一种视频传感器网络多移动目标监测优化方法技术

一种基于贪心计算的视频传感器网络多移动目标监测优化方法，通过建立移动监测节点集合，根据每个移动目标被覆盖的视频传感器节点数量计算出该时刻多移动目标的覆盖质量，接着设计了一种线性预测移动目标下一时刻位置方法，从而确定监测节点集合。对每个监测节点通过将自身可以覆盖的目标信息广播给通信范围内的其余监测节点来维护一张覆盖旋转角度表，最后基于贪心计算决策监测节点，监测节点按照覆盖旋转角度表旋转，并统计共旋转的角度。该发明专利技术能够有效地提高多移动目标的覆盖质量，达到实时覆盖的要求，通过贪心计算能够在满足覆盖要求的前提下使视频传感器节点旋转角度之和最小，从而减少视频传感器网络的能量消耗。

【技术实现步骤摘要】
一种视频传感器网络多移动目标监测优化方法
本专利技术涉及视频传感器网络，尤其是一种视频传感器网络多移动目标监测优化方法。
技术介绍
视频传感器网络具备数据、图像和视频等多媒体信息感知、采集、处理和传输能力，是一种有效的状态感知、信息采集和目标跟踪手段，在工农业、军事、环境监测等领域展现出广泛的应用前景。视频传感器网络中节点的方向感知特性扩展了以往目标覆盖研究的广度和深度，如何利用视频传感器网络对监测区域中多移动目标的充分高效监控，成为一个迫切需要解决的热点问题。尽管视频传感器网络日趋成熟，但从现有研究成果来看，绝大多数目标覆盖问题是针对静态目标展开的，对于具备随机性特征的移动目标持续性监测问题以及多移动目标K级覆盖问题的研究还非常少，这直接影响到了监控系统的实时监测质量。因此，研究视频传感器网络的多移动目标监测优化策略对于提高整个视频传感器网络的监测性能，改善监测质量具有至关重要的作用。视频传感器与传统传感器不同，对环境数据的感知受“视域(fieldofview，简称FoV)”的限制，具有方向性，其感知范围是一个以节点为圆心，半径为感知距离的扇形区域，是有向感知模型。有向传感器网络(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于贪心计算的视频传感器网络多移动目标监测优化方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：(1)在监测区域内随机部署多个视频传感器节点，给视频传感器节点进行编号S＝{Sj|j＝1,2,…n}；(2)监测移动目标(2.1)对新监测到的移动目标进行编号，并加入到移动目标集合T＝{Ti|i＝1,2,…}中；(2.2)计算该时刻多移动目标的覆盖质量其中Ki表示第i个移动目标被K个视频传感器节点覆盖，判断某时刻移动目标i的实际位置Ti是否被视频传感器节点Sj覆盖的方法是：且向量的方向位于表示获得监测节点Sj指向移动目标Ti的向量的模，即向量绝对距离；(3)预测移动目标的下一刻位置(3.1)根据每个移动...

【技术特征摘要】
1.一种视频传感器网络多移动目标监测优化方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：(1)在监测区域内随机部署多个视频传感器节点，给视频传感器节点进行编号S＝{Sj|j＝1,2,…n}；(2)监测移动目标(2.1)对新监测到的移动目标进行编号，并加入到移动目标集合T＝{Ti|i＝1,2,…}中；(2.2)计算该时刻多移动目标的覆盖质量其中Ki表示第i个移动目标被K个视频传感器节点覆盖，判断某时刻移动目标i的实际位置Ti是否被视频传感器节点Sj覆盖的方法是：且向量的方向位于表示获得监测节点Sj指向移动目标Ti的向量的模，即向量绝对距离；(3)预测移动目标的下一刻位置(3.1)根据每个移动目标的前两个轨迹点线性预测下一个时刻的位置Pi<Xi，Yi>，移动目标i前两个轨迹点是Ti,t-1<Xi,t-1，Yi,t-1>和Ti,t<Xi,t，Yi,t>，Ti,t-1表示移动目标Ti在t-1时刻的位置，假设在时间间隔Δt内目标i从点Ti,t<Xi,t，Yi,t>到Pi<Xi，Yi>以速度V做匀速直线运动，计算得到Ti,tPi所在的直线方程：结合计算得到移动目标i的预测位置Pi<Xi，Yi>其中Yi＝k(Xi-Xi,t)+Yi,t(3.2)根据预测位置确定所有移动目标的可覆盖区和监测节点集合Tr＝{Trj|j＝1,2,…m}，所有距离Ti不大于视频传感器节点感知半径R的点所构成的圆形区域，称为可覆盖区，位于可覆盖区内的视频传感器节点称为监测节点Tr；(4)监测节点维护一张覆盖旋转角度表(4.1)每个监测节点维护一张覆盖旋转角度表，覆盖旋转角度表包括“监测节点S_ID”、“移动目标T_ID”、“需要旋转的角度A”、“是否选择”共四项；(4.2)每个监测...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋一波，陈琼，楼弘，王万良，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33