本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的林火監(jiān)測中信息融合算法研究

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【摘要】：森林資源是國家的重要自然資源,森林火災(zāi)的發(fā)生會給國家造成嚴(yán)重的損失,因此利用先進(jìn)的技術(shù)手段對森林火災(zāi)進(jìn)行監(jiān)控,對保護(hù)森林資源不受損失非常重要。近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)理論的不斷發(fā)展,其應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)展,森林火災(zāi)的監(jiān)測和預(yù)警就是其應(yīng)用之一。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)和無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WMSN)作為物聯(lián)網(wǎng)的底層網(wǎng)絡(luò),在森林火災(zāi)的智能監(jiān)控中,體現(xiàn)出其覆蓋范圍廣,成本低,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性高等特點(diǎn)。但是,WSN和WMSN屬于資源受限的網(wǎng)絡(luò),其供電設(shè)備、計(jì)算能力和帶寬都是有限的。而基于物聯(lián)網(wǎng)的火災(zāi)監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)中傳感網(wǎng)絡(luò)層會產(chǎn)生大量監(jiān)測數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的傳輸消耗大量網(wǎng)絡(luò)資源與計(jì)算資源,嚴(yán)重影響傳感網(wǎng)絡(luò)使用壽命。針對WSN和WMSN中存在的問題,本文提出了有效的信息融合算法,以減少底層傳感網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的傳輸量,節(jié)省能源,提高監(jiān)測和預(yù)警效率:1)基于WSN的標(biāo)量傳感器的數(shù)據(jù)融合針對森林火災(zāi)發(fā)生前后的特點(diǎn),提出一種基于傳輸概率閾值的數(shù)據(jù)融合算法,將WSN中的溫度、濕度、紅外、煙霧等標(biāo)量傳感器監(jiān)測值進(jìn)行融合。該算法首先利用加權(quán)平均算法,計(jì)算傳感器測量值在該傳感器所在節(jié)點(diǎn)的權(quán)系數(shù);其次利用邏輯回歸模型得到該節(jié)點(diǎn)的火災(zāi)發(fā)生概率;再次把該節(jié)點(diǎn)的火災(zāi)發(fā)生概率與閾值進(jìn)行比較,大于閾值則將該節(jié)點(diǎn)的火災(zāi)概率值向簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)送,否則不發(fā)送;從而有效減少了底層網(wǎng)絡(luò)中無效的監(jiān)測數(shù)據(jù)的傳輸。2)基于WMSN的多媒體圖像特征融合在基于WMSN的底層網(wǎng)絡(luò)中,采用圖像、視頻或者音頻等多媒體傳感器作為林火監(jiān)控的感應(yīng)設(shè)備,本文采用攝像頭作為多媒體傳感器,得到數(shù)據(jù)為視頻圖像。針對WMSN中,圖像傳輸能量消耗大的問題,提出一種基于哈希編碼的圖像特征融合算法,進(jìn)行火焰圖像的識別,以此為依據(jù),丟棄無效的、非火焰的圖像,以減少傳輸量,節(jié)約能源。該算法首先需要利用測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行線下學(xué)習(xí),建立一個(gè)圖像哈希碼庫作為圖像識別檢索的依據(jù);其次,提取待識別圖像的特征并對其進(jìn)行哈希編碼,得到圖像對應(yīng)的哈希碼;最后計(jì)算圖像哈希碼之間的漢明距離,進(jìn)行檢索和識別,得出是否有火災(zāi)發(fā)生。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于數(shù)據(jù)傳輸概率閾值的數(shù)據(jù)融合算法,可以減少大約34%的傳輸能量消耗;基于哈希編碼的圖像特征融合算法,圖像火焰識別的準(zhǔn)確率可達(dá)約94.12%,高于SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和稀疏表示的火焰識別算法�；诒疚奶岢龅男畔⑷诤纤惴�,在保證林火監(jiān)控及時(shí)準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上,有效減少了底層網(wǎng)絡(luò)中無效數(shù)據(jù)的傳輸,從而減少了網(wǎng)絡(luò)中傳輸能量的消耗,增加了網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率,延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
【關(guān)鍵詞】：森林火災(zāi) 物聯(lián)網(wǎng) 信息融合 加權(quán)平均 邏輯回歸 圖像哈希
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S762;TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• abstract5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景及意義11-13
• 1.1.1 課題研究的背景11-12
• 1.1.2 課題研究的意義12-13
• 1.2 與課題相關(guān)的國內(nèi)外研究綜述13-15
• 1.3 本論文研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排16-19
• 第二章 物聯(lián)網(wǎng)及其相關(guān)技術(shù)19-31
• 2.1 物聯(lián)網(wǎng)基本定義19-21
• 2.2 物聯(lián)網(wǎng)底層網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)21-25
• 2.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)21-24
• 2.2.2 無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)24-25
• 2.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的信息融合相關(guān)技術(shù)25-30
• 2.3.1 信息融合技術(shù)的概述25-26
• 2.3.2 信息融合技術(shù)的分類26-28
• 2.3.3 信息融合技術(shù)的典型算法28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于WSN的標(biāo)量傳感器數(shù)據(jù)融合算法31-47
• 3.1 引言31-32
• 3.2 基于WSN的林火監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法的整體框架32-37
• 3.2.1 基于加權(quán)平均算法(WAM)的一級數(shù)據(jù)融合33-35
• 3.2.2 基于Logistic回歸模型的火災(zāi)概率預(yù)測35
• 3.2.3 火災(zāi)概率閾值計(jì)算35-36
• 3.2.4 基于閾值的傳輸概率的計(jì)算36-37
• 3.2.5 能量的計(jì)算37
• 3.3 實(shí)驗(yàn)分析37-45
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)采集37-39
• 3.3.2 火災(zāi)概率閾值的計(jì)算過程39-41
• 3.3.3 傳輸概率的計(jì)算過程41-42
• 3.3.4 能量的計(jì)算過程42-43
• 3.3.5 確定閾值的方法43-45
• 3.4 本章小結(jié)45-47
• 第四章 基于WMSN火焰圖像特征融合算法47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 基于哈希編碼的火災(zāi)監(jiān)測算法總體框架47-48
• 4.3 圖像哈希編碼技術(shù)48-49
• 4.4 森林火焰圖像的特征提取49-52
• 4.4.1 火焰的顏色特征50
• 4.4.2 火焰的形狀特征50-51
• 4.4.3 火焰的紋理特征51-52
• 4.4.4 火焰的動(dòng)態(tài)特征52
• 4.5 實(shí)驗(yàn)分析52-55
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源52-53
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境53
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)中提取火焰圖像特征的量化編碼表示53-54
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析54-55
• 4.6 本章小結(jié)55-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 總結(jié)57-58
• 5.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-67
• 致謝67-69
• 攻讀碩士研究生期間發(fā)表的論文69

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3 本報(bào)通訊員 張前　本報(bào)記者 陳曉春;神奇物聯(lián)網(wǎng),大步走近我們的生活[N];新華日報(bào);2009年

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