【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其涉及一种区域监控方法、装置及系统。
技术介绍
1、世界各地因自然、人为因素引发火灾、水灾等灾害，造成数以亿计的财产损失甚至人员伤亡。因此，为了减火灾、水灾等灾害带来的负面影响，需要对火灾、水灾等灾害进行监控，以及时发出预警或告警。
2、目前的监控主要采用人工巡检、地面终端监测和无人机监测等方式。然而人工巡检的方式范围小、效率低、实时性差；地面终端监测主要通过在林区布设温度、烟雾、湿度等传感器，以及红外检测系统、可见光搜索系统等实现监测，然而该方式要求配套地面线缆用于供电，导致无法大规模应用、成本高；无人机监测的方式范围小、实时性差。
3、因此，如何提高区域监控的效率、范围、实时性，且避免监控成本的过高是目前急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种区域监控方法、装置及系统，用于在不提高监控成本的基础上，提高区域监控的效率、范围、实时性。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种区域监控方法，该方法应用于边缘计算服务器，包括：
3、通过目标无线传感器获取监控区域的各气象因子；所述目标无线传感器是根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与所述边缘计算服务器之间的距离对多个无线传感器进行聚类分簇后，从所述多个无线传感器中确定的；所述目标无线传感器用于接收所述目标无线传感器所属簇中其他无线传感器发送的气象因子；
4、根据所述各气象因子计算所述监控区域的风险值；
5、根据
6、上述技术方案中，边缘计算服务器部署在监控区域，通过边缘计算服务器计算监控区域的风险值，实现在边缘侧对监控区域进行监控，进而提高端侧区域监控的效率和实时性。多个无线传感器部署在监控区域中，监控区域的各气象因子是基于部署在监控区域的多个无线传感器采集的，以此保证区域监控的范围。另外，因为边缘计算服务器是通过多个无线传感器中的目标无线传感器获取监控区域的各气象因子，目标无线传感器是根据多个无线传感器的剩余能量以及多个无线传感器与所述边缘计算服务器之间的距离确定的，以此提升网络传输数据的稳定性，延长端侧的网络的生命周期。
7、在一些实施例中，所述目标无线传感器是根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与所述边缘计算服务器之间的距离对多个无线传感器进行聚类分簇后，从所述多个无线传感器中确定的，包括：
8、根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与边缘计算服务器之间的距离确定所述多个无线传感器对应的相似度矩阵；所述相似度矩阵表征第k节点作为第i节点的聚类中心的相似度；所述第k节点为所述多个无线传感器中的任一无线传感器，所述第i节点为所述多个无线传感器中除所述第k节点之外的任一无线传感器；
9、根据所述相似度矩阵确定吸引度矩阵；所述吸引度矩阵表征第k节点作为第i节点的聚类中心的程度；
10、根据所述吸引度矩阵和归属度矩阵确定评估矩阵，并从所述评估矩阵中确定聚类中心节点；所述归属度矩阵是基于多个无线传感器的自身参数计算的，所述归属度矩阵用于表征第i节点选择第k节点作为聚类中心的程度；
11、将所述聚类中心节点作为目标无线传感器。
12、在一些实施例中，根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与边缘计算服务器之间的距离确定所述多个无线传感器对应的相似度矩阵，包括：
13、根据第i节点与第k节点之间的距离和所述第k节点的剩余能量计算所述第k节点成为所述第i节点的目标无线传感器的相似度；所述相似度和所述第i节点与第k节点之间的距离成反比，所述相似度和所述第k节点的剩余能量成正比；
14、根据所述第k节点与边缘计算服务器之间的距离和所述第k节点的剩余能量计算所述第k节点的偏好值；所述第k节点的偏好值和所述第k节点与边缘计算服务器之间的距离成反比，所述第k节点的偏好值和所述第k节点的剩余能量成正比；
15、根据所述第k节点成为所述第i节点的目标无线传感器的相似度和所述第k节点的偏好值确定所述相似度矩阵。
16、在一些实施例中，根据下述公式(1)计算所述第k节点成为所述第i节点的目标无线传感器的相似度；
17、
18、其中，s(i，k)为所述第k节点成为所述第i节点的目标无线传感器的相似度，即s(i，k)为相似度矩阵中第(i，k)元素的值(相当于相似度矩阵中第i行第k列的元素的值)和第(k，i)元素的值(相当于相似度矩阵中第k行第i列的元素的值)；di，k表示第i节点与第k节点之间的距离，该距离为欧几里得距离；eavg为多个无线传感器的平均能量；ek为第k节点的剩余能量。
19、在一些实施例中，根据下述公式(2)计算所述第k节点的偏好值；
20、
