[发明专利]一种基于群智感知系统的事件检测方法

说明书

本发明涉及一种基于群智感知系统的事件检测方法。本方法将检测区域划分为若干方格。给定总预算限制下，中央平台迭代地选择用户参与，沿其移动轨迹收集感知数据并上传至平台。如附图所示，每次迭代过程中，依次执行以下步骤，选出一个参与用户：首先，平台为每个候选用户计算若被选中，其感知数据给事件检测带来的熵减少期望；然后，选择单位开销的熵减少期望最大的用户，若选择该用户使得总开销大于总预算，则将该用户从候选用户中去掉，并重新选择单位开销的熵减少期望最大的用户；直到该用户使得总开销不大于总预算，则其被选中。平台对其移动轨迹经过位置的事件检测估计的概率分布进行更新。直到备选用户的集合为空，迭代过程结束。

技术领域

本发明涉及一种基于群智感知系统的事件检测方法，是一种群智感知系统中最大化事件检测准确率的检测方法，在一个考虑智能设备用户不可靠的群智感知系统中，通过选择适当的用户参与感知数据的收集，使得给定预算下事件检测的准确率最大化。

背景技术

随着无线通信技术(如4G、WiFi)的发展和移动智能设备(如智能手机、可穿戴设备)的普及，群智感知的概念应运而生。一个典型的群智感知系统通常由位于云端的中央平台和广泛分布的众多移动智能设备用户组成。如附图1所示，智能设备用户根据平台发布的感知任务进行感知数据的收集并上传到云端，中央平台收集到大量的感知数据并挖掘出有价值的信息。群智感知系统在实际中有着诸多应用场景，事件检测(如交通事故检测)是其中一个典型应用。在给定的检测地理范围内，可能有多个异常事件同时发生，智能设备用户在移动过程中可以对其周围是否有异常事件发生进行感知，并将感知数据上报给中央平台。汇聚了若干用户的感知数据后，平台可以挖掘出检测范围内事件发生的情况和每个事件发生的位置。

对于事件检测应用而言，检测的准确率是一个非常重要的指标，即是否监测范围内所有发生的事件和它们的正确位置都被检测出来。然而，实际中群智感知系统的智能设备用户是不可靠的，他们的感知数据可能与真实值之间存在偏差，即不存在(或存在)事件发生的位置被检测出有(或没有)事件发生。因此，想要基于群智感知系统获得准确的事件检测结果，中央平台需要雇佣众多智能设备用户并收集大量存在一定冗余的感知数据，如附图1所示。另一方面，用户参与感知数据收集会产生一定的开销，如电能的消耗、网络带宽的占用、人机交互操作等。然而，考虑到事件检测应用给定的总预算，能够雇佣的智能设备用户的个数受到极大的限制。因此，考虑群智感知系统的智能设备用户不可靠的场景中，如何在给定总预算的前提下，选择适当的用户参与感知数据的收集，从而使得整个检测范围内事件检测结果的准确率最大化，是一个十分困难的问题(可被证明是NP难问题)。近几年，虽然有一些相关的研究工作注意到了用户的不可靠性并考虑了不同的指标来衡量感知数据的质量，但是它们忽视了挖掘用户的不可靠程度与事件检测准确率之间的内在联系，从而来设计有效的参与用户选择方法。

发明内容

本发明的目的是针对已有技术的不足，提供一种基于群智感知系统的事件检测应用设计一种参与用户选择方法，以达到给定总预算的前提下最大化整个检测范围内事件检测的准确率。该方法考虑到不同的智能设备用户具有不同程度的不可靠性，即感知数据与真实值之间存在不同大小的偏差。此外，用户收集的感知数据结果在其被选中之前是未知的。

为了达到这个目标，本发明是通过以下技术方案来解决其技术问题的：