[發明專利]云輔助下基于超分辨技術的無線圖像傳感器網絡節能方法

有效

• 申請號: 201911202021.0
• 申請日: 2019-11-29
• 公開（公告）號: CN110958722B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 聶雅琳;董漢磊;龔蕾;劉保羅
• 申請（專利權）人: 洛陽理工學院
• 主分類號: H04W84/18
• 分類號: H04W84/18;H04W16/18;H04W52/02;H04L67/12;H04L45/02
• 代理公司: 洛陽華和知識產權代理事務所(普通合伙) 41203
• 代理人: 李征

1.云輔助下基于超分辨技術的無線圖像傳感器網絡節能方法，其特征在于該方法具體包括如下步驟：

步驟1：網絡部署

(1.1)部署云端服務器，用于訓練圖像超分辨模型、對網內數據進行處理分析、將結果交付給用戶以及接收用戶指令；

(1.2)在監控區域內部署無線圖像傳感器網絡，網內節點為異構節點，按功能分為兩類：圖像節點與傳輸節點；圖像節點按實際任務指定的位置部署，傳輸節點的部署依靠隨機撒點方式進行；

(1.3)在監控區域外圍的東南西北四個方向上分別部署有1個霧節點，共4個霧節點，負責收集網內數據并提交到云端服務器；

步驟2：路由構建與超分辨模型訓練

(2.1)路由構建

(2.1.1)霧節點維護自身唯一的霧節點標識FNID，并向網絡廣播路由構建報文RBM；

(2.1.2)每個傳輸節點依據RBM維護一張路由表RT，維護方式如下：

傳輸節點每收到一個RBM后，如果路由表為空，則增加一條路由并轉發該RBM；如果已存在到該霧節點的路由，則進行更新使該路由取較短路徑，并轉發該RBM；利用RBM的不斷轉發，最終完成基于多霧節點的全路由構建；

(2.2)超分辨模型訓練

(2.2.1)云端服務器獲取低分辨與高分辨圖像對構建訓練集；

(2.2.2)利用機器學習方法在訓練集上訓練監控區域2倍超分辨模型；

(2.2.3)將訓練好的超分辨模型通過霧節點傳輸給各圖像節點；

步驟3：霧節點與圖像節點交互調整

(3.1)霧節點圖像質量控制

(3.1.1)初始化圖像質量相關參數；

(3.1.2)一旦接收到來自某個圖像節點IN_i采集的圖像I_r×c的部分數據塊，則做如下操作：

(3.1.2.1)根據IN_i的管轄信息將數據塊轉交給其它霧節點或從其它霧節點收集I_r×c的其它數據塊；

(3.1.2.2)云端服務器將圖像超分辨重建后發送給用戶且將用戶反饋的質量評價信息發回給霧節點；

(3.1.2.3)霧節點對圖像節點進行質量差評計數器的累計，當差評計數器達到預設的閾值，則利用IQIM(Image?Quality?Improvement?Message)報文通知相關圖像節點調整圖像感知分辨率；

(3.1.2.4)若用戶通過云端修改圖像節點客觀質量評價指標閾值，則霧節點負責轉發更新后的客觀質量評價指標閾值給相關圖像節點；

(3.2)圖像節點感知分辨率自適應調整

(3.2.1)圖像節點感知參數初始化；

(3.2.2)對圖像節點每次感知的圖像，在其經超分辨重建后并滿足圖像質量要求的前提下，獲得需傳輸低分辨圖像的最小感知尺寸，圖像節點根據該尺寸采集相應分辨率的圖像并更新相關參數；

步驟4：圖像節點與傳輸節點交互進行網絡數據傳輸

圖像節點根據響應其傳輸請求的傳輸節點數將圖像數據進行分割并編號，并將分割后的圖像塊給相應傳輸節點傳輸；獲得數據轉發權的傳輸節點將獲得的圖像數據塊轉發至霧節點；

(4.1)圖像節點數據傳輸

(4.1.1)收集與該圖像節點相鄰傳輸節點信息并進行初始化；

(4.1.2)一旦圖像節點的圖像數據準備好，則執行如下操作：

(4.1.2.1)構造數據傳輸請求DTRQ報文，并向鄰居傳輸節點廣播該報文；

(4.1.2.2)接收來自于鄰居傳輸節點數據傳輸響應DTRS報文；

(4.1.2.3)向根據DTRS選中的傳輸節點發送數據傳輸確認報文TA，隨后發送圖像數據塊；

(4.2)傳輸節點數據傳輸

(4.2.1)收到圖像節點數據傳輸請求DTRQ報文的傳輸節點競爭，競爭獲勝的傳輸節點發送DTRS至圖像節點；

(4.2.2)根據是否收到圖像節點傳來的TA報文，傳輸節點分別進行處理。