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文檔簡介
1、目前,視頻監(jiān)控在城市街道等局部范圍內(nèi)的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛,而對于可進行大區(qū)域聯(lián)合監(jiān)控的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求還沒有得到完全滿足,我國西部邊境山區(qū)亟需大規(guī)模邊防視頻監(jiān)控系統(tǒng)支持邊境的軍事防控工作。山區(qū)視頻監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)需首先解決視頻監(jiān)控點的選址問題,合理的監(jiān)控點布局可以降低系統(tǒng)的建設(shè)與維護成本,提高監(jiān)控質(zhì)量。
當(dāng)前,山區(qū)視頻監(jiān)控點選址主要有兩種方法,一是結(jié)合地形圖及野外測量作業(yè)進行人工監(jiān)控點選址,二是以基本地理數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型(Di
2、gital Elevation Model,DEM)等為數(shù)據(jù)源,以數(shù)字地形分析為基礎(chǔ),結(jié)合模擬退火、遺傳算法等優(yōu)化算法進行監(jiān)控點自動選址。相比較而言,前者對單個監(jiān)控點位置的確定較為精確,且能避開自然條件不適合的區(qū)域,但是不能保證多監(jiān)控點聯(lián)合監(jiān)控覆蓋率的最大化,并且耗費較大的人力財力。后者可以在相對較短時間內(nèi)進行監(jiān)控點的選址,并且可以在理論上保證多個監(jiān)控點聯(lián)合監(jiān)控的質(zhì)量?;贒EM的監(jiān)控點自動選址算法已經(jīng)能夠解決較小區(qū)域的監(jiān)控點布設(shè)問題,
3、但視頻監(jiān)控點選址問題的復(fù)雜度隨著監(jiān)控區(qū)域增大及監(jiān)控點的增長呈指數(shù)增長趨勢,現(xiàn)有自動選址算法的性能會明顯降低,無法保證監(jiān)控點聯(lián)合監(jiān)控的質(zhì)量。另外,為保證較高的布局質(zhì)量,自動選址算法需進行較為復(fù)雜的計算,對于較大規(guī)模的選址問題,選址算法的效率還有待提高。
因此,本文以數(shù)字高程模型為數(shù)據(jù)源,利用地形可視性分析方法、蟻群優(yōu)化(AntColony Optimization,ACO)算法及并行計算手段,探索山區(qū)大范圍視頻監(jiān)控點自動選址新方
4、法,進一步提高監(jiān)控點選址的質(zhì)量和效率。論文分析了山區(qū)視頻監(jiān)控特點,實現(xiàn)了山區(qū)視頻監(jiān)控點蟻群優(yōu)化選址及其并行算法。以山地視頻監(jiān)控點選址為研究案例,實現(xiàn)山區(qū)視頻監(jiān)控點蟻群優(yōu)化選址,并與模擬退火、規(guī)則格網(wǎng)隨機選址及模擬最優(yōu)解進行比較,驗證了本文提出的蟻群自動選址方法的有效性。論文主要的研究內(nèi)容與結(jié)論如下:
1.實現(xiàn)了面向視頻監(jiān)控的可視域算法
在基于參考面的地形可視域分析算法基礎(chǔ)上,將視頻監(jiān)控特點參數(shù)化,實現(xiàn)面向視頻監(jiān)控的可
5、視域算法。與ArcGIS平臺比較,本文實現(xiàn)的可視域算法具有較高的計算精度。并在此基礎(chǔ)上進行單個視頻監(jiān)控點監(jiān)控區(qū)域的模擬。
2.實現(xiàn)了基于蟻群優(yōu)化的監(jiān)控點自動選址算法
基于數(shù)字地形分析技術(shù)及蟻群優(yōu)化理論,設(shè)計并實現(xiàn)了面向山區(qū)大規(guī)模視頻監(jiān)控點自動選址算法ACOVMS。具體包括,以地形特征點作為監(jiān)控候選點,利用面向視頻監(jiān)控的可視域算法模擬單個監(jiān)控點的監(jiān)控區(qū)域,以監(jiān)控聯(lián)合覆蓋率最大化為優(yōu)化目標(biāo),在蟻群優(yōu)化算法框架下進行監(jiān)控點
6、的自動選址。在Visual Studio環(huán)境下,利用C++程序設(shè)計語言設(shè)計實現(xiàn)了該算法。并結(jié)合MPI(Message Passing Interface)消息傳遞接口實現(xiàn)了了ACO VMS的并行計算方式,提高了選址算法的效率。在計算集群下使用2-16個計算節(jié)點進行并行ACO_VMS算法的并行效率測試,結(jié)果顯示并行算法具有較高的加速比與并行效率。
3.基于ACO VMS的視頻監(jiān)控點選址實例分析
以數(shù)字高程模型作為數(shù)據(jù)基
7、礎(chǔ),在面積為750平方公里(2048×2048 pixels)的山區(qū),進行100-200個視頻監(jiān)控點的選址實驗。與模擬退火算法相比較,ACO_VMS選址結(jié)果的聯(lián)合覆蓋率相對提高19.12%-25.95%,絕對值提高10.15%-11.52%;與模擬最優(yōu)解相比較, ACO_VMS選址結(jié)果的監(jiān)控點組合的聯(lián)合覆蓋率與之相差不超過6.54%;與規(guī)則格網(wǎng)隨機選址結(jié)果相比較,ACO_VMS可以相對提高20.21%-24.98%的聯(lián)合覆蓋率,聯(lián)合覆蓋
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