論文の概要: Evolutionary optimization of spatially-distributed multi-sensors placement for indoor surveillance environments with security levels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00826v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 06:33:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.526807
• Title: Evolutionary optimization of spatially-distributed multi-sensors placement for indoor surveillance environments with security levels
• Title（参考訳）: セキュリティレベルを有する屋内監視環境における空間分布型マルチセンサ配置の進化的最適化
• Authors: Luis M. Moreno-Saavedra, Vinıcius G. Costa, Adrian Garrido-Saez, Silvia Jimenez-Fernandez, Antonio Portilla-Figueras, Sancho Salcedo-Sanz,
• Abstract要約: 室内監視のための空間分布型マルチセンサ配置の修正版に取り組む。 当社のアプローチは、異なるセキュリティレベルを考慮できる軍事施設など、賢明な屋内空間のセキュリティ監視に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7189239744175038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The surveillance multisensor placement is an important optimization problem that consists of positioning several sensors of different types to maximize the coverage of a determined area while minimizing the cost of the deployment. In this work, we tackle a modified version of the problem, consisting of spatially distributed multisensor placement for indoor surveillance. Our approach is focused on security surveillance of sensible indoor spaces, such as military installations, where distinct security levels can be considered. We propose an evolutionary algorithm to solve the problem, in which a novel special encoding,integer encoding with binary conversion, and effective initialization have been defined to improve the performance and convergence of the proposed algorithm. We also consider the probability of detection for each surveillance point, which depends on the distance to the sensor at hand, to better model real-life scenarios. We have tested the proposed evolutionary approach in different instances of the problem, varying both size and difficulty, and obtained excellent results in terms of the cost of sensors placement and convergence time of the algorithm.
• Abstract（参考訳）: 監視マルチセンサー配置は、配置コストを最小化しつつ、決定領域のカバレッジを最大化するために、異なるタイプの複数のセンサを配置する重要な最適化問題である。 本研究では,室内監視のための空間分布型マルチセンサ配置による改良型に対処する。 当社のアプローチは、異なるセキュリティレベルを考慮できる軍事施設など、賢明な屋内空間のセキュリティ監視に重点を置いている。 本稿では,新たな特殊符号化,バイナリ変換を用いた整数符号化,効率的な初期化が定義され,提案アルゴリズムの性能と収束性を向上させるための進化的アルゴリズムを提案する。 また、実生活シナリオをより良くモデル化するために、センサからの距離に依存する各監視ポイントの検出確率についても検討する。 提案手法は,様々なケースで試行され,サイズと難易度に違いがあり,センサ配置コストやアルゴリズムの収束時間といった点で優れた結果が得られた。

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