一种基于边缘计算的野保无人机监测系统技术方案

本发明专利技术公开的一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，包括无人机、图像数据采集设备、地面基站三个部分，通过在生态保护区中布置监控设备监测野生动物的出没区域及生活习性，指派无人机组前往监控设备处收集数据并对通过边缘计算设备进行处理，将部分有效数据保存并在返程后上传至数据中心，根据处理后的图像信息，由改进的基于参考点的快速非支配排序方法动态地规划巡航的路径；在巡航结束后根据野生动物的监测状况，重新规划返回路线，决定各个监控设备的开启与关闭，减少不必要的能耗，并对受损设备状态进行评估，上报检修流程，做到森林园区巡航面积最大化，实时监测生物多样性，对生态状况和动态变化监测建立生态监测评估基础数据库。估基础数据库。估基础数据库。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的野保无人机监测系统


[0001]本专利技术涉及无人机边缘计算
，具体是涉及一种基于边缘计算的野保无人机监测系统。

技术介绍

[0002]近年来，各地林业局多次举办野生动植物保护和自然保护区交流研讨会，提出了诸多国家公园建设方法和路径，组织实施并指导全国及重点区域生态监测，完善中国保护地体系的生态文明建设举措。多地政府为致力于监测和促进各类保护区生态系统的健康状况，保障各类保护区的保护规划与建设发展，在生态保护区及国家公园设置信息监测系统，实时监测生物多样性，为评估、监督、规划及建设生态区发展提供科学决策依据，防止因人类不合理的利用造成对自然生态的破坏，为我国野生动植物保护及自然保护区管理工作做出更大的贡献。但目前已有监测系统存在信息回收周期长，延迟高，质量差，监控设备续航低，维护周期长等问题，且因地面基站无法及时处理数据信息，存在大量冗余数据，导致信息采集效率较差，维护成本也较为昂贵

