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视觉传感器网络中基于散度模型的协作式图像压缩机制

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通信学报 2011年第3期32卷 69-78页

作者：叶松涛林亚平易叶青湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082 湖南省可信系统与网络重点实验室湖南长沙410082

结合视觉传感器网络的协同工作特性,提出一种基于散度模型的图像压缩机制。理论分析和实验结果表明,该压缩机制不仅可以减少图像数据量,而且由于压缩后每字节数据所含信息量由各簇内节点的二值量化像素均分,不会引起传输错误在图像中大... 详细信息

结合视觉传感器网络的协同工作特性,提出一种基于散度模型的图像压缩机制。理论分析和实验结果表明,该压缩机制不仅可以减少图像数据量,而且由于压缩后每字节数据所含信息量由各簇内节点的二值量化像素均分,不会引起传输错误在图像中大面积扩散。相比于采用传统的图像压缩算法,随着平均分组丢失率的增高,接收图像峰值信噪比较高。

关键词：视觉传感器网络图像压缩散度模型二值量化

视觉传感器网络中基于RANSAC的顽健定位算法

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通信学报 2013年第8期34卷 62-69页

作者：张波罗海勇刘冀伟赵方中国科学院计算技术研究所普适计算中心北京100190 中国电力科学研究院北京100192 北京科技大学自动化学院北京100083 中国科学院计算技术研究所移动计算与新型终端北京市重点实验室北京100190 北京邮电大学软件学院北京100876

视觉传感器网络由于节点故障或环境变化将导致节点对目标的观测数据出现错误,而基于最小二乘的多视觉信息融合定位方法将因此造成较大的定位误差。针对此问题提出一种基于集中式RANSAC的顽健定位算法,将错误数据进行筛选剔除,从而提高... 详细信息

视觉传感器网络由于节点故障或环境变化将导致节点对目标的观测数据出现错误,而基于最小二乘的多视觉信息融合定位方法将因此造成较大的定位误差。针对此问题提出一种基于集中式RANSAC的顽健定位算法,将错误数据进行筛选剔除,从而提高定位精度,进一步针对集中式RANSAC将会导致单个节点的计算复杂度过高而导致网络节点能耗不平衡问题,提出基于分布式RANSAC的顽健定位算法,从而将大量的迭代计算平均分布在各个节点中并行处理,在保证定位过程顽健性的同时保证了网络的计算能耗平衡性。最后通过实验对no-RANSAC、cen-RANSAC和dis-RANSAC算法的定位性能进行了比较,验证了该算法能够依照预定的概率获得良好的定位结果,并对算法的时间复杂度进行了分析。

关键词：视觉传感器网络目标定位顽健定位 RANSAC

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视觉传感器网络协作块压缩感知图像传输方法

仪器仪表学报 2011年第11期32卷 2493-2498页

作者：周四望王耀南林亚平胡玉鹏湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

JPEG2000等现有图像压缩传输算法虽然压缩性能好,但复杂度高,资源受限的视觉传感器节点很难适应。基于压缩感知理论研究视觉传感器网络环境下的图像传输问题。首先设计主-从节点对模型,分块监测图像;然后研究协作块压缩感知理论,基于图... 详细信息

JPEG2000等现有图像压缩传输算法虽然压缩性能好,但复杂度高,资源受限的视觉传感器节点很难适应。基于压缩感知理论研究视觉传感器网络环境下的图像传输问题。首先设计主-从节点对模型,分块监测图像;然后研究协作块压缩感知理论,基于图像分块和节点协作来减少测量矩阵的维数,降低压缩感知的计算复杂度;对处在发送端的主从节点,提出尽力而为的压缩感知测量值传输方法,以最大化图像重构质量为目标,尽力传送最多的测量值;而在接收端,汇聚节点依据内积准则来判断重构质量,确定传输终止条件,避免多余的测量值传输,节省传输耗能。实验结果表明,和经典压缩感知相比较,4个视觉传感器节点协作的块压缩感知传输方法将测量矩阵维数减少了2个量级,且有更少的网络耗能。

