务治理以及推动营商环境升级。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。

城市感知体系的建设也不是“一蹴而就”的，当前部分城市的感知体系尽管已初具规模，但同样仍面临统筹规划、标准规范、技术创新、安全防护、产业生态等方面的问题与挑战。为此，中国电子技术标准化研究院、华为联合政产学研用，也提出了五个方面的建议，希望能够更好地推动智慧城市感知体系的建设，具体包括：加强顶层设计，推动统筹共建共用。未来城市感知体系的建设，应依托顶层设计集约部署，保障城市感知数据全生命周期治理，避免因规划不统一造成的重复建设、资源浪费。标准化数据及接口，实现互联互通。将不同设备实体抽象归纳成统一标准数字对象，形成“标准物模型”，统一设备描述语言，实现设备与平台、设备与网关、设备与设备之间的互联互通，推动多系统间的融合开放和有效集成已成为接下来城市感知体系建设的“当务之急”。利用环境感知技术支撑环境形势综合研判等，实现“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”。浅谈环境感知规划

环境感知技术是通过土壤传感器采集数据，结合已经设定植物浇水所需温湿度阈值，及时预警并指导现场作业。可视化环境感知行业格局

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。可视化环境感知行业格局