基于端边云协同的大型结构物群智感知方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于端边云协同的大型结构物群智感知方法及系统，包括：云平台根据服务器属性选取出边缘服务器，并根据固定终端属性从边缘服务器所记录的固定感知终端中选取出固定感知终端

【技术实现步骤摘要】
基于端边云协同的大型结构物群智感知方法及系统


[0001]本专利技术涉及网络业务量或资源管理协商
，具体涉及一种基于端边云协同的大型结构物群智感知方法及系统
。

技术介绍

[0002]在大型结构物如桥梁
、
道路等的结构监测中，传统的监测方式是在结构物上布置大量的专业感知设备
。
这不仅导致建设和维护成本高，而且覆盖的范围也会受到一定限制，使得感知任务的完成效果和效率降低
。
[0003]近些年随着各种移动设备如智能手机
、
手表手环
、
平板电脑
、
联网汽车等的普及，这些设备中设置的传感器，如加速计
、
陀螺仪
、
摄像头等均可以用于收集数据，从这些传感设备收集的数据也可以分析提取出许多对于结构物监测有用的信息
。
已有现有技术提出了将群智感知网络应用到大型结构物的结构监测中
。
[0004]如公告号为
CN112100721B
的专利公开了一种基于移动群智感知和深度学习的桥梁结构模态识别方法，通过携带
GPS
和加速度传感器的手机移动终端采集列车通过隧道过程种的位置和振动信息，并通过采集到的信息对隧道结构的模态频率进行拟合，从而降低了隧道监测系统的建设和维护成本，也提高了监测结果的精确性
。
[0005]而在群智感知技术中，任务分配尤为重要
。
公开号为
CN111459657A
的专利申请公开了一种基于边缘协助的数据质量感知的任务分配方法，并具体公开了中心平台在接收到任务后，将任务分解成多个子任务分配给相应的边缘服务器，再由边缘服务器根据接收到的子任务招募移动感知终端参与到任务中
。
由于是通过边缘服务器招募移动感知终端，在招募过程中必定会占用部分边缘服务器的网络
、
内存等资源，从而影响到边缘服务器正在进行处理的任务的完成效果和效率
。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的不足，本专利技术提出一种基于端边云协同的大型结构物群智感知方法及系统，可以在不占用边缘服务器资源的情况下招募移动感知终端参与到群智感知中
。
具体技术方案如下：
[0007]第一方面，提供了一种基于端边云协同的大型结构物群智感知方法，包括：
[0008]云平台根据任务信息和边缘服务器的服务器属性，从多个边缘服务器中选取出参与本次任务的边缘服务器；
[0009]根据固定感知终端的固定终端属性，从选取出的边缘服务器所记录的固定感知终端中选取出参与本次任务的固定感知终端；
[0010]通过选取的所述固定感知终端的运行成本和感知区域数分别确定本次任务的剩余预算和剩余区域数；
[0011]根据所述剩余预算和剩余区域数确定任务剩余区域的单价感知区域数；
[0012]在任务区域内发布招募信息，获取各响应的移动感知终端反馈的移动终端属性，
并根据移动终端属性筛选出可参与的移动感知终端构建候选集；
[0013]将候选集中的各移动感知终端的终端单价感知区域数与所述单价感知区域数进行比较，选取出高于单价感知区域数的移动感知终端作为招募终端；
[0014]根据招募终端的任务报价和感知区域数更新所述剩余预算和剩余区域数，并重新招募新的移动感知终端，如此重复，直至达到招募收敛条件
。
[0015]结合第一方面，在第一方面的第一种可实现方式中，选取出参与本次任务的边缘服务器，包括：
[0016]综合所述服务器属性中的服务器算力
、
可分配任务数和服务器可用性，选取参与本次任务的边缘服务器
。
[0017]结合第一方面，在第一方面的第二种可实现方式中，选取出参与本次任务的固定感知终端，包括：
[0018]综合所述固定终端属性中的传感器类型
、
可分配任务数
、
终端可用性和任务完成可能性，选取参与本次任务的固定感知终端
。
[0019]结合第一方面，在第一方面的第三种可实现方式中，获取各移动感知终端反馈的移动终端属性，包括：
[0020]云平台向招募终端发送招募信息，通过所述招募终端广播招募信息
。
[0021]结合第一方面，在第一方面的第四种可实现方式中，选取出终端单价感知区域数不低于所述单价感知区域数，且与选取的边缘服务器之间的距离低于阈值的移动感知终端作为招募终端
。
[0022]第二方面，提供了一种基于端边云协同的大型结构物群智感知系统，包括云平台，所述云平台包括：
