自2009年智慧城市概念興起至今,我國已有400多個城市開展智慧城市建設,年投資額保持在15%以上,而智慧城市多個領域尚處于探索與試點階段,市場潛力還未充分釋放,全國萬億市場格局值得期待。智慧環保是智慧城市的重要組成部分!傳統環境管理模式難以滿足需求,孤島現象嚴重。智慧城市環境檢測系統是數字環保、物聯網、云計算。物聯網、云計算、智能GIS、海陸空一體化遙感監測、海量數據挖掘、環境模型模擬技術6大環境感知技術支撐智慧環保,為環境質量監測信息化、環境預警預報系統、環境應急管理系統等環境保護領域提供綜合解決方案。智慧城市環境檢測系統將建成城市范圍內高速、寬帶、融合、可靠的信息基礎設施和無處不在的信息網絡,城市產業發展健康、合理,綠色,城市管理和綜合之力搞笑、透明。協同、居民生活數字化、互動化,居民生活品質和幸福感大幅度提升,城市生態環境綠色、低碳,發展環境包容、創新,推動史稱協調、智能、可持續發展。環境感知平臺實現對環境及污染現狀為環境管理及業務應用提供整體化、多元化、可視化的展現平臺。協同式環境感知建設
隨著全球信息化時代的不斷升溫, 物質生活水平不斷提高以及國家大力推廠三網融合,人們的生活方式、 工作習慣也開始悄然飛躍。 人們對干百年來賴以生存的住宅,也已不再滿足于地理位置、 交通綠化、 周邊環境以及房屋結構等傳統條件。個性化與智能化成為新的需求,更健康、更安全、更方便、更舒適的生活,成為21 世紀家居生活方式的發展方向。工作意見中強調:整合基層資源、強化基礎工作,強化城鄉社區自治和服務功能,健全新型社區管理和服務體制。 目前,隨著物聯網技術的迅速發展,我國的社區信息化環境感知服務建設正在進入一個更加深入、更加扎實的新的階段,社會信息化服務需求旺盛。住宅用戶希望通過智慧社區的建設得到舒適的生活空間、方便的生活體驗、安全的生活方式、以及個性化與時尚的生活感受等,房地產開發商則希望通過智慧社區的建設獲得賣點、高的性價比、以及新的業務增長點等。淺談環境感知項目智慧噴灌區域需配置土壤溫濕度傳感器等環境感知傳感器,隨時隨地查看植物的需水情況。
環境感知體系是空天地協同的城市多尺度綜合感知體系,是未來智慧城市建設的力量。環境感知技術實時監測植物所需的土壤養分含量,及時預警提醒,按需智能施肥。軟件系統智能控制施肥量,保證植物生長勢,實現節約有效施肥。實施要求:(1)配置土壤氮、磷、鉀含量監測傳感器,采集和傳輸數據間隔時間應小于15min,采用太陽能供電,無線數據傳輸;(2)施肥系統配合噴灌系統使用;(3)控制系統控制水肥比例;(4)軟件系統提供土壤肥力信息查詢,具有及時提醒的功能,系統中肥料使用記錄需具備輸入功能。
“對人和環境泛在、智能感知”是重要的科學前沿研究課題,也是滿足智慧城市、公共安全等國家重大需求的關鍵支撐。為此,《國家創新驅動發展戰略綱要》、《國家“十三五”科技創新規劃》等將智能感知列為戰略任務和重點方向。城市計算是智慧城市建設的重要支撐,如何大規模、低成本地收集“城市大數據”則是開展城市計算研究的基石?;陟o態設施的傳統感知技術存在部署成本高、覆蓋范圍有限等不足,難以滿足城市空間大規模動態感知需求。以群智感知(Crowd Sensing)、無線感知(Wireless Sensing)]等為新型感知技術成為應對公共安全、災難應急等重大挑戰的有效方式,受到國內外學術界和工業界的關注。根據檢測信號的來源類型,可將其分為物理傳感器和化學傳感器,物理傳感器適用于物理效應。
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。利用環境感知技術支撐環境形勢綜合研判等,實現“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”。淺談環境感知項目
當前城市要素感知手段豐富,但存在不同程度的時空觀測盲區,無法完全滿足地表要素的動態連續感知需求。協同式環境感知建設
城市空間存在大量感知數據,然而針對不同的研究問題,不同類型或屬性的感知數據往往具有不同的意義和重要性。為此,研究如何利用其他類型的感知數據對指定屬性信息進行估算或補償至關重要,成為群智數據協作增強的主要研究難點。用戶的位置信息尤為重要。然而,出于隱私保護以及其他因素,用戶位置信息往往不能直接獲取?;诙嗑S時空關聯特性的數據增強為此,提出基于用戶-事件多維時空感知數據的物理位置信息預測模型,通過挖掘時空屬性數據之間的關聯關系,實現對缺失/稀有屬性信息(地理位置)的估算和預測,實現不同類型數據的協作增強。具體地,從話題偏好、歷史軌跡、社交信息三個層面對用戶個體和物理事件構建特征表達模型,并通過高斯過程回歸對用戶到物理事件的距離進行擬合與估計,從而估算出用戶的相對物理位置信息。協同式環境感知建設
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