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一种基于群智感知的自然资源信息收集系统及方法

阅读:949发布:2020-05-14

专利汇可以提供一种基于群智感知的自然资源信息收集系统及方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于群智 感知 的自然资源信息收集系统及方法,所述系统包括:数据收集任务发布与分配模 块 ,用于发布 数据采集 任务并选择用户完成所发布的任务;数据筛选模块,用于接收和计算用户所采集的数据 质量 ,将计算出的数据质量返回给数据收集任务发布与分配模块,以更新用户的可靠性,并计算得到高质量数据或估计得到任务真值。本发明利用大量的智能移动终端用户完成自然资源监管中的大规模数据采集工作,并针对不同类型数据设计了不同方法用于筛选出高质量的数据,从而实现了低成本、高质量地大规模数据采集,使自然资源的全程监管和高效配置成为可能。,下面是一种基于群智感知的自然资源信息收集系统及方法专利的具体信息内容。

1.一种基于群智感知的自然资源信息收集系统,其特征在于,包括:
数据收集任务发布与分配模,用于发布数据采集任务并选择用户完成所发布的任务;
数据筛选模块,用于接收和计算用户所采集的数据质量,将计算出的数据质量返回给数据收集任务发布与分配模块,以更新用户的可靠性,并计算得到高质量数据或估计得到任务真值。
2.根据权利要求1所述的一种基于群智感知的自然资源信息收集系统,其特征在于,所述用户所采集的数据包含两类不同的数据,第一类数据是根据单个用户所提交的数据,可以直接判断出该数据的质量以及是否符合任务需求;第二类是需要根据多个用户提交的数据估计出单个任务的真值。
3.一种基于群智感知的自然资源信息收集方法,其特征在于,包括:
发布数据采集任务并选择用户完成所发布的任务;
接收和计算用户所采集的数据质量,将计算出的数据质量返回,以更新用户的可靠性,并计算得到高质量数据或估计得到任务真值。
4.根据权利要求3所述的一种基于群智感知的自然资源信息收集方法,其特征在于,所述发布数据采集任务并选择用户完成所发布的任务,包括:
S101:任务发布者将一个或一组数据采集任务发布在平台上,并将所发布任务加入待完成任务缓冲区;
S102:用户阅读任务描述,将感兴趣的任务集合、完成每个任务所需的报酬以及能够参与任务的截止时间提交给云平台;
S103:云平台在收到用户发送的感兴趣任务集合后,将该用户加入所有其感兴趣任务的当前用户缓冲区;
S104:云平台每隔给定时间间隔,根据当前待完成任务缓冲区和当前用户缓冲区中的信息,完成一次任务分配;
S105:当分配到任务的用户完成数据采集任务时,将所采集的数据提交给云平台,并由云平台发送至数据筛选模块,进行数据质量判断,得到数据质量;
S106:云平台接收数据筛选模块计算得到的数据质量;
S107:若数据筛选模块判定用户所提交的任务的数据质量高于给定阈值Q,执行S108;
否则,执行S109;
S108:云平台按照用户所提交的报酬金额完成支付;
S109:根据用户此次完成任务的质量更新用户的可靠性,将用户从该任务的执行任务用户缓冲区中删除。
5.根据权利要求4所述的一种基于群智感知的自然资源信息收集方法,其特征在于,所述更新后的用户可靠性ri=αri+(1-α)qi,j,其中0≤α≤1为一个常数,0≤qi,j≤1为本次用户i所提交的任务j的数据质量。
6.根据权利要求4所述的一种基于群智感知的自然资源信息收集方法,其特征在于,所述的每个时间间隔的任务分配具体实现步骤如下:
S201:将待分配任务缓冲区中的任务按发布时间从早到晚排序;
S202:依次遍历排好序的任务序列,用初始值为1的j表示所遍历的任务在任务序列中的排序;
S203:将任务j当前用户缓冲区中的用户按照任务权重wi,j从大到小排序;
S204:若任务j的当前用户缓冲区不为空,执行S205;否则执行S208;
S205:将任务j分配给wi,j值最大的用户i;
S206:将用户i加入任务j的执行任务用户缓冲区;
S207:将用户i从所有任务的当前用户缓冲区中删除;
S208:判断是否已经遍历完所有任务?若是,执行S209;否则,设置j=j+1,继续遍历下一个任务,返回S202;
S209:本时间间隔任务分配结束。
7.根据权利要求3所述的一种基于群智感知的自然资源信息收集方法,其特征在于,所述用户所采集的数据包含两类不同的数据,第一类数据是根据单个用户所提交的数据,可以直接判断出该数据的质量以及是否符合任务需求;第二类是可以根据多个用户提交的数据估计出单个任务的真值。
8.根据权利要求4所述的一种基于群智感知的自然资源信息收集方法,其特征在于,所述接收和计算用户所采集的数据质量,将计算出的数据质量返回,以更新用户的可靠性,并计算得到高质量数据或估计得到任务真值,包括:
S301:判断所提交的数据是否属于第一类数据?若是,执行S302;否则,执行S306;
S302:平台计算出该数据的质量,用0<qi.j<1表示;
S303:判断qi.j是否大于给定阈值Q?若是,执行S304;否则,执行S305;
S304:提交该数据到数据分析与处理模块并将任务j从待分配任务缓冲区中删除;
S305:将qi.j发送给所述的数据收集任务发布与分配模块,执行S311;
S306:判断任务j是否已收集到k个不同用户所提交的数据?若是,执行S307;否则,执行S311;
S307:使用离群点检测方法去除k个数据中的离群点,并设置离群点的数据质量为0;
S308:计算剩余数据的中值作为任务j的估计真值,并将估计真值送入数据分析与处理模块;
S309:将非离群点数据i与任务j估计真值之间归一化后的偏差值记为Ei,j;设置qi.j=
1-Ei,j;
S310:将qi.j发送给所述的数据收集任务发布与分配模块,并将任务j从待分配任务缓冲区中删除;
S311:该数据的处理结束。