关键词：视觉传感器网络压缩感知图像

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视觉传感器网络节点方向调度算法

小型微型计算机系统 2011年第5期32卷 910-915页

作者：彭力赵龙江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214122

视觉传感器网络中节点感知模型为有向感知模型,感知范围被限定在节点的视野范围内.节点拥有多个感知方向,在一个工作时刻,节点只能工作于一个方向.针对视觉传感器网络的有向感知模型的点目标覆盖问题,提出一种贪婪算法(GreedyAlgorithm)... 详细信息

视觉传感器网络中节点感知模型为有向感知模型,感知范围被限定在节点的视野范围内.节点拥有多个感知方向,在一个工作时刻,节点只能工作于一个方向.针对视觉传感器网络的有向感知模型的点目标覆盖问题,提出一种贪婪算法(GreedyAlgorithm),在优化网络对于目标点覆盖的同时,解决了节点自身覆盖冲突的问题.在此基础上,引入"贡献率"概念反映节点在其感知方向上对于覆盖的贡献,提出了基于贡献率的贪婪算法(Contribution Rate Greedy Algorithm)以增大网络覆盖率.仿真实验表明了该算法的有效性.

关键词：视觉传感器网络点目标覆盖贪婪算法贡献率

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视觉传感器网络兼顾区域覆盖的目标多重覆盖

计算机应用研究 2012年第9期29卷 3428-3431页

作者：向辉彭力刘刚唐从飞江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

针对目前无线传感器网络覆盖研究中单纯进行区域覆盖或目标覆盖而将两者分立的情形,提出了一种视觉传感网络混合覆盖算法。该算法基于有向感知模型,利用虚拟势场使节点在待监测区域自组织地进行位置移动和感知方向转变,在完成对覆盖质... 详细信息

针对目前无线传感器网络覆盖研究中单纯进行区域覆盖或目标覆盖而将两者分立的情形,提出了一种视觉传感网络混合覆盖算法。该算法基于有向感知模型,利用虚拟势场使节点在待监测区域自组织地进行位置移动和感知方向转变,在完成对覆盖质量要求较高的热点目标多重、优先覆盖的同时最大程度地覆盖整个待监测区域。仿真实验表明,该算法自组织能力良好,能有效满足热点目标和整个待监测区域对覆盖质量的要求,有效地利用了网络资源。

关键词：视觉传感器网络区域覆盖目标多重覆盖虚拟势场质心

视觉传感器网络中可分任务多趟调度优化模型及算法研究

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视觉传感器网络中可分任务多趟调度优化模型及算法研究

作者：王雪寒西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着物联网技术以及智能移动设备的发展,视觉传感器网络得到了广泛应用,它可以用来获取丰富的多媒体数据。如何处理大量的多媒体数据给学术界和工业界都带来了很大的挑战,而视觉传感器网络中的任务调度问题是处理视觉传感器网络大数据... 详细信息

随着物联网技术以及智能移动设备的发展,视觉传感器网络得到了广泛应用,它可以用来获取丰富的多媒体数据。如何处理大量的多媒体数据给学术界和工业界都带来了很大的挑战,而视觉传感器网络中的任务调度问题是处理视觉传感器网络大数据的一个关键环节。视觉传感器网络的任务调度方案直接影响多媒体数据的处理时间以及整个网络中数据的传输时间,因此,寻求最优调度策略来最小化视觉任务的完成时间十分重要。论文对视觉传感器网络的任务调度问题进行了深入研究,建立了新的调度模型,并设计了新的调度算法,主要创新性工作如下:1、针对视觉传感器网络的任务调度问题,已有研究对该问题通常建立一个单趟调度模型,但若问题中任务量较大,单趟调度会花费更多时间,有必要对该问题建立多趟调度模型。首先,当不考虑协同处理机调度顺序时(即调度顺序事先给定),对视觉传感器网络的可分任务调度问题建立了一个新的多趟调度模型,新模型可以改善网络中多媒体信号的实时处理时间;其次,设计了求解该模型的一个新算法:NMISA–VSN。最后,对算法进行了仿真实验,并将所提算法和现有最新的三个算法进行了对比。实验结果验证了所提模型的合理性及算法的有效性,并可获得更短的任务完成时间。2、当考虑协同处理机调度顺序时,并同时考虑协同处理机数量、调度趟数、任务划分策略对完成时间的影响时,建立了一个新的可分任务多趟调度优化模型,并设计了一个改进的遗传算法对模型进行求解,最后做了仿真实验,和三个方法进行了比较。从实验结果可以看出,考虑协同处理机调度顺序的模型和算法表现更优异,可以在最优的协同处理机调度顺序下得到更合理的任务划分策略,得到任务的最小完成时间。

