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。智慧垃圾桶實現設備定位、滿溢監測、智能稱重、掃碼開門等環境感知功能。靜態環境感知措施

“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。基于靜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。聽覺環境感知定義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。

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。

城市感知與決策是實現城市智慧化的首要前提。針對當前的研究進展，分別從基于空天地集成化傳感網的城市綜合感知、城市時空大數據的管理與分析、面向多層次用戶的智能決策等3方面進行了分析論述，對比分析了當前城市時空信息平臺及應用，在此基礎上，提出了未來智慧城市感知決策面臨的"三高"挑戰，即高度融合的物理感知與社會感知，高度智能化的城市管理分析能力，以及高置信度的城市信物融合系統決策。空間信息基礎設施是國家信息基礎的重要組成部分，也是城市智慧化的重要前提。當前我國城市空間信息基礎設施包含導航與位置服務網、地理信息服務網和行業感知網等3大類及10余種子類，當前城市各類空間信息基礎設施正逐步完善，其感知能力、服務標準和應用規范基本可以滿足城市相應領域需求。環境感知系統描述傳感器靜態特性的參數主要有：線性度，靈敏度，滯后，重復度，漂移等。

智慧環保的價值：提高管理效率，提升環境保護效果，解決人員缺乏與監管任務繁重的矛盾。企業：提高企業管理水平，對企業產生的廢氣、廢水、廢渣數量可準確掌握，承擔起企業應用的社會責任。公眾：滿足公眾對于環境狀況的知情權，還可以環境污染舉報與投訴處理平臺。智慧環保建設困境國家相關政策不盡完善，環保物聯網標準未明，概念普及程度不夠，環境管理理念、方法、體制、機制不匹配，缺乏統籌規劃與組織；行業標準和技術并不成熟，技術的應用和產品都未能普及，環保物聯網應用中環境監控、環境信息共享范圍與協同能力尚不能滿足環境保護的需要，企業科技創新意識不夠，應用思路和前景堪憂；公眾環保意識提高，但相關政策及公共服務水平不能有效匹配，參與渠道受阻，難以滿足環保相關產業的普及發展。當前城市各類空間信息基礎設施正逐步完善，其感知能力、服務標準和應用規范基本可以滿足城市相應領域需求。專業化環境感知藍圖

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。靜態環境感知措施

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。靜態環境感知措施