城市感知體系可以形象地理解為智慧城市的“神經(jīng)末梢”。通過城市全域的泛感知建設(shè)，能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)的城市感知，精細(xì)的控制，成為智慧城市的“視覺、聽覺、嗅覺、觸覺”的有機(jī)組成，讓城市能夠隨時(shí)感知到每一處的相關(guān)動(dòng)態(tài)，研判城市運(yùn)行的趨勢和規(guī)律，提前發(fā)現(xiàn)城市潛在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，精細(xì)給出預(yù)警信息，不僅可以為科學(xué)決策提供有效地技術(shù)支撐保障，同時(shí)也真正讓智慧城市建設(shè)做到“以人為本，服務(wù)于民”。換句話說，具備了感知體系的“城市智能體”，可以讓城市智能中樞運(yùn)行更加的“通暢”。環(huán)境感知技術(shù)要滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄和控制等要求。可視化環(huán)境感知管理

城市感知體系如果作為環(huán)境感知體系，本身也由端側(cè)、網(wǎng)側(cè)、平臺(tái)側(cè)、安全側(cè)組成，而它“深入”融入城市智能體之后，各部分又能夠與智能體有機(jī)地組合起來，就能讓城市智能體的“五官”具備更為強(qiáng)大的“視覺、聽覺、嗅覺、觸覺”，更好地使能智慧城市的精細(xì)化感知、精細(xì)化治理。無論智慧城市怎樣發(fā)展，落腳點(diǎn)都必須是為“人”服務(wù)，而城市感知體系目前在城市的公共安全、公共設(shè)施和公共服務(wù)等應(yīng)用場景方面，也帶來了全新的價(jià)值，不但能夠驅(qū)動(dòng)城市的精細(xì)化治理，更能讓城市真正充滿流動(dòng)的“智慧”。比如，在城市公共安全方面，綜合管廊相較于傳統(tǒng)地下管網(wǎng)建設(shè)，管廊內(nèi)設(shè)備維護(hù)以及巡檢有更高的要求，而通過在設(shè)備中引入OpenHarmony系統(tǒng)，就能實(shí)現(xiàn)單一設(shè)備對(duì)接控制多種設(shè)備，比較大化幫助廊內(nèi)巡檢人員，顯著提高廊內(nèi)設(shè)備巡檢、維護(hù)效率。可視化環(huán)境感知管理實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域多源數(shù)據(jù)的感知采集，實(shí)現(xiàn)水、氣、聲、土壤等環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測和重點(diǎn)污染源排放監(jiān)控。

針對(duì)異構(gòu)多任務(wù)的感知能力發(fā)現(xiàn)與分配問題，需要綜合考慮感知節(jié)點(diǎn)和任務(wù)之間的時(shí)空相關(guān)性。在城市環(huán)境中，鑒于越來越多的感知任務(wù)需要利用多源感知信息，提出一種支持多并發(fā)的感知節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和任務(wù)分配機(jī)制至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有方法大多側(cè)重于同構(gòu)任務(wù)。由于不同的時(shí)空任務(wù)需求和感知情境，需要綜合考慮感知節(jié)點(diǎn)的時(shí)空屬性，挖掘時(shí)空相關(guān)的感知節(jié)點(diǎn)能力。為此，提出并形式化定義跨空間異構(gòu)多任務(wù)分配問題，將數(shù)據(jù)質(zhì)量比較大化和總激勵(lì)預(yù)算作為約束條件。利用異構(gòu)任務(wù)間的隱式時(shí)空相關(guān)性，提出一種兩階段求解方法，有效地處理共享資源池中的多個(gè)并發(fā)任務(wù)。基于異質(zhì)任務(wù)的時(shí)空分布條件與群體用戶的時(shí)空移動(dòng)行為模式，從感知質(zhì)量與感知成本兩個(gè)維度出發(fā)，提出基于多輪線性加權(quán)和粒子群優(yōu)化的任務(wù)分配算法。

