一種基於蟻群優化和物聯網感知的監視終端聯動方法與流程

2023-04-26 09:53:51

本發明屬於蟻群行為和無線通信的軟體工程方法建模領域，特別是涉及一種基於蟻群優化和物聯網感知的監視終端聯動的實現方法。

背景技術：

目前，視頻監控系統普遍的技術要求體現在前端一體化技術、視頻數值化技術、監控網絡化技術、系統集成化技術。但是，隨著視頻監控系統越來越多人工智慧化需求，現在問題集中體現在視頻監控系統普適性欠佳、兼容性性不高。

為了改良現在視頻監控系統以上存在的不足，又兼顧「網際網路+」的積累成果，現在採用低功耗、即時通信的無線傳感網絡組建監視終端通信平臺，同時採用仿生學的蟻群行為算法實現監視終端人工智慧聯動策略。

技術實現要素：

為了解決上述問題，本發明的目的在於提供一種基於蟻群優化和物聯網感知的監視終端聯動方法。

為了達到上述目的，本發明提供的基於蟻群優化和物聯網感知的監視終端聯動方法包括按順序執行的下列步驟：

步驟1.建立監視終端物聯網通信網絡；

步驟2.建立監視終端聯動的蟻群模型；

步驟3.實現監視終端無線通信，完成監視終端蟻群行為的聯動。

在步驟1中，建立監視終端與被監視對象關聯映射表，監視終 端的信息包含監視終端ID、空間位置信息；被監視對象包含被監視對象ID、監控級別標識；建立基於ZigBee協議通信頻段為2.4GHz的無線傳感網，該網絡通過識別監視終端ID，共享現場監視終端與被監視對象的映射關係。

在步驟2中，建立監視終端進行視頻採集之前的行為幹預因子ρ，0＜ρ≤1；建立本模型信息素，信息素濃度積累受制於監控級別、攝像角度、監視終端優先動作三方面；模擬監視終端聯動的蟻群行為策略函數表示為：其中P表示積累的信息素，用以優化輔助循跡監控目標的歷史信息數據，為貫穿監控信號確定、相對空間角度選定、攝像聯動執行整個過程的幹預指標；為監控信號內容與監視終端ID關聯函數；ω(A，C)為監視終端的相對空間位置與監視終端聯動循跡的關聯函數。

在步驟3中，藉助監視終端物聯網，獲取拍攝對象和空間位置，實現多個監視終端聯動式視頻採集行為。

本發明提供的基於蟻群優化和物聯網感知的監視終端聯動方法的效果：

本方法通過在監視終端上建立無線感知通信網，實現監視終端之間的信息交互；通過引進蟻群算法，提高了監視終端聯動的人工智慧化工作；集成以上兩種方法，既可以實現監視終端現場即時通信，又可以方便監視終端及時糾正聯動行為。

附圖說明

圖1為本發明提供的基於蟻群優化和物聯網感知的監視終端聯動方法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明提供的基於蟻群優化和物聯網感知的 監視終端聯動方法進行詳細說明。

如圖1所示，本發明具體實施如下：

1.建立監視終端物聯網通信網絡

建立被監視對象的採集內容和多監視終端關聯關係映射表，以ZigBee協議進行組網，組建的監視終端物聯網自動存儲被監視對象和監視終端的映射關係，並按照監控級別優先級進行網絡任務通信，實現監視終端聯動前期的信息交互準備工作。

2.建立基於蟻群算法的監視終端聯動模型

(1)建立關聯關係

M與A為映射關係，通過監控對象和級別，映射到對應的監視組，獲取監視組的每個監視終端的參數(包含監視終端的ID、視域、相對空間坐標值)；

(2)積累M與A關聯的信息素

具體M與A關聯的信息素內容包含監控對象ID、監控信號級別標記、監控信號事件發生時間戳、關聯監視終端聯動通信日誌；

(3)設立M的幹預因子影響值

按照M的優先級，分配M的幹預因子影響值ρM，按照ρM值啟動聯動動作的執行方案排序；

(4)設立A的幹預因子影響值

根據ρM和分配A的幹預因子影響值ρA，按照ρA值檢查監視組內空間方位和視域；

(5)建立ω(A，C)關聯關係

依據A的相對空間位置，主要藉助攝像頭之間的相關關係，實現攝像頭的監控動作；

(6)積累A和C關聯的信息素

具體A與C關聯的信息素內容包含攝像頭ID、攝像頭視域、預計目標空間點對三維空間域，攝像頭聯動日誌；

(7)設立C的幹預因子影響值

根據ρM、ρA和ω(A，C)，分配C的幹預因子影響值ρC，按照ρC值限制攝像頭聯動動作。

3建立監視終端聯動行為策略

藉助監視終端物聯網，獲取監視終端的條件約束、工作環境參數、內部關聯邏輯；將以上數據作為蟻群算法的監視終端聯動模型的輸入，最終實現監視終端聯動行為。