18、地理空间绿色移动边缘计算：挑战、解决方案与未来方向

地理空间绿色移动边缘计算：挑战、解决方案与未来方向

1. 移动边缘计算中的现有地理空间应用

近年来，大量地理空间应用在移动边缘计算（MEC）环境中得到开发。这些应用可分为以下七类：
| 应用类别 | 具体描述 |
| — | — |
| 智慧城市服务 | 涵盖交通预测与道路安全、医疗服务、环境监测等多个方面，借助信息通信技术提升城市居民生活质量。 |
| 疾病监测 | 针对传染性疾病，通过物联网和学习方法识别和监测疾病症状，控制疾病传播。 |
| 灾害监测 | 利用高分辨率低延迟的人脸识别视频识别受灾人员，进行数据分布和存储，以及卫星图像和视频处理来识别灾害易发区域。 |
| 旅游监测 | 有助于了解旅游影响、确定需要改进的地点、识别特定季节的地点以及开展特定地点的竞争性业务。 |
| 地理空间数据收集与查询处理 | 通过边缘设备收集地理空间数据，利用智能设备发起查询，并借助MEC处理本地查询，减少延迟和能源消耗。 |

1.1 智慧城市服务

1.1.1 交通预测与道路安全

交通预测是实现智能交通系统的关键，可通过多种方式进行，如交通状态预测、流量预测和出行需求预测等。具体操作步骤如下：
1. 数据处理 ：利用大量时空数据处理技术，包括数据地图匹配、清洗、存储和压缩。
2. 算法应用 ：采用机器学习方法处理时空数据，以获取移动对象的移动模式并预测其未来位置。
3. 安全保障 ：通过MEC和5G收集附近车辆信息，为紧急车辆建立安全通道。