关键词：视觉传感器网络可分任务多趟调度遗传算法

视觉传感器网络的覆盖优化 ——一种快速迭代算法

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视觉传感器网络的覆盖优化 ——一种快...

作者：冯磊武汉科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的快速发展,视觉传感器网络因其丰富的视觉感知能力而受到了广泛的关注。视觉传感器网络配置了相机装置,能够采集图像、视频等物理数据信息,可以用于多种环境的监测。本文针对视觉传感器网络覆盖优化问题,考虑了视觉传感器... 详细信息

随着信息技术的快速发展,视觉传感器网络因其丰富的视觉感知能力而受到了广泛的关注。视觉传感器网络配置了相机装置,能够采集图像、视频等物理数据信息,可以用于多种环境的监测。本文针对视觉传感器网络覆盖优化问题,考虑了视觉传感器特殊的定向覆盖特性,构建了相应的感知模型,提出了一种快速迭代算法;在此基础上从分布式的角度提出改进算法,并进行分析和仿真。本文的研究内容如下:1.基于视觉传感器衰减感知模型构建了“总覆盖强度”优化目标,提出了基于覆盖重叠率的快速迭代算法。该算法结合了贪心思想,传感器在优化迭代过程中选择当前状态下最优的部署作为下一时刻的目标位置。算法的关键问题是设置时变且不一致的传感器控制增益;另外,提出了利用传感器“覆盖重叠率”的分布式条件,以触发控制增益的变化。随时间变化的增益以及分布式触发条件确保传感器网络经过更少的迭代步数达到更高的覆盖率。2.从分布式角度考虑传感器网络部署的几何约束关系,将凸包概念引入到覆盖优化问题中,提出了视觉传感器“视场凸包”概念。基于视场凸包,我们定义了一个新颖的覆盖指标——传感器密集度,用来评估视觉传感器网络的局部覆盖效率。在传感器控制律的设计上运用了模糊控制理论,提出了基于模糊思想的快速迭代算法。通过模糊控制器得到时变且不一致的传感器控制增益,包括坐标变化量和航向角变化量。仿真实验结果验证了提出的算法在覆盖优化的迭代步数和覆盖率上都有明显的优势。

关键词：视觉传感器网络快速迭代算法覆盖重叠率视场凸包模糊思想

基于树状稀疏模型的视觉传感器网络图像数据重构

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电信科学 2013年第2期29卷 64-69页

作者：胡敏黄旭伟龙丹沈才樑浙江工业职业技术学院绍兴312000 浙江大学杭州315580

针对现有压缩感知算法无法有效利用视觉传感器网络中图像数据相关性的问题,提出一种基于树状稀疏模型的视觉传感器网络数据压缩感知算法。在分析图像数据小波域稀疏特性的基础上,构建了一种视觉传感器网络图像数据的树状稀疏模型,进而... 详细信息

针对现有压缩感知算法无法有效利用视觉传感器网络中图像数据相关性的问题,提出一种基于树状稀疏模型的视觉传感器网络数据压缩感知算法。在分析图像数据小波域稀疏特性的基础上,构建了一种视觉传感器网络图像数据的树状稀疏模型,进而针对此模型设计一种新的压缩感知重构算法。理论分析和实验结果表明,相比于传统图像数据压缩感知算法,该算法可有效利用图像数据相关性减少准确重构图像数据所需的测量值,降低视觉传感器网络数据传输能耗。

