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環境感知要點

來源: 發布時間:2023-06-19

其中多模態數據包括時間、文本、圖像以及用戶交互信息,文本信息用于發現線索,時間信息用于事件分割,圖像及用戶交互信息用于關聯線索。通過跨模態語義關聯,將不同模態的數據映射到同一個空間,實現對跨模態數據的關聯與推薦。基于來自新浪微博中關于兩個社會事件(“天津”,“巴黎恐襲”)的微博數據進行實驗。結果表明,所提出方法發現的線索代表性較高,生成的事件脈絡可有效關聯多模態數據用于刻畫事件進展,并且通過關聯跨模態數據能夠提升所選擇數據的相關性與多樣性。將從系統論和協同論角度構建滿足智慧城市的多尺度、高時變和多樣化感知需求。環境感知要點

環境感知技術實時監測區域內病蟲害情況并做出預測,由軟件系統根據多維度數據智能預警,通知監管單位或養護單位及時、科學、有效作業。實施要求:(1)采用交流220V市電供電,或者采用太陽能供電(陰雨天能持續使用10天);(2)采用光、電、數控技術、無線傳輸技術、互聯網技術;(3)集害蟲誘捕和拍照、蟲害識別、數據傳輸、數據分析于一體,實現蟲害識別、分類統計、實時報傳功能;(4)軟件系統提供病蟲害信息查看和統計,提供趨勢分析,預警和告警提示,病蟲害防治方式方法指導。環境感知要點通過智慧噴灌數據環境感知技術,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。

移動群智感知任務往往并發出現,其中感知節點數量與任務數量的比例影響了感知能力優化組合的方式,主要存在兩種情況:感知節點資源充足和感知節點資源匱乏。針對感知節點資源充足的情況,要求每個工作者完成一個任務以保證任務完成的質量,優化目標是移動距離和激勵成本。針對該問題,利用多目標優化模型求解,分別通過線性加權法和妥協約束法將雙目標轉化為單目標,采用整數線性規劃方法(如分支定界法)求解。(1)感知節點資源充足(2)感知節點資源匱乏面向多任務的感知能力優化組合針對感知節點資源匱乏情況,需要每個工作者完成多個任務以增加任務被完成的總比例(即任務完成率)。此時,優化的目標是比較大化個體任務分配個數以提高任務完成率和**小化群體移動距離以縮短任務完成時間。

在城市公共設施方面,智慧燈桿目前正在智慧城市的建設中發揮著重要的作用,但也面臨著不同系統終端的接口不同、協議各異,造成數據難接入、集成建設難統一。監測城市部件的傳感器設備通過OpenHarmony系統,以智慧燈桿為載體,則可以讓設備在近端實現互聯互通、業務協同。在城市公共服務方面,智慧停車系統基于OpenHarmony分布式軟總線技術,實現連接道閘、視頻終端、充電樁、顯示屏、語音對講、檢測器設備,打通信息孤島,實現城市智能停車、場內引導、路內停車、交通誘導、車主服務的智慧出行和停車引流,提升城市治理效率等。綜合管廊、智慧燈桿、智慧停車等應用場景,都只是城市感知體系使能城市精細化感知、精細化治理的一個“縮影”,它在包括燃氣安全監測、智慧環保、智慧網格、城市基礎設施結構健康監測、不可移動文物自然災害風險監測、高通拋物監測、智慧照明、智慧工地等場景下也能發揮更多的作用,進一步提升城市治理效率、民生服務治理以及推動營商環境升級。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。

城市感知體系的建設也不是“一蹴而就”的,當前部分城市的感知體系盡管已初具規模,但同樣仍面臨統籌規劃、標準規范、技術創新、安全防護、產業生態等方面的問題與挑戰。為此,中國電子技術標準化研究院、華為聯合政產學研用,也提出了五個方面的建議,希望能夠更好地推動智慧城市感知體系的建設,具體包括:加強頂層設計,推動統籌共建共用。未來城市感知體系的建設,應依托頂層設計集約部署,保障城市感知數據全生命周期治理,避免因規劃不統一造成的重復建設、資源浪費。標準化數據及接口,實現互聯互通。將不同設備實體抽象歸納成統一標準數字對象,形成“標準物模型”,統一設備描述語言,實現設備與平臺、設備與網關、設備與設備之間的互聯互通,推動多系統間的融合開放和有效集成已成為接下來城市感知體系建設的“當務之急”。在公園重點區域設置土壤監測環境感知技術,主要功能包含:溫度、含水量、EC值、氮、磷、鉀含量等。環境感知要點

環境感知技術就是提供相應閾值告警和預警通知,進行數據分析,匯總形成統計報表。環境感知要點

針對如何利用群智感知數據實現語義增強理解的問題,提出基于物理空間的群物交互信息增強理解視覺感知數據語義的方法,利用物理空間與信息空間在感知和收集能力方面的差異性和互補性提高信息理解能力。以城市公共信息快速傳播與共享為應用背景,通過關聯物理空間與信息空間進行跨空間轉發,挖掘和利用多維物理空間群物交互特征對信息空間語義進行增強感知和理解。在信息空間利用OCR識別技術、圖像特征提取方法和數理統計方法,可以獲得數據和數據集的一部分特征;在物理空間根據群物交互信息,進一步提取群體、物體以及群物交互特征(包括人-感知對象-地點之間的交互信息熵、偏好等),得到人對地點和對內容的偏好以及不同感知對象、地點之間的關聯,進一步結合人的社交信息,提出基于多標簽分類與啟發式規則融合的方法,解決視覺感知數據的語義分類與語義標注問題。環境感知要點

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