听觉环境感知蓝图

经过近10年智慧城市的转型发展，城市感知由行业孤立在线感知逐步发展为多网融合综合感知，城市管理由静态数字化逐步发展为动态智能化，城市决策由模型库驱动逐步发展为模型网驱动，初步满足了城市特定领域的管理运维需求。随着城市一体化管理运维需求的进一步提升、新兴信息和空天技术的发展，城市感知决策面临智能化、实时化和可信化的技术挑战。因此，需深度融合遥感、地信、导航、物联网、大数据、人工智能和社会学等学科领域，构建智慧城市综合感知即可信决策的技术、产品和标准体系，带领国际学术和产业发展。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。听觉环境感知蓝图

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。剖析环境感知意义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。

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。

群智感知利用存在的智能设备（智能手机、可穿戴设备、车载设备等），实现灵活机动且成本低廉的数据收集。移动群智感知(Mobile Crowd Sensing)是群智感知的一种特殊形式，其以大量普通用户及携带的智能设备作为感知节点，利用大众的分布性、灵活移动性和机会连接性实现大规模时空感知。相比群智感知，移动群智感知覆盖范围更广、灵活性更强，是一种“以人为中心”的感知模式，通过利用显式或隐式的大众“智慧”（即群体智能），对低质、冗余、碎片化感知数据进行推荐和增强理解，进而为城市计算提供更加质量的数据。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。

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。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。自助式环境感知政策

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。听觉环境感知蓝图

城市感知体系具备以下能力：感知终端，基于OpenHarmony打造城市的全场景、分布式的感知设备操作系统；感知网络，为城市感知提供简单、高效、安全、低碳的感知终端接入和传输网络；感知平台，提供多协议的快速适配、云化架构灵活扩展、物模型统一终端建模。感知大脑，实时、动态地监测城市运行态势，主动、预前、精细地发现城市问题；感知安全，打造城市感知体系端到端纵深安全防护体系，抵御来自各方面的安全威胁；感知中心，即统筹城市感知体系建设，并通过加强持续运营能力。听觉环境感知蓝图