[0023]边缘服务器选取模块，配置为根据任务信息和边缘服务器的服务器属性，从多个边缘服务器中选取出参与本次任务的边缘服务器；
[0024]固定感知终端选取模块，配置为根据固定感知终端的固定终端属性，从选取出的边缘服务器所记录的固定感知终端中选取出参与本次任务的固定感知终端；
[0025]剩余任务确定模块，配置为通过选取的所述固定感知终端的运行成本和感知区域数分别确定任务的剩余预算和剩余区域数；
[0026]移动感知终端招募模块，包括：
[0027]计算单元，配置为根据所述剩余预算和剩余区域数确定任务剩余区域的单价感知区域数；
[0028]筛选单元，配置为在任务区域内发布招募信息，获取各响应的移动感知终端反馈的移动终端属性，并根据移动终端属性筛选出可参与的移动感知终端构建候选集；
[0029]选取单元，配置为将候选集中的各移动感知终端的终端单价感知区域数与所述单价感知区域数进行比较，选取出高于单价感知区域数的移动感知终端作为招募终端；
[0030]更新单元，配置为根据招募终端的任务报价和感知区域数更新所述剩余预算和剩余区域数；
[0031]所述移动感知终端招募模块根据更新后的剩余预算和剩余区域数再次招募新的移动感知终端，如此重复，直至达到招募收敛条件
。
[0032]结合第二方面，在第二方面的第一种可实现方式中，边缘服务器选取模块综合所
述服务器属性中的服务器算力
、
可分配任务数和服务器可用性，选取参与本次任务的边缘服务器
。
[0033]结合第二方面，在第二方面的第二种可实现方式中，所述固定感知终端选取模块综合所述固定终端属性中的传感器类型
、
可分配任务数
、
终端可用性和任务完成可能性，选取参与本次任务的固定感知终端
。
[0034]结合第二方面，在第二方面的第三种可实现方式中，所述移动感知终端招募模块包括：
[0035]信息广播单元，配置为向招募终端发送招募信息，通过所述招募终端广播招募信息
。
[0036]结合第二方面，在第二方面的第四种可实现方式中，选取单元选取出终端单价感知区域数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于端边云协同的大型结构物群智感知方法，其特征在于，包括：云平台根据任务信息和边缘服务器的服务器属性，从多个边缘服务器中选取出参与本次任务的边缘服务器；根据固定感知终端的固定终端属性，从选取出的边缘服务器所记录的固定感知终端中选取出参与本次任务的固定感知终端；通过选取的所述固定感知终端的运行成本和感知区域数分别确定本次任务的剩余预算和剩余区域数；根据所述剩余预算和剩余区域数确定任务剩余区域的单价感知区域数；在任务区域内发布招募信息，获取各响应的移动感知终端反馈的移动终端属性，并根据移动终端属性筛选出可参与的移动感知终端构建候选集；将候选集中的各移动感知终端的终端单价感知区域数与所述单价感知区域数进行比较，选取出高于单价感知区域数的移动感知终端作为招募终端；根据招募终端的任务报价和感知区域数更新所述剩余预算和剩余区域数，并重新招募新的移动感知终端，如此重复，直至达到招募收敛条件
。2.
根据权利要求1所述的基于端边云协同的大型结构物群智感知方法，其特征在于，选取出参与本次任务的边缘服务器，包括：综合所述服务器属性中的服务器算力
、
可分配任务数和服务器可用性，选取参与本次任务的边缘服务器
。3.
根据权利要求1所述的基于端边云协同的大型结构物群智感知方法，其特征在于，选取出参与本次任务的固定感知终端，包括：综合所述固定终端属性中的传感器类型
、
可分配任务数
、
终端可用性和任务完成可能性，选取参与本次任务的固定感知终端
。4.
根据权利要求1所述的基于端边云协同的大型结构物群智感知方法，其特征在于，获取各移动感知终端反馈的移动终端属性，包括：云平台向招募终端发送招募信息，通过所述招募终端广播招募信息
。5.
根据权利要求1所述的基于端边云协同的大型结构物群智感知方法，其特征在于，选取出终端单价感知区域数不低于所述单价感知区域数，且与选取的边缘服务器之间的距离低于阈值的移动感知终端作为招募终端
。6.
一种基于端边云协同的大型结构物群智感知系统，包括云平台，其特征在于，所述云平台包括：边缘服务器选取模...

【专利技术属性】
技术研发人员：段敏，孟利波，任全礼，胡佳男，王超，廖敬波，郑万山，刘昊，张以，
申请(专利权)人：重庆物康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：