針對基于圖像數據的物理事件感知問題，目前的應用大多在收集到全部數據后，區(qū)別于這些基于信息空間數據挖掘的方法，根據個體智能和群體智能對物理事件感知粒度和層次的不同，提出基于群體行為特征的視覺感知數據質量萃取方法，從數據流中實時萃取質量數據，解決了面向各類突發(fā)事件的實時感知數據質量萃取問題。感知節(jié)點、事件、照片、照片流、事件關注者和多粒度感知結果之間存在緊密關聯，且群體感知行為存在共性（在感知對象發(fā)展的不同階段進行拍攝）和差異性（拍攝時空和數量的差異）。具體而言，個體智能體現：個體對事件發(fā)展過程中不同階段的變化進行實時感知；群體智能體現：群體對事件重要時刻和不同側面進行感知。面向不同的物理事件，基于群體感知行為特征不但將各個不同的子事件檢測出來，而且評估了子事件的重要性，從而快速得到低冗余、高覆蓋的事件多粒度感知結果。智慧城市感知腦，是未來通導遙一體化藍圖，其基礎都包括空天地集成化傳感網?；ヂ摼W+環(huán)境感知規(guī)劃

城市空間存在大量感知數據，然而針對不同的研究問題，不同類型或屬性的感知數據往往具有不同的意義和重要性。為此，研究如何利用其他類型的感知數據對指定屬性信息進行估算或補償至關重要，成為群智數據協作增強的主要研究難點。用戶的位置信息尤為重要。然而，出于隱私保護以及其他因素，用戶位置信息往往不能直接獲取?；诙嗑S時空關聯特性的數據增強為此，提出基于用戶-事件多維時空感知數據的物理位置信息預測模型，通過挖掘時空屬性數據之間的關聯關系，實現對缺失/稀有屬性信息（地理位置）的估算和預測，實現不同類型數據的協作增強。具體地，從話題偏好、歷史軌跡、社交信息三個層面對用戶個體和物理事件構建特征表達模型，并通過高斯過程回歸對用戶到物理事件的距離進行擬合與估計，從而估算出用戶的相對物理位置信息?；ヂ摼W+環(huán)境感知設計協同全域衛(wèi)星普查等手段，通過深度學習融合重建，實現空間無縫、動態(tài)連續(xù)地表要素感知。

自2009年智慧城市概念興起至今，我國已有400多個城市開展智慧城市建設，年投資額保持在15%以上，而智慧城市多個領域尚處于探索與試點階段，市場潛力還未充分釋放，全國萬億市場格局值得期待。智慧環(huán)保是智慧城市的重要組成部分！傳統環(huán)境管理模式難以滿足需求，孤島現象嚴重。智慧城市環(huán)境檢測系統是數字環(huán)保、物聯網、云計算。物聯網、云計算、智能GIS、海陸空一體化遙感監(jiān)測、海量數據挖掘、環(huán)境模型模擬技術6大環(huán)境感知技術支撐智慧環(huán)保，為環(huán)境質量監(jiān)測信息化、環(huán)境預警預報系統、環(huán)境應急管理系統等環(huán)境保護領域提供綜合解決方案。智慧城市環(huán)境檢測系統將建成城市范圍內高速、寬帶、融合、可靠的信息基礎設施和無處不在的信息網絡，城市產業(yè)發(fā)展健康、合理，綠色，城市管理和綜合之力搞笑、透明。協同、居民生活數字化、互動化，居民生活品質和幸福感大幅度提升，城市生態(tài)環(huán)境綠色、低碳，發(fā)展環(huán)境包容、創(chuàng)新，推動史稱協調、智能、可持續(xù)發(fā)展。

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(fā)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(jiān)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(yè)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(jiān)測、智慧環(huán)保、智慧網格、城市基礎設施結構健康監(jiān)測、不可移動文物自然災害風險監(jiān)測、高通拋物監(jiān)測、智慧照明、智慧工地等場景下也能發(fā)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(huán)境升級。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(guī)范基本可以滿足城市相應領域需求。

面對城市大數據時代的到來和復雜多樣的城市管理需求，急需增強城市管理分析的智能化水平?，F有的一些智能化管理功能，例如智慧消防、智慧環(huán)保和智慧能源等，的確能夠表現出一定的自動化和自主性，但是大多數仍未達到可靠、可信和可應用的水平，因此很多時候也被稱為“偽智能”。就是沒有充分挖掘城市綜合感知獲得的海量數據和信息，沒有完全建立準確可靠的城市發(fā)展模擬與預測模型，更沒有達到人類智能的平均水平。因此不可否認，現在的城市感知與管理的智能水平還相對初級。為此，李德仁院士提出了構建“智慧城市腦”的宏偉設想，將人工智能應用于城市信息學，將大幅度提升城市信息處理的感知認知能力，更加精細、準確和即時地對高時變城市事件作出科學響應，實現城市管理分析的高度智能化。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。靜態(tài)環(huán)境感知措施

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?；ヂ摼W+環(huán)境感知規(guī)劃

正確理解空天地集成化傳感網要把握4個層次的內涵：首先，它是一種系統性、多維度和多尺度監(jiān)測分析的新思想，要求從系統論的角度思考城市感知問題，從協同論的角度融合空天地多種手段，這對傳統感知行業(yè)的從業(yè)者來說，是一種思想革新；其次，它是一種互聯互通大規(guī)模城市監(jiān)測資源的新技術，包括海量傳感器組網通信、異構傳感器接入、傳感網資源管理、傳感網服務組合、流式數據挖掘分析和地理信息互操作等技術；再次，它是一種協同多源異構城市感知資源的新方法，包括傳感器信息建模、觀測能力評價、協同監(jiān)測、點面觀測數據融合和按需聚焦服務等方法；它是一種實現城市泛在感知與深度智能的新愿景，無論是李德仁院士談到的4W到4R信息服務能力，還是城市感知腦，還是未來通導遙一體化藍圖，其基礎都包括空天地集成化傳感網?；ヂ摼W+環(huán)境感知規(guī)劃