复杂地表的视频传感网感知覆盖模型及算法研究

In this project, we proposed to carry out the researches on the sensing model and algorithms of complicated terrain surface coverage enhancement in video sensor networks. The coverage problem of video sensor networks to complicated topographic surface is more complex than other applications of sensor networks. For example, the sensing angle is limited, the target region for sensing is complicated, the shape and area of the covered region for a sensor are difficult to be calculated. In this project, related theories of video sensor in computer vision fields, methods and theories of terrain features in digital terrain analysis fields will be used to carry out the following researches: 1) Discretization method of complicated terrain surface. 2) Sensing model of video sensor which can be applied to complicated terrain surface coverage. 3) The sensing model and algorithms of complicated topographic surface coverage enhancement in video sensor networks. 4) Validates the effectiveness of the proposed methods based on imitational terrain data and real terrain data, analyzes the effects of discretization accuracy and sensor parameters to the coverage performance of networks. Finally, the sensing model and method of complicated topographic surface coverage enhancement in video sensor networks will be established. The research contents of this project are the foundation researches work on the complicated topographic surface coverage enhancement in video sensor networks, which can provide suggestions to the scientific plan, design and implementation of video sensor networks. The results can be applied into such fields widely as forest fire monitoring, geological disaster monitoring, battlefield surveillance and so on. Therefore, it is significant in theory and engineering.

本项目提出开展视频传感网对复杂真实地表的感知覆盖模型与算法研究，与其它相关研究相比，该研究面临的挑战包括：节点感知角度受限；感知方向可在三维空间中调度；感知的目标区域为曲面；节点在复杂表面上的覆盖区域形状和面积难计算等。本项目拟结合计算机视觉领域中视频传感器的相关理论和数字地形分析领域中地形特征的研究方法和理论，重点研究：1)复杂曲面地形的离散化表示方法；2)更真实和实用的节点感知模型；3)网络感知覆盖模型及求解算法；4)利用仿真和真实地形数据验证所提方法的正确性、有效性和实用性，分析离散化精度、节点参数等对覆盖性能的影响，最终建立复杂地表的视频传感网感知覆盖模型和方法。本研究是视频传感网在复杂表面感知覆盖领域的基础性研究，可为视频传感网的科学规划、设计和实施提供依据；研究成果在森林火灾监测、地质灾害监测、战场监测等领域有着广阔的应用前景。因此，具有较重要的理论意义和应用价值。

项目背景：视频传感器可提供丰富、直观的现场数据，具有广阔的应用前景，但是，面临的挑战包括：感知的目标区域不是平面或空间，而是曲面；与全向传感器相比，视频传感器节点感知角度和方向受限；与全向传感器相比，除了需要确定各节点的位置，还要调节节点的方向，且方向应在三维空间中调度，因此，模型求解很复杂。. 主要研究内容：1)面向视频监控的三维复杂地形简化方法；2)三维视频传感器节点感知模型；3)网络感知覆盖模型及基于优化算法的模型求解方法；4)开发仿真软件，验证所提方法的正确性、有效性和实用性；5)拓展和应用研究。. 重要结果和关键数据：1)给出了既利于计算传感器节点覆盖区域，又能保证真实地表覆盖情况的复杂地形离散化方法。该离散化方法能将4225个地形网格减少至888个，同时保证视频传感器网络感知到简化地形时，对真实地形的感知率达到99.8%。2)给出了视频传感器节点模型，在此基础上给出了复杂地形表面视频传感网感知覆盖的网络模型，并提出了两种覆盖模型的求解算法：基于PSO（粒子群优化算法）的求解算法及基于HABC（混合人工蜂群算法）的三维曲面视频传感器网络覆盖算法。基于PSO的求解算法改进了惯性因子和学习因子，使得在算法初期偏向于局部区域的大幅度搜索，对网络覆盖率的提升速度较快，在迭代515次后收敛，覆盖率为54.3%；而文献中的算法在迭代753次后收敛，覆盖率为53.2%。基于HABC的算法覆盖率相比基于传统ABC算法提升了11.73%。3)开发了“三维地形环境下视频传感器网络感知模拟软件”，对所提方法进行验证分析，对比分析离散化精度、传感器节点参数等对覆盖性能的影响。. 意义：本项目的研究成果将为复杂环境下，视频传感器网络的科学规划、设计和实施提供理论依据和方法基础；在安防与智能监控、森林火灾监测、地质灾害监测、战场监测等领域有着广阔的应用前景。因此，该项目的研究具有较重要的科学意义和应用价值。目前，本项目相关成果已应用于森林火灾监测、行人识别等领域。