【摘 要】
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与传统无线传感器网络(WSN)不同,视觉传感器对障碍物敏感度远高于其他传感器,障碍物直接影响视觉传感器的有效感知范围.受实际场景模型仿真的局限,目前视觉传感器网络的优化部署研究大多忽略实际多障碍情形,集中于无障碍范围内情形.建筑信息模型(Build Information Model,BIM)技术可以用来自动提供实际场景要素的几何和非几何属性,可为优化算法提供可靠的场景模型输入数据.本文提出一种BIM和分段自适应迁移差分算法(Segment Adaptive Migration Difference Ev
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广东广州510006;香港城市大学,香港810000
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与传统无线传感器网络(WSN)不同,视觉传感器对障碍物敏感度远高于其他传感器,障碍物直接影响视觉传感器的有效感知范围.受实际场景模型仿真的局限,目前视觉传感器网络的优化部署研究大多忽略实际多障碍情形,集中于无障碍范围内情形.建筑信息模型(Build Information Model,BIM)技术可以用来自动提供实际场景要素的几何和非几何属性,可为优化算法提供可靠的场景模型输入数据.本文提出一种BIM和分段自适应迁移差分算法(Segment Adaptive Migration Difference Evolution,SAMDE)融合框架BIM-SAMDE,并提出一种多节点有效感知区域分析算法辅助计算有效感知率,对协同视觉传感器网络在多障碍情况下的感知覆盖进行优化部署.仿真实验表明,所提出的BIM-SAMDE框架能够自动获取多障碍场景数据,模型构建更为智能化;所提出的SAM-DE算法在多障碍情形的部署优化问题中寻优性能优越,收敛速度快,与其他部署优化算法相比具有一定的优势.
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