室内红外传感器布局优化用于老年监测基于融合遗传灰狼优化 (FGGWO) 算法

科学领域:

• * 计算机科学 计算机科学
• * 人工智能 * 人工智能
• * 生物医学工程 * 生物医学工程

背景情况:

• *全球人口老龄化,对高效准确的老年人监测系统的需求日益增加.
• *当前系统在传感器布局优化方面面临挑战,影响覆盖范围和准确性.
• *优化传感器放置对于有效的老年护理技术至关重要.

研究的目的:

• *为老年监控系统提出一种新的传感器布局优化方法.
• * 提高室内红外传感器网络的效率,准确性和覆盖率.
• * 在复杂的监控场景中解决传统优化算法的局限性.

主要方法:

• * 开发了融合遗传灰狼优化 (FGGWO) 算法.
• * 整合基因算法 (GA) 进行全球搜索和灰狼优化 (GWO) 进行本地搜索.
• * 在老年监控系统框架内优化室内红外传感器布局.

主要成果:

• * FGGWO算法在监测覆盖范围,准确性和系统效率方面表现优于单一优化算法.
• * 提出的方法有效地避免了传统方法固有的局部最佳问题.
• * 实现了减少传感器数量,而不会影响高监测准确度.

结论:

• * FGGWO算法为优化老年监控系统传感器布局提供了强大而高效的解决方案.
• * 算法的灵活性和适应性表明,在更广泛的智能监控环境中可能有潜在的应用.
• *未来的工作重点是整合深度学习,以增强实时适应能力.