集成高效稀疏地形可视性的监控瞭望点空间优化模型

成果编号：32524

价格：面议

完成单位：南京邮电大学

单位类别：其他高校

完成时间：2022年

成熟程度：其他

服务产业领域：其他

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发布人：zhouxinxin 离线

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监控瞭望点空间优化模型是一种典型的、大规模计算的、多空间条件约束的NP-Hard设施组合空间优化问题，面临着密集的多监控瞭望点组合地形可视域分析计算，配置解的可行性受限于计算效率及质量。监控瞭望点是高空位置布设的高倍数监控摄像机，如：城市消防监控瞭望点、林区消防监控瞭望点、高速监控瞭望点、自然资源保护监控瞭望点，以实现对周边地理对象视频监控，布设位置受制约了监控覆盖范围、资源利用率、建设成本。本首先针对监控瞭望点空间覆盖范围定量计算难问题提出了稀疏地形可视性分析算法，获得覆盖代价矩阵；该模型可有效降低优化计算过程的可视性分析计算规模，大幅提升迭代效率。其次，改进遗传算法并求解监控瞭望点空间覆盖最大化目标函数。经县域自然资源保护监控瞭望点验证实验，表明本模型可实现高效的地形可视性计算且配置解质量更高。本模型可应用于3DGIS环境下智慧交通、智慧城市、森林防火监控瞭望点组合布设研究，以更好地提升监控摄像头空间覆盖范围和利用率。

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成果介绍

科技计划：国家级：

成果形式：新技术

合作方式：技术开发、技术咨询、技术服务

参与活动：首届江苏产学研合作对接大会

专利情况：未申请专利

成果简介

综合介绍

创新要点

以监控瞭望点为例，研究在3D地理场景中设施空间优化算法，满足有容量限制无代价权重的最大化覆盖问题边界假设，得到城市级区域内如何组合布设多个监控设施，使之满足全域覆盖目标图斑对象面积最大化目标。首先融入空间稀疏表达思想，提出了稀疏可视性分析算法流程，简化 3D地理场景中复杂的多点组合可视性分析问题，得到空间覆盖代价矩阵。其次，本文以经典的遗传算法为蓝本，设计了有容量限制的空间遗传算法，并改进提出了容量约束修补算子、空间编码算子、空间交叉算子、空间变异算子。

技术指标

首先对所提出的稀疏地形可视性分析算法和一般GIS可视性分析算法做时间效率，具体对比指标包括数据预处理时间、单代适应度计算时间、质量改进度等。其次从横向容量对比，纵向半径对比，纵向候选点规模对比，不同算法对比4个方面展开结果的对比。

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