21、其中，s(k，k)表示第k节点的偏好值，即s(k，k)为相似度矩阵中第(k，k)元素的值(相当于相似度矩阵中第k行第k列的元素的值)；p为预设的偏好系数；c0为预设的距离权重系数；dk为第k节点与边缘计算服务器之间的距离，dmin为多个无线传感器与边缘计算服务器之间的最小距离；dmax为多个无线传感器与边缘计算服务器之间的最大距离。
22、在一些实施例中，根据所述吸引度矩阵和归属度矩阵确定评估矩阵，并从所述评估矩阵中确定聚类中心节点，包括：
23、基于预设的衰减系数分别对所述吸引度矩阵和所述归属度矩阵进行迭代，得到迭代后的吸引度矩阵和迭代后的归属度矩阵；
24、计算迭代后的吸引度矩阵与迭代后的归属度矩阵的求和结果，得到所述评估矩阵；
25、根据所述评估矩阵对所述多个无线传感器进行分簇；
26、针对任一簇，将所述簇中最大值对应的节点作为聚类中心节点。
27、在一些实施例中，将所述聚类中心节点作为目标无线传感器之后，还包括：
28、将作为目标无线传感器的目标标识发送至所述目标无线传感器所属簇中的所有无线传感器。
29、在一些实施例中，根据所述各气象因子计算所述监控区域的风险值，包括：
30、针对任一气象因子，根据所述气象因子与预设系数计算所述气象因子对应的第一贡献值；所述气象因子与所述气象因子对应的第一贡献值成正比；
31、计算所述气象因子对应的第一贡献值与所述气象因子的权重的乘积，得到所述气象因子的第二贡献值；
32、计算各气象因子的第二贡献值的求和结果，得到所述监控区域的风险值。
33、在一些实施例中，根据下述公式(3)计算所述气象因子对应的第一贡献值；
34、
35、或，
36、根据下述公式(4)计算所述气象因子对应的第一贡献值；
37、
38、其中，um表示第m个气象因子对应的第一贡献值，xm表示第m个气象因子，a为第一预设系数，c为第二预设系数。
39、在一些本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域监控方法，其特征在于，应用于边缘计算服务器，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标无线传感器是根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与所述边缘计算服务器之间的距离对多个无线传感器进行聚类分簇后，从所述多个无线传感器中确定的，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与边缘计算服务器之间的距离确定所述多个无线传感器对应的相似度矩阵，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述吸引度矩阵和归属度矩阵确定评估矩阵，并从所述评估矩阵中确定聚类中心节点，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述聚类中心节点作为目标无线传感器之后，还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各气象因子计算所述监控区域的风险值，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述风险值对所述监控区域进行监控，包括：
8.一种区域监控方法，其特征在于，应用于多个无线传感器中的任一无线传感器，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种区域监控方法，其特征在于，应用于边缘计算服务器，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标无线传感器是根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与所述边缘计算服务器之间的距离对多个无线传感器进行聚类分簇后，从所述多个无线传感器中确定的，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每个无线传感器的剩余能量以及每个无线传感器与边缘计算服务器之间的距离确定所述多个无线传感器对应的相似度矩阵，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述吸引度矩阵和归属度矩阵确定评估矩阵，并从所述评估矩阵中确定聚类中心节点，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述聚类中心节点作为目标无线传感器之后，还包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱博，董朝阳，蒋鹏，白如玉，朱澎，吴太锋，
申请(专利权)人：中国星网网络应用有限公司，
类型：发明
国别省市：
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