移動群智感知任務分配涉及兩類重要實體，即感知任務和任務參與者，關鍵在于如何利用優化模型和算法，在候選者選擇質量的參與者執行任務，以保證低成本地獲取足量的質量數據。針對如何為城市空間中的單個感知任務（如城市某重點區域交通動態）選擇合適感知節點這一問題，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預測感知參與度。將基于事件的社交網絡（EBSN, Event-Based Social Network）的活動視為感知任務，綜合考慮任務的內容特征、時空情境特征和社會影響特征，提高預測用戶參與任務的準確率，即提高感知能力發現和任務分配的命中率。如圖2所示，將感知節點挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題，即尋找對當前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務偏好建模和影響力比較大化兩個部分。環境感知技術能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出。數字化環境感知行業現狀

智慧城市背景下，隨著社交媒體和位置服務的普及，城市數據日益增多，為連鎖企業的選址研究提供了豐富的信息。現有工作多是在目標城市已有標簽數據的情況下，進行候選地的評分預測，完成連鎖企業的選址推薦。然而，當目標企業進軍新城市，會遇到無標簽數據的冷啟動問題。針對此，提出一種基于跨城市跨企業群智知識遷移的選址推薦方法，環境感知技術能解決連鎖企業進軍新城市時所面臨的歷史數據缺失問題。在協同過濾的基礎上，引入遷移學習思想，構造包含城市內部特征語義提取、城市間知識關聯和遷移評分預測的遷移模型，有效融合城市和企業兩方面的知識，解決了冷啟動條件下的連鎖企業選址推薦問題。現代環境感知企業環境感知技術可以是傳感器，是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息。

智慧城市環境檢測系統從整體架構上可以從三個層次來進行劃分：（1）物聯網感知層：物聯網感知層主要通過各種M2M終端設備實現基礎信息的采集，然后通過無線傳感網絡將這些M2M的終端設備連接起來，使得其從外部看起來像是一個整體，這些M2M設備就像神經末梢一樣分布在交通的各個環節中，不斷的收集視頻、圖片、數據等各類信息。（2）物聯網網絡層：物聯網網絡層主要通過移動通信網絡將感知層 所采集的信息運輸到數據中心，并在數據中心得到加工處理形成有價值的信息，以便做出更好的控制和服務。（3）物聯網應用層：物聯網應用層是基于信息展開工作的，通過將信息以多樣化的方式展現到使用者面前，供決策、供服務、供業務開展。

城市感知體系指的是，面向全場景、全連接、全智能時代，基于OpenHarmony打造城市全感知系統，建設智能聯動的感知終端、互聯互通的感知網絡、分層協同的感知平臺、統一匯聚的感知大腦、縱深防護的感知安全，以及持續運營的感知中心，能夠徹底解決傳統城市感知的底賬不清、煙囪林立、數據孤島、感知盲區等問題，實現城市動態精細感知、終端互聯互通、協議標準統一、業務分級協同、場景持續創新、數據持續運營，支撐城市治理精細感知、快速反應、科學決策。形成多尺度綜合感知技術和標準體系，提升城市時空信息感知服務能力。

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。環境感知技術在公園內流河設置水質監測，采用浮標觀測技術，可全天候、連續、定點觀測水質。數字化環境感知行業現狀

靜態性是指傳感器輸出信號的靜態性和傳感器輸出信號的靜態性之間的相互關系。數字化環境感知行業現狀

相較于圖像感知、可穿戴感知等技術，基于普通商用設備的無線感知不需在環境中部署任何**傳感設備，也不需感知目標攜帶任何傳感器，具有普適程度高、感知范圍廣、感知成本低、不侵擾用戶、不泄露隱私等特點和優勢，是實現城市感知的理想形式，具有廣闊的應用前景。無線感知關注的主要科學問題是：1）無線感知的理論模型和一般機理，揭示感知極限；2）無線感知的精細性和魯棒性，降低環境改變、個體差異等對性能的影響。針對城市感知需求和上述科學問題，西北工業大學人機物融合智能計算團隊在國家自然科學基金、國家“973計劃”等科研項目的支持下，在國際上較早開展并持續深入開拓移動群智感知、智能無線感知相關理論與方法研究，取得系列創新成果。一、移動群智感知結合移動群智感知關鍵科學問題，重點在感知任務分配、感知數據匯聚、群智融合計算等方面開展研究工作。數字化環境感知行業現狀

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