Une dépendance mondiale croissante et une demande pour une sécurité accrue dans les environnements publics et privés nécessitent une technologie de capteur optimale. Les lieux publics, comme les centres commerciaux, banques, pôles de transport, musées, et parkings, bénéficient fréquemment de caméras et de détecteurs de mouvement, qui identifient les activités suspectes et indésirables. Cependant, placer des capteurs de sécurité pour optimiser la gestion des ressources et les performances du système tout en protégeant simultanément les personnes et les produits est un défi délicat.
Les chercheurs ont mené de nombreuses études sur le placement des capteurs et ont utilisé plusieurs techniques, notamment des approches basées sur des graphes, géométrie de calcul, et méthodes bayésiennes pour générer des configurations de succès variable. Mais malgré les efforts passés, ce problème d'optimisation reste compliqué. Dans un journal publiant aujourd'hui dans le Revue SIAM de Calcul Scientifique , Sung Ha Kang, Seong Jun Kim, et Haomin Zhou proposent une méthode d'ensemble de niveaux de calcul pour positionner de manière optimale un système de sécurité basé sur des capteurs pour une surveillance maximale d'un environnement complexe. "Dans un positionnement optimal du capteur, les régions couvertes et non couvertes peuvent être classées avec précision à l'aide du level set, et la dynamique de la couverture par rapport à une position de capteur peut être dérivée et suivie de manière pratique, " Kim a dit. " Au fil des ans, la méthode des ensembles de niveaux s'est avérée être une technique numérique robuste à cette fin."
Les auteurs commencent par identifier les défis actuels d'une optimisation efficace des capteurs, y compris une forte demande de ressources de calcul. Les obstacles obstruant la vue et la portée du capteur sont souvent de forme arbitraire, rendant leurs positions difficiles à localiser. En outre, maximiser la zone de couverture est un problème coûteux de dimensions infinies, et trouver la solution optimale globale devient souvent difficilement calculable. « De nombreux travaux antérieurs sont résolus par des approches combinatoires, alors que notre configuration est plus continue, " a déclaré Kang. " Cela offre plus de flexibilité dans la gestion des régions compliquées et des configurations différentes, telles qu'une plage de vision et des directions limitées."
Kang, Kim, et Zhou combinent et modifient les algorithmes existants pour produire des contraintes sensorielles plus précises d'un point de vue pratique. Alors que des études antérieures ont supposé que les capteurs ont une plage de couverture infinie et/ou un angle de vision de 360 degrés, les auteurs étendent les formulations existantes pour reconnaître la gamme finie, angle de vision limité, et un taux de défaillance non nul de capteurs réalistes. "Capteurs, quelle que soit la qualité de leur fabrication, peut échouer à acquérir des informations ciblées, " a déclaré Zhou. " La modélisation efficace de ces contraintes est cruciale lorsque l'on veut résoudre le problème pratique de positionnement du capteur. En général, ces contraintes rendent le problème plus difficile à résoudre – elles exigent naturellement des algorithmes de calcul sophistiqués. »
Leur modèle utilise une formulation d'ensemble de niveaux, un cadre conceptuel flexible souvent utilisé dans l'analyse numérique des formes et des espaces. Ce mécanisme offre de nombreux avantages. "Les jeux de niveaux représentent commodément les régions visibles et invisibles ainsi que les obstacles de forme arbitraire, et gérer automatiquement les changements topologiques dans les régions, " dit Zhou. " En plus, la littérature abondante sur les méthodes d'ensemble de niveaux fournit une base théorique solide ainsi que des techniques de calcul abondantes en ce qui concerne la mise en œuvre. » Les auteurs résolvent un système d'équations différentielles ordinaires (ODE), puis convertir les EDO en équations différentielles stochastiques via une stratégie d'optimisation globale appelée diffusion intermittente. Ces étapes donnent les directions de visualisation et les emplacements optimaux de tous les capteurs, ainsi que la plus grande région de surveillance possible - l'optimum mondial. "Sans se limiter aux environnements polygonaux qui sont généralement supposés dans le positionnement du capteur, comme les approches combinatoires, notre méthode peut être appliquée à des configurations plus générales et approximer une position globalement optimale en raison du cadre level set et de la diffusion intermittente, ", a déclaré Kim.
En reconnaissant et en tenant compte de la plage finie, angle de vision limité, et un taux d'échec non nul, Kang, Kim, et Zhou créent un modèle d'optimisation de capteur unique. "Au meilleur de nos connaissances, la visualisation des problèmes de placement des capteurs à partir d'une prospective probabiliste dans le cadre des ensembles de niveaux est nouvelle, " a déclaré Zhou. " Pourtant, il est possible d'améliorer encore la complexité de calcul. Nous avons analysé théoriquement la situation de base dans l'article, mais il reste encore beaucoup à faire pour mieux comprendre les problèmes de probabilité liés au problème de positionnement du capteur."
Néanmoins, les auteurs sont satisfaits des implications de leur méthode de calcul actuelle, ce qui pourrait améliorer la surveillance dans près d'une myriade de zones surveillées, des stations-service de quartier aux parkings des centres commerciaux. "Nous espérons que nos approches de positionnement des capteurs pourront être une pierre angulaire pour améliorer directement les performances des systèmes de surveillance ainsi que l'efficacité des ressources de surveillance allouées, ", a déclaré Kim.