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，针对生态保护区的野生动物，通过生态因子传感器、野保相机、远红外视频等监控设备对野生动植物进行调查监测，在无法广泛布置地面基站的环境下，针对已有监测管理系统信息回收周期长、延迟高、码率低、丢包率高、监控设备续航低、维护周期长等问题，指派无人机组收集野生动植物活动轨迹，种群组成及数量等有效数据，结合所携带边缘计算设备的高效处理速度，并基于参考点的非支配排序多目标优化算法动态设计无人机组巡查路径，实时监测生物多样性，对生态状况和动态变化监测建立生态监测评估基础数据库，统计报告监测信息。
[0004]本专利技术所述的一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，其采用的技术方案为：包括无人机、监控设备、和地面基站，所述无人机、监控设备及地面基站之间分别通过无线连接；
[0005]所述监控设备采集野生动物及环境因子信息，并将采集的数据信息传输给无人机及地面基站；
[0006]所述地面基站接收监控设备采集的数据信息及无人机传输的数据信息，同时将所接收到的数据通过无线连接转发给其他各个无人机；
[0007]所述无人机通过携带的边缘计算设备对目标监控设备及地面基站传输的数据进行处理并存储有效图像信息，并根据处理后的图像信息及时更新巡航路径。
[0008]进一步的，所述无人机对目标监控设备的巡航步骤为：
[0009]步骤1、无人机按照事先规划的巡航路径执行飞行任务；
[0010]步骤2、无人机到达监控设备处接收数据信息，并将获取的数据信息传输给地面基
站；
[0011]步骤3、无人机判断是否还有飞行任务，如有执行步骤4，如无，则执行步骤7；
[0012]步骤4、无人机通过其携带的边缘计算设备对步骤2获取的数据信息进行处理，获取监测时间内野生动物出没的有效数据信息，若无野生动物出没，则执行步骤5；若有野生动物出没，则执行步骤6；
[0013]步骤5、若无野生动物出没信息，则到达原规划的巡航路径下一个监控设备处，并重复执行步骤2；
[0014]步骤6、若有野生动物出没信息，则联合地面基站传输的其它无人机数据，边缘计算设备通过改进的NSGAIII算法对各目标路径进行优化，模拟无人机动态飞行路径模型，重新规划巡航路径，无人机到达新规划巡航路径的下一个监控设备处，重复执行步骤2；
[0015]步骤7、无人机根据已有数据规划返程路径，随返程路径开启或关闭对应的监控设备，并记录监控设备状态；
[0016]步骤8、无人机返程后，将有效数据信息及待维修设备状态上传至云端，云端服务器将受到的返回数据存储，并上报检修流程由人工处理；
[0017]步骤9、无人机结束飞行任务。
[0018]进一步的，步骤4中，所述边缘计算设备对监控设备数据信息进行预处理、判断数据信息是否存在冗余，删去无效信息，对有效信息进行压缩、处理，根据大数据训练模型对比，提取有效数据信息并存储。
[0019]进一步的，所述改进的NSAGIII算法对各目标路径进行优化的优化方法为：
[0020]通过确定每个目标函数的最小值其中Z
i
表示第i个目标值，构造出理想点M表示目标的个数；生成各目标极值前，对各个目标值f
i
(x)根据该目标上的最小值和最大值进行归一化：其中为该目标上的最小值和最大值；
[0021]通过比较权重标准化函数ASF(x,w)选取各个目标上的极值，生成参考点后对其修正，将各参考点归一化还原：其中为该目标上的最小值和最大值；
[0022]计算出每个种群个体到每个参考向量的垂直距离，参考向量最接近种群个体的参考点与该个体相关联；
[0023]通过筛选独自关联参考点的方案，找到更具有差异性的Pareto最优解；
[0024]无人机在最终的Pareto最优前沿中选择相适应的路径方案，在采集数据过程中，根据模型仿真结果遍历不同的监测设备，并实时根据处理后的有效数据修正路线，途中接收各监测设备报修信号。
[0025]进一步的，所述参考点的策略为：在M个目标轴上的截距a
i
组成的(M
‑
1)维超平面上，每个目标截距a
i
均匀划分为p份，则参考点的数量为：生成的参考点数量H接近额定种群个数。
[0026]本专利技术所述的有益效果是：在野生动物保护区中布置监控设备，通过无人机组对
采集数据进行边缘计算，提高数据传输的精确性，高效处理冗余数据；并根据已有数据对相应的设备进行间歇性开启或关闭，提高监控设备续航能力，提高数据收集的有效性；通过大量无人机组的协同覆盖，优化飞行路径，做到森林园区巡航面积最大化，实时监测生物多样性，对生态状况和动态变化监测建立生态监测评估基础数据库。
附图说明
[0027]为了使本专利技术的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本专利技术作进一步详细的说明。
[0028]图1是本专利技术的无人机组工作示意图。
[0029]图2是本专利技术的工作结构示意图。
[0030]图3是本专利技术的无人机工作流程图。
[0031]图4是本专利技术中自适应归一化模型图。
[0032]图5是本专利技术的参考点分布模型图。
[0033]图6是本专利技术的方案筛选模型示意图。
具体实施方式
[0034]如图1所示，本专利技术所述的一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，包括无人机、监控设备、和地面基站，所述无人机、监控设备及地面基站之间分别通过无线连接；
[0035]所述监控设备包括生态因子传感器、野保相机、远红外视频监控装置等设备，通过视频监控、声音记录等方式收集野生动物活动轨迹，种群组成及数量，发现濒危动植物信息及外来物种信息等，并将所收集的数据存储并反馈给无人机及地面基站；
[0036]无人机接收监控设备传输的影像及音像信息，通过携带的边缘计算设备进行处理，根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，包括无人机、监控设备、和地面基站，所述无人机、监控设备及地面基站之间分别通过无线连接；所述监控设备采集野生动物及环境因子信息，并将采集的数据信息传输给无人机及地面基站；所述地面基站接收监控设备采集的数据信息及无人机传输的数据信息，同时将所接收到的数据通过无线连接转发给其他各个无人机；所述无人机通过携带的边缘计算设备对目标监控设备及地面基站传输的数据进行处理并存储有效图像信息，并根据处理后的图像信息及时更新巡航路线。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的野保无人机监测系统，其特征在于，所述无人机对目标监控设备的巡航步骤为：步骤1、无人机按照事先规划的巡航路径执行飞行任务；步骤2、无人机到达监控设备处接收数据信息，并将获取的数据信息传输给地面基站；步骤3、无人机判断是否还有飞行任务，如有执行步骤4，如无，则执行步骤7；步骤4、无人机通过其携带的边缘计算设备对步骤2获取的数据信息进行处理，获取监测时间内野生动物出没的有效数据信息，若无野生动物出没，则执行步骤5；若有野生动物出没，则执行步骤6；步骤5、若无野生动物出没信息，则到达原规划的巡航路径下一个监控设备处，并重复执行步骤2；步骤6、若有野生动物出没信息，则联合地面基站传输的其它无人机数据，边缘计算设备通过改进的NSGAIII算法对各目标路径进行优化，模拟无人机动态飞行路径模型，重新规划巡航路径，无人机到达新规划巡航路径的下一个监控设备处，重复执行步骤2；步骤7、无人机根据已有数据规划返程路径，随返程路径开启或关闭对应的监控设备，并记录监控设备状态；步骤8、无人机返程后，将有效数据信息及待维修设备状态上传至云端，云端服务器将受到的返回数据存储，并上报检修流程由人工处理；步骤9、无人机结束飞行任...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄海平，成爽，朱洁，王汝传，吴敏，王轩宇，常舒予，吴鹏飞，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：