一种图像传感器网络优化部署方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机视觉和图像传感器网络领域，尤其涉及一种图像传感器网络优 化部署方法的研究。
【背景技术】
[0002] 图像传感器网络是多媒体传感器网络技术的核心内容。它除了具有传统传感器网 络的分布式感知、自组织能力、传感器节点稠密部署、有限通信带宽等特点之外，还具有能 够获得场景的图像、信息数据量巨大、观测方向和观测区域受限、智能处理和存储能力更强 等特点。同时，为了适应更为复杂的应用，图像传感器网络对节点之间的协同感知和协同处 理能力也提出了更高的要求。而图像传感器节点的部署决定了网络的协同感知和处理能 力，是实现图像传感器网络高效、低功耗运行必须解决的关键问题。
[0003] 在传统传感器网络中，通常采用感知距离描述节点对事件的感知能力，并在此基 础上对网络的部署进行分析和优化。但是图像传感器对场景的感知有一定的方向性和区域 性，观测场景的三维结构也会对节点像机的感知产生影响。因此，传统的基于感知距离约束 分析优化方法，已不再适用于图像传感器网络。
[0004] 近些年来，也有研究者针对图像传感器的特点进行了图像传感器网络覆盖性能的 研究，提出了虚拟视场，空间覆盖等概念。但是以往的研究中，基本以网络的总体覆盖率和 覆盖度为指标，来考虑网络的部署问题，并没有考虑图像传感器对目标的观测质量。因而， 需要研究更加有效的图像传感器网络优化部署方法，为图像传感器网络的高效运行提供充 实的理论依据。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提出一种图像传感器网络优化部署方法，提高无线图像传感器 网络部署和运行的灵活性，可以用于军事安全、公共安全、智能交通、智能楼宇、环境监测等 领域。
[0006] 为达到上述目的，本发明提出一种图像传感器网络优化部署方法，具体包括图像 传感器观测模型的建立和图像传感器网络的优化部署两个基本步骤。
[0007] 步骤一，在本发明的一个实施例中，所述图像传感器观测模型的建立进一步包括： 在某时刻t，图像传感器模型为一个扇形，用一个四元组(C，表示，随其传感方向 的不断调整，图像传感器有能力覆盖到其传感距离内的整个圆形区域；建立图像传感器的 观测性能函数
，其中《为目标对图像传感器的张角，E= 2. 7+0. 7X(?/ ac)，ae为图像传感器的临界观测角，与其空间分辨能力有关；将观测目标等效为一个圆， 以目标点X的位置为圆心坐标，圆的半径r由目标大小决定；目标点对图像传感器的张角 ?对应圆上的圆心角为％，所述图像传感器的观测模型为：
[0008] 步骤二，在本发明的一个实施例中，所述图像传感器网络的优化部署进一步包括： 建立大小为MXN的观测区域模型，对观测区域离散化处理，以密度为gs(gs的选取与系统 要求精度相关）划分网格，所述观测区域中的网格点由矩阵Q表示；建立网络覆盖率模型 为：
[0009]
，R代表任意一个图像传感器的覆盖 区域，Q为观测区域，mXn代表监控区域中所有网格点数；建立区域Q'的观测模型为：
T为能够覆盖目标点X的所有图像传 感器节点数目，Sg' (X)为不同图像传感器相对于目标重叠视场部分的观测值，PlxqiS 区域中Q'网格点的个数；建立网络覆盖部署优化函数为
>,其 中，F(Q)为网络的部署优化函数，P(Q)为网络的覆盖率，G(Q' k)为网络中重点观测区 域Q'满观测值，所述的重点观测区域Q'的个数为t，k越大，所述重点观测区域Q' 越重要，Ak为权重因子，所对应区域越重要，A,取值越大，所述A,取值满足k A： =1，2,…t，其中，A1= 10,当不考虑网络中重点观测区域的观测可靠度时，A=〇;利用 二元整数规划方法对网络的部署函数进行优化，得到网络覆盖率和重点区域观测值最大情 况时的网络部署。
[0010] 本发明提出的一种图像传感器网络优化部署方法，通过建立图像传感器网络观测 模型，进一步建立了更加有效的图像传感器网络优化部署模型。本发明克服了现有图像传 感器网络部署和运行灵活性低，观测效率不高的问题，为图像传感器网络实现高效监控提 供了有力的研究基础。
【附图说明】
[0011] 图1为本发明实施例的图像传感器观测可靠度模型建立方法流程图；
[0012] 图2为本发明实施例的图像传感器模型示意图；
[0013] 图3a为本发明实施例的近距离观测时目标对图像传感器的张角示意图；
[0014] 图3b为本发明实施例的较远距离观测时目标对图像传感器的张角示意图；
[0015]图4为本发明实施例的图像传感器对目标观测的可靠度示意图；
[0016]图5为本发明实施例的不同目标大小下图像对目标的观测可靠度曲线；
[0017] 图6为网络的优化部署模型；
【具体实施方式】
[0018]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的意义。下面所描述的实施例是示例性的，仅用于解释 本发明，而不能解释为对本发明的限制。
[0019] 本发明是针对图像传感器网络中，部署和运行灵活性低，观测效率不高的问题，提 出的一种图像传感器网络优化部署方法。
[0020] 为了能够对本发明有更清楚的理解，在此进行简要描述。本发明包括两个基本步 骤：步骤一，图像传感器观测模型的建立；步骤二，图像传感器网络的优化部署。
[0021] 具体的，图1所示为本发明实施例的一种图像传感器网络优化部署方法的流程 图，包括以下步骤：
[0022] 步骤S101，建立图像传感器模型。
[0023] 在本发明的一个实施例中，建立图像传感器模型为一个扇形（如图2所示），可用 一个四元组表示该模型；其中C表示图像传感器的位置坐标，R表示图像传 感器的传感半径，向量为图像传感器的传感方向，a代表图像传感器的观测角；在某 时刻t，图像传感器的传感区域是一个扇形，但随其传感方向的不断调整，图像传感器有能 力覆盖到其传感距离内的整个圆形区域；并且，在某时刻t，若目标点X被图像传感器覆盖 成立，当且仅当满足以下条件
[0024]
[0025]
[0026] 其中|Gf||代表目标点X到该图像传感器的欧氏距离。
[0027] 步骤S102,建立图像传感器观测性能函数。
[0028] 在本发明的一个实施例中，图像传感器对目标的观测符合这样一个准则，图像传 感器C离目标X的距离越远，目标X相对于图像传感器C的张角《就越小（如图3所示， ?2< ?i)，图像传感器对目标的分辨力就越差，因而，根据Johnson准则，像机对目标的观 测性能函数满足下式
[0029](3)
[0030] 其中E= 2. 7+0.
7X(co/ac)，ac为图像传感器的临界观测角，与其空间分辨能力 有关；
[0031] 步骤S103,建立图像传感器观测模型。
[0032] 在本发明的一个实施例中，用一个圆来等效目标点X，即以所述的目标点X为圆心 作圆〇,半径为r，则图像传感器C对目标X的观测性能由〇对C的张角《(此时，《 = a)所对应的圆心角辦来表征，供eLK，如图4所示；当图像传感