面向|“城市计算夏令营”精华课程：面向智慧城市的智能感知技术( 二 )
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▲图4 基于最小费用最大流的多任务分配模型
1.2.2 异构多任务分配
针对异构多任务的感知能力发现与分配问题，需要综合考虑感知节点和任务之间的时空相关性。在城市环境中，鉴于越来越多的感知任务需要利用多源感知信息，提出一种支持多并发的感知节点发现和任务分配机制至关重要。然而，现有方法大多侧重于同构任务。由于不同的时空任务需求和感知情境，需要综合考虑感知节点的时空属性，挖掘时空相关的感知节点能力。为此，提出并形式化定义跨空间异构多任务分配问题，将数据质量最大化和总激励预算最小化（如图5所示）作为约束条件。利用异构任务间的隐式时空相关性，提出一种两阶段求解方法，有效地处理共享资源池中的多个并发任务。基于异质任务的时空分布条件与群体用户的时空移动行为模式，从感知质量与感知成本两个维度出发，提出基于多轮线性加权和粒子群优化的任务分配算法。相关研究成果发表于IEEE Transactions on Mobile Computing[7]。
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▲图5 基于时空相关性的异构多任务分配方法
2 感知数据汇聚优选
源于不同参与者的群智感知数据具有低质、冗余、碎片化等特性，对其进行高效汇聚和优选是提升数据质量的重要途径。
2.1 群智感知数据跨空间增强理解
针对如何利用群智感知数据实现语义增强理解的问题，提出基于物理空间的群物交互信息增强理解视觉感知数据语义的方法，利用物理空间与信息空间在感知和收集能力方面的差异性和互补性提高信息理解能力。以城市公共信息快速传播与共享为应用背景，通过关联物理空间与信息空间进行跨空间转发，挖掘和利用多维物理空间群物交互特征对信息空间语义进行增强感知和理解。如图6所示，在信息空间利用OCR识别技术、图像特征提取方法和数理统计方法，可以获得数据和数据集的一部分特征；在物理空间根据群物交互信息，进一步提取群体、物体以及群物交互特征（包括人-感知对象-地点之间的交互信息熵、偏好等），得到人对地点和对内容的偏好以及不同感知对象、地点之间的关联，进一步结合人的社交信息，提出基于多标签分类与启发式规则融合的方法，解决视觉感知数据的语义分类与语义标注问题。相关研究成果发表于IEEE Transactions on Mobile Computing[8]。
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▲图6 基于群物交互特征的信息空间语义增强感知和理解
2.2 群体协作式可视事件感知
针对基于图像数据的物理事件感知问题，目前的应用大多在收集到全部数据后，利用图像的视觉特征从数据集中选择能够刻画整个事件的最小数据集。区别于这些基于信息空间数据挖掘的方法，根据个体智能和群体智能对物理事件感知粒度和层次的不同，提出基于群体行为特征的视觉感知数据优质萃取方法，从数据流中实时萃取优质数据，解决了面向各类突发事件的实时感知数据优质萃取问题。如图7所示，感知节点、事件、照片、照片流、事件关注者和多粒度感知结果之间存在紧密关联，且群体感知行为存在共性（在感知对象发展的不同阶段进行拍摄）和差异性（拍摄时空和数量的差异）。具体而言，个体智能体现：个体对事件发展过程中不同阶段的变化进行实时感知；群体智能体现：群体对事件重要时刻和不同侧面进行感知。面向不同的物理事件，基于群体感知行为特征不但将各个不同的子事件检测出来，而且评估了子事件的重要性，从而快速得到低冗余、高覆盖的事件多粒度感知结果[9]。
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▲图7 基于群体协作的视觉感知数据优质萃取
2.3 基于时空关联的群智数据增强理解
城市空间存在大量感知数据，然而针对不同的研究问题，不同类型或属性的感知数据往往具有不同的意义和重要性。为此，研究如何利用其他类型的感知数据对指定属性信息进行估算或补偿至关重要，成为群智数据协作增强的主要研究难点。对于物理事件全方位感知而言，用户的位置信息尤为重要。然而，出于隐私保护以及其他因素，用户位置信息往往不能直接获取。
为此，提出基于用户-事件多维时空感知数据的物理位置信息预测模型，通过挖掘时空属性数据之间的关联关系，实现对缺失/稀有属性信息（地理位置）的估算和预测，实现不同类型数据的协作增强。具体地，从话题偏好、历史轨迹、社交信息三个层面对用户个体和物理事件构建特征表达模型，并通过高斯过程回归对用户到物理事件的距离进行拟合与估计，从而估算出用户的相对物理位置信息。相关成果发表于IEEE TMC[10]。
3 群智融合计算
在移动互联网、物联网不断发展的背景下，用户可以通过线上/线下多种方式贡献数据。群智融合计算旨在研究如何挖掘或融合群体智能（群体态度、认知偏好、行为模式、交互规律等），以实现对低质冗余、内容丰富、多维互补群体贡献数据的高效处理和语义理解。
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