基于深度神經網絡的傳感器覆蓋細粒度優(yōu)化研究.pdf

1、小水電在農村社會經濟發(fā)展、節(jié)能減排和應急救災等方面發(fā)揮了重要作用。由于高危區(qū)域安全監(jiān)管不足，一些小水電事故時有發(fā)生，對人的生命財產安全造成威脅。本文的研究對象是有向視頻傳感器，通過對視頻傳感器進行方向調度及時發(fā)現并跟蹤危險行為的發(fā)生。從有向視頻傳感器覆蓋的現有研究成果來看，絕大多數目標覆蓋問題針對靜態(tài)目標展開，無法滿足小水電覆蓋質量要求。因此研究有向視頻傳感器網絡細粒度覆蓋算法，對于在傳感器資源有限的情況下提高監(jiān)測性能，保證小水電安全具

2、有意義。本文的主要研究成果如下：
　?。?）分析移動目標行為數據，定義一系列單一危險度指標，使用層次分析法作為指導，充分考慮指標之間的相互影響關系，提出使用神經網絡代替領域專家決策的方法，構建綜合危險度模型。
　?。?）針對移動目標數據采集過程中存在的信息量大、信息重復傳輸問題提出使用分布式系統(tǒng)對傳感器采集的移動目標路徑時序數據進行去重和降維處理的方法，以降低信息傳輸過程的能量消耗。
　?。?）考慮細粒度覆蓋中不同目標

3、有不同覆蓋質量要求的情況，參考多移動目標K覆蓋算法設計了一種基于概率預測模型的多目標動態(tài)概率覆蓋算法，通過優(yōu)化原算法運算模型，提高了算法的性能。
　?。?）研究并實現基于 C/S開發(fā)的小水電廠區(qū)無線傳感器網絡監(jiān)控系統(tǒng)，實現了廠區(qū)管理、數據分析、決策管理等一系列功能。
　　本文擴展了移動目標K覆蓋問題的研究，提出通過構建綜合危險度模型，評價每個移動目標的危險程度，針對不同危險度的移動目標提出不同的覆蓋質量要求，從而實現細粒度覆