針對基于圖像數(shù)據(jù)的物理事件感知問題，目前的應(yīng)用大多在收集到全部數(shù)據(jù)后，區(qū)別于這些基于信息空間數(shù)據(jù)挖掘的方法，根據(jù)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(shù)據(jù)質(zhì)量萃取方法，從數(shù)據(jù)流中實時萃取質(zhì)量數(shù)據(jù)，解決了面向各類突發(fā)事件的實時感知數(shù)據(jù)質(zhì)量萃取問題。感知節(jié)點、事件、照片、照片流、事件關(guān)注者和多粒度感知結(jié)果之間存在緊密關(guān)聯(lián)，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(shù)量的差異）。具體而言，個體智能體現(xiàn)：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(xiàn)：群體對事件重要時刻和不同側(cè)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(jié)果。實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域多源數(shù)據(jù)的感知采集，實現(xiàn)水、氣、聲、土壤等環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測和重點污染源排放監(jiān)控。視覺環(huán)境感知評價
智慧社區(qū)是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，運用環(huán)境感知技術(shù)將家庭中的智慧家居系統(tǒng)社區(qū)的物聯(lián)系統(tǒng)和服務(wù)整合在一起，使社區(qū)管理者、用戶和各種智慧系統(tǒng)形成各種形式的信息交互，以達到更加方便快捷的管理，給用戶帶來更加舒適的“數(shù)字化”生活體驗。智慧社區(qū)的提出是以智能、人文、服務(wù)為理念，通過整合街道管理和服務(wù)運行的關(guān)鍵信息，探索社會管理、社區(qū)服務(wù)、惠民興業(yè)的發(fā)展新途徑，以打造管理精細化、服務(wù)人文化、運行社會化、手段信息化、工作規(guī)范化、技術(shù)現(xiàn)代化的現(xiàn)代街道工作運行新模式。初探環(huán)境感知傳感器環(huán)境感知能在公園重點區(qū)域設(shè)置空氣環(huán)境監(jiān)測，包含：監(jiān)測空氣溫度、濕度、降水量、風向、風速、PM2.5。
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)動態(tài)的城市感知，精細的控制，成為智慧城市的“視覺、聽覺、嗅覺、觸覺”的有機組成，讓城市能夠隨時感知到每一處的相關(guān)動態(tài)，研判城市運行的趨勢和規(guī)律，提前發(fā)現(xiàn)城市潛在運行風險，精細給出預(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行更加的“通暢”。
經(jīng)過近10年智慧城市的轉(zhuǎn)型發(fā)展，城市感知由行業(yè)孤立在線感知逐步發(fā)展為多網(wǎng)融合綜合感知，城市管理由靜態(tài)數(shù)字化逐步發(fā)展為動態(tài)智能化，城市決策由模型庫驅(qū)動逐步發(fā)展為模型網(wǎng)驅(qū)動，初步滿足了城市特定領(lǐng)域的管理運維需求。隨著城市一體化管理運維需求的進一步提升、新興信息和空天技術(shù)的發(fā)展，城市感知決策面臨智能化、實時化和可信化的技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，需深度融合遙感、地信、導(dǎo)航、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和社會學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，構(gòu)建智慧城市綜合感知即可信決策的技術(shù)、產(chǎn)品和標準體系，帶領(lǐng)國際學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。環(huán)境感知系統(tǒng)實時監(jiān)測了解土壤溫濕、水質(zhì)、空氣數(shù)據(jù)情況，以便根據(jù)實際需要，進行養(yǎng)護管理。
群智感知利用存在的智能設(shè)備（智能手機、可穿戴設(shè)備、車載設(shè)備等），實現(xiàn)靈活機動且成本低廉的數(shù)據(jù)收集。移動群智感知(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，利用大眾的分布性、靈活移動性和機會連接性實現(xiàn)大規(guī)模時空感知。相比群智感知，移動群智感知覆蓋范圍更廣、靈活性更強，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），對低質(zhì)、冗余、碎片化感知數(shù)據(jù)進行推薦和增強理解，進而為城市計算提供更加質(zhì)量的數(shù)據(jù)。多尺度的城市感知意味著從感知手段、內(nèi)容、精度和時效都是多尺度的，感知手段包括觀測平臺。視覺環(huán)境感知評價
根據(jù)檢測信號的來源類型，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)境感知評價
移動群智感知任務(wù)往往并發(fā)出現(xiàn)，其中感知節(jié)點數(shù)量與任務(wù)數(shù)量的比例影響了感知能力優(yōu)化組合的方式，主要存在兩種情況：感知節(jié)點資源充足和感知節(jié)點資源匱乏。針對感知節(jié)點資源充足的情況，要求每個工作者完成一個任務(wù)以保證任務(wù)完成的質(zhì)量，優(yōu)化目標是移動距離和激勵成本。針對該問題，利用多目標優(yōu)化模型求解，分別通過線性加權(quán)法和妥協(xié)約束法將雙目標轉(zhuǎn)化為單目標，采用整數(shù)線性規(guī)劃方法（如分支定界法）求解。（1）感知節(jié)點資源充足（2）感知節(jié)點資源匱乏面向多任務(wù)的感知能力優(yōu)化組合針對感知節(jié)點資源匱乏情況，需要每個工作者完成多個任務(wù)以增加任務(wù)被完成的總比例（即任務(wù)完成率）。此時，優(yōu)化的目標是比較大化個體任務(wù)分配個數(shù)以提高任務(wù)完成率和**小化群體移動距離以縮短任務(wù)完成時間。視覺環(huán)境感知評價