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龙图腾网获悉湖南第一师范学院申请的专利一种无线视觉传感器网络目标视角K-覆盖率估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118785545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410819828.3，技术领域涉及：H04W84/18；该发明授权一种无线视觉传感器网络目标视角K-覆盖率估计方法是由刘志敏;欧阳章东;苏命峰设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线视觉传感器网络目标视角K-覆盖率估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无线视觉传感器网络目标视角K‑覆盖率估计方法，通过构建面向复杂环境的无线视觉传感器网络系统模型；根据无线视觉传感器网络系统模型，对复杂环境下随机部署的WVSNs目标视角K‑覆盖估计器进行推导，预测目标视角K‑覆盖率；运用Matlab对所研究的应用场景进行仿真，通过仿真实验验证目标视角K‑覆盖率的理论数值结果与实验仿真结果的拟合情况。本发明假设所有节点随机部署在复杂环境中以实现目标覆盖，同时，为更好地识别及跟踪目标，WVSNs需对目标的面方向实现有效监测；通过仿真实验将模型理论数值结果与实验仿真结果进行比较分析，结果表明它们之间的均方根误差基本保持在6％以内。

本发明授权一种无线视觉传感器网络目标视角K-覆盖率估计方法在权利要求书中公布了：1.一种无线视觉传感器网络目标视角K-覆盖率估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建面向复杂环境的无线视觉传感器网络系统模型； 根据所述无线视觉传感器网络系统模型，对复杂环境下随机部署的WVSNs目标视角K-覆盖估计器进行推导，预测目标视角K-覆盖率； 运用Matlab对所研究的应用场景进行仿真，通过仿真实验验证所述目标视角K-覆盖率的理论数值结果与实验仿真结果的拟合情况； 所述根据所述无线视觉传感器网络系统模型，对复杂环境下随机部署的WVSNs目标视角K-覆盖估计器进行推导，预测目标视角K-覆盖率的步骤中，所述目标视角K-覆盖率为： 其中，P{X≥K}表示目标视角K-覆盖率，表示目标正好被k个不同类型节点实现视角覆盖的概率，X表示目标至少被k个不同类型节点实现视角覆盖的事件，K表示视角覆盖度，k表示视角覆盖度变量的累加参数，λ表示各类节点的密度；Dti表示目标t相对于第i类节点的探测区域，表示第i类节点的感知视角，θ表示有效视角，fri表示第i类节点的感知区域内的目标不被任何障碍物遮挡的概率的数学期望，π表示圆周率； 所述构建面向复杂环境的无线视觉传感器网络系统模型的步骤中，用Ai表示位于感兴趣区域内的目标t被节点s∈Si覆盖的事件，则事件Ai发生的概率为： PAi＝qi×pi 其中，PAi表示事件Ai发生的概率，表示节点s落于目标t的探测区域Dti内的概率；表示目标t位于以节点s为顶点、ri表示Si类节点感知半径，||Ω′||表示扩展感兴趣区域的面积，Wj为Oj类障碍物的数目，aj表示Oj类障碍物的长，bj表示Oj类障碍物的宽，v表示障碍物的分类数目； 所述构建面向复杂环境的无线视觉传感器网络系统模型的步骤中，则事件Bi发生的概率为： 其中，PBi表示事件Bi发生的概率； 用Ci表示位于第i类节点s的感知区域内的目标t不被任何类型障碍物遮挡的事件，由于障碍物之间相互独立，可知事件Ci的概率为： 其中，PCi表示事件Ci的发生概率，μj表示Oj类障碍物的密度，表示节点s与Oj类障碍物之间距离的数学期望，x表示节点与Oj类障碍物之间距离； 用Fi表示目标t被节点s实现视角覆盖的事件，事件Fi发生的概率为： 其中，PFi表示事件Fi的发生概率； 用表示目标t正好被ki个Si类节点实现视角覆盖的事件，事件发生的概率为： 其中，表示目标t正好被ki个Si类节点实现视角覆盖的概率，Ni表示Si类节点的数目，ki表示Si类节点贡献的视角覆盖度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南第一师范学院，其通讯地址为：410221 湖南省长沙市岳麓区枫林三路1015号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。