依托“物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市關(guān)鍵技術(shù)及示范”國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)專項(xiàng)“城市多尺度綜合感知技術(shù)與體系”，國內(nèi)多家單位強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，開展基于空天地集成化傳感網(wǎng)的城市綜合感知相關(guān)技術(shù)研發(fā)、平臺(tái)集成與應(yīng)用示范。其主要目標(biāo)在于實(shí)現(xiàn)城市群至街區(qū)尺度的自然地表要素、人車物運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和街區(qū)復(fù)雜場景的在線感知，獲取海量時(shí)空數(shù)據(jù)，構(gòu)建多尺度綜合感知服務(wù)系統(tǒng)，并提供主動(dòng)按需即時(shí)服務(wù)。主要研究內(nèi)容包括：①建立多尺度綜合感知指標(biāo)、共性技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)體系，研究城市群地表要素空間無縫感知技術(shù)，構(gòu)建城市群地表要素?zé)o縫感知系統(tǒng)和典型產(chǎn)品；②研究多尺度智能光場視頻成像與分析技術(shù)，建立十億像素光場視頻成像裝置和城市多尺度交通感知分析平臺(tái)；③研發(fā)精細(xì)場景時(shí)空感知設(shè)備與在線監(jiān)測技術(shù)，構(gòu)建街區(qū)突發(fā)事件立體感知網(wǎng)；④研制城市多尺度綜合感知服務(wù)系統(tǒng)，開展城市群至街區(qū)尺度暴雨內(nèi)澇、區(qū)域交通和江河湖生態(tài)環(huán)境示范。城市感知與決策是實(shí)現(xiàn)城市智慧化的首要前提。

移動(dòng)群智感知任務(wù)分配涉及兩類重要實(shí)體，即感知任務(wù)和任務(wù)參與者，關(guān)鍵在于如何利用優(yōu)化模型和算法，在候選者選擇質(zhì)量的參與者執(zhí)行任務(wù)，以保證低成本地獲取足量的質(zhì)量數(shù)據(jù)。針對(duì)如何為城市空間中的單個(gè)感知任務(wù)（如城市某重點(diǎn)區(qū)域交通動(dòng)態(tài)）選擇合適感知節(jié)點(diǎn)這一問題，提出了基于信用分布的影響力比較大化算法，預(yù)測感知參與度。將基于事件的社交網(wǎng)絡(luò)（EBSN, Event-Based Social Network）的活動(dòng)視為感知任務(wù)，綜合考慮任務(wù)的內(nèi)容特征、時(shí)空情境特征和社會(huì)影響特征，提高預(yù)測用戶參與任務(wù)的準(zhǔn)確率，即提高感知能力發(fā)現(xiàn)和任務(wù)分配的命中率。如圖2所示，將感知節(jié)點(diǎn)挑選的問題形式化為偏好-影響力**選擇問題，即尋找對(duì)當(dāng)前感興趣且具有影響力的用戶集。方法框架包括用戶-任務(wù)偏好建模和影響力比較大化兩個(gè)部分。根據(jù)檢測信號(hào)的來源類型，可將其分為物理傳感器和化學(xué)傳感器，物理傳感器適用于物理效應(yīng)。視覺環(huán)境感知市場前景

環(huán)境感知技術(shù)是通過土壤傳感器采集數(shù)據(jù)，結(jié)合已經(jīng)設(shè)定植物澆水所需溫濕度閾值，及時(shí)預(yù)警并指導(dǎo)現(xiàn)場作業(yè)。可視化環(huán)境感知管理

群智感知利用存在的智能設(shè)備（智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、車載設(shè)備等），實(shí)現(xiàn)靈活機(jī)動(dòng)且成本低廉的數(shù)據(jù)收集。移動(dòng)群智感知(Mobile Crowd Sensing)是群智感知的一種特殊形式，其以大量普通用戶及攜帶的智能設(shè)備作為感知節(jié)點(diǎn)，利用大眾的分布性、靈活移動(dòng)性和機(jī)會(huì)連接性實(shí)現(xiàn)大規(guī)模時(shí)空感知。相比群智感知，移動(dòng)群智感知覆蓋范圍更廣、靈活性更強(qiáng)，是一種“以人為中心”的感知模式，通過利用顯式或隱式的大眾“智慧”（即群體智能），對(duì)低質(zhì)、冗余、碎片化感知數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦和增強(qiáng)理解，進(jìn)而為城市計(jì)算提供更加質(zhì)量的數(shù)據(jù)。可視化環(huán)境感知管理