关键词：视觉传感器网络压缩感知树状稀疏性数据重构

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动态视觉传感器网络的研究

动态视觉传感器网络的研究

作者：赵龙江南大学

学位级别：硕士

视觉传感器网络中的视觉节点感知模型为有向感知模型,节点视野受限,因此我们部署的节点不应是静止的,一般节点分为如下三类:可移动,可旋转以及既可以移动又可以旋转。对于这种视觉传感器网络,我们称之为动态视觉传感器网络(Dynamic visi... 详细信息

视觉传感器网络中的视觉节点感知模型为有向感知模型,节点视野受限,因此我们部署的节点不应是静止的,一般节点分为如下三类:可移动,可旋转以及既可以移动又可以旋转。对于这种视觉传感器网络,我们称之为动态视觉传感器网络(Dynamic vision sensor networks, DVSN)。它结合了视觉传感器网络和移动传感器网络的特点,具有更大的研究和应用价值。动态视觉传感器网络的研究一般集中在网络的体系结构、视觉传感器节点、网络覆盖优化部署、视觉信息处理和服务质量五大方面。本论文重点研究了视觉传感器网络的定位和网络覆盖优化部署的相关问题。网络定位是传感器网络的基础,也是覆盖算法执行的前提。本文介绍了目前定位算法的研究情况,详细介绍了几种典型的定位算法并研究了基于分步求精的APIT定位算法,解决了APIT算法对网络分布要求过高而导致定位覆盖率过低的问题。基于分步求精思想,本文将埃特金(Aitken)迭代引入定位算法,研究了基于Aitken迭代的定位算法。算法将定位问题转化成了求误差最小问题,通过迭代算法得到的最优解即为定位最优解。动态视觉传感器网络的覆盖问题可以分为区域覆盖,点目标覆盖和大物体覆盖三个方面。本文对三种覆盖问题进行了相关研究。对于区域覆盖问题,本文研究了两步虚拟势场力的自组织控制算法。算法利用对视觉传感器节点的虚拟引力和斥力的作用,使节点在区域里沿受力方向移动直到达到受力平衡,均匀分布在监测区域中;继而通过对传感器节点的“质心点”再次采用虚拟势场力算法,调度节点的工作方向,最终达到消除覆盖冗余,增大网络覆盖率的效果。针对点目标覆盖问题,本文提出了两种覆盖优化算法。第一种方法针对方向可调的节点模型,利用遗传算法在寻优方面的优势调整视觉传感器节点的位置和方向。由于优化为多目标优化,因此采用基于加权的遗传算法。第二种方法引入贪婪算法的思想,通过建立覆盖关系表,使覆盖到最多目标的节点优先工作,然后更新覆盖关系表,删除已工作的节点和被覆盖的目标点,重复执行贪婪算法直到所有节点都工作或则所有目标点都被监测到。该算法在覆盖到最多目标点的节点不止一个时,采用随机法选择节点,这会影响覆盖效果,因此引入了“贡献率”模型,使对覆盖贡献最大的节点优先工作,仿真表明,算法在优化网络覆盖率的同时,还解决了节点覆盖冲突的问题。大物体覆盖是视觉传感器网络特有的问题。由于使用视觉节点时,我们往往希望得到目标的颜色、大小等物理信息,因此不能将目标简化为质点。这时,一个视觉节点无法得到完整的目标信息,就需要多个节点协同工作共同覆盖一个目标。文中通过目标的虚拟引力作用和节点间虚拟斥力和引力的作用,使网络中的视觉节点移动到目标附近,并均匀分布;然后利用粒子群算法在优化方面的优势,调度节点工作方向,实现目标的最大化覆盖。

关键词：视觉传感器网络定位区域覆盖点目标覆盖大物体覆盖