说明书全文

一种基于群智感知的自然资源信息收集系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及自然资源监管领域,具体涉及一种基于群智感知的自然资源信息收集系统及方法。

背景技术

[0002] 自然资源监管存在着监管对象复杂、任务重以及范围广阔等特点。而要实现自然资源的全程监管和高效配置以应对日益旺盛的社会化服务需求,必须采用现代化信息手段构建自然资源核心数据库,对大量自然资源数据进行实时地跟踪采集,并进行整合、分析和挖掘,最终形成服务发挥其在自然资源形势分析以及宏观配置管理等领域发挥重要作用。然而,传统的自然资源数据主要依靠卫星图像、专职人员现场数据采集核对和在固定地点安装专业设备采集数据这三种方式获取。然而,卫星的图斑图形所能获得数据的粒度过粗,所能取得的数据有限。利用专职人员或安装专业设备进行数据采集需要大量的人和物力成本,难以完全覆盖所有需要监管的对象,更不用说对所监管对象的全程实时数据采集和监控。要解决上述问题,必须设计新的方法和技术手段。
[0003] 群智感知技术是一种近年来新兴的网络技术,可以帮助我们建构大规模、低成本的实时数据采集系统。

发明内容

[0004] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
[0005] 为了解决现有方案的不足,本发明将群智感知技术引入自然资源信息收集过程,设计了一种基于群智感知的自然资源信息收集系统,用于低成本、大规模地自然资源采集与分析,从而实现自然资源的全程实时监管与高效配置。
[0006] 本发明设计了一种基于群智感知的自然资源信息收集系统,其中包含一个平台,一个任务发布者和若干任务参与者。在实际应用中,云平台和任务发布者属于国土资源管理部,而任务参与者则是对数据收集任务感兴趣的普通手机或其他智能移动终端用户(下面简称用户)。所设计的系统主要包括数据收集任务发布与分配模、数据筛选模块。
[0007] 其中,数据收集任务发布与分配模块主要负责发布数据采集任务并选择合适的任务参与者(下面简称用户)完成所发布的任务。当有数据采集任务需要完成时,该模块的具体实现步骤如下:
[0008] S101:任务发布者将一个或一组数据采集任务发布在云平台上,并将所发布任务加入待完成任务缓冲区。其中,所发布的任务包含了任务的详细描述和需求。
[0009] S102:用户阅读任务描述,将感兴趣的任务集合、完成每个任务所需的报酬以及能够参与任务的截止时间提交给云平台。用bi,j表示用户i完成任务j所需的报酬,用ti,j表示用户i从当前时刻到时间ti,j之间的这个时间段内可以参与完成任务j。
[0010] S103:云平台在收到用户发送的感兴趣任务集合后,将该用户加入所有其感兴趣的任务的当前用户缓冲区。由于参与任务的用户的专业知识以及完成任务的认真程度不同,所以最终提交的数据质量也不同。为了保证所采集数据的可靠性,云平台会根据之前用户完成任务的质量,计算并维护所有参与过任务的用户的可靠性。用户的可靠性越高,提交高质量数据的概率也就越大。用符号0<ri<1来表示用户i完成任务的可靠性。
[0011] S104:云平台每隔给定时间间隔T,根据当前待完成任务缓冲区和当前用户缓冲区中的信息,完成一次任务分配。由于参与任务的用户的专业知识以及完成任务的认真程度不同,所以最终提交的数据质量也不同。为了保证所采集数据的可靠性,云平台会根据之前用户完成任务的质量,计算并维护所有参与过任务的用户的可靠性。用户的可靠性越高,提交高质量数据的概率也就越大。云平台在任务分配时会综合考虑不同用户完成任务所需的报酬和他们对应的可靠性做出任务分配决策。
[0012] S105:当分配到任务的用户完成数据采集任务时,会将所采集的数据提交给云平台,并由云平台发送至数据筛选模块,进行数据质量判断。
[0013] S106:云平台接收数据筛选模块计算得到的数据质量。
[0014] S107:若数据筛选模块判定用户i所提交的任务j的数据质量高于给定阈值Q,执行S108;否则,执行S109。
[0015] S108:云平台按照用户i所提交的报酬金额bi,j完成支付。
[0016] S109:根据用户i此次完成任务j的质量更新用户i的可靠性,将用户i从任务j的执行任务用户缓冲区中删除。其中更新后的用户可靠性ri=αri+(1-α)qi,j,其中0≤α≤1为一个常数,0≤qi,j≤1为本次用户i所提交的任务j的数据质量。
[0017] 优选地,步骤S104所述的每个时间间隔的任务分配具体实现步骤如下:
[0018] S201:将待分配任务缓冲区中的任务按发布时间从早到晚排序。
[0019] S202:依次遍历排好序的任务序列。在这里,我们用j(初始值为1)表示所遍历的任务在任务序列中的排序。
[0020] S203:假设当前遍历的任务为任务j。将任务j当前用户缓冲区中的用户按照任务权重wi,j从大到小排序。其中用户i相对于任务j的权重wi,j=ri/bi,j。
[0021] S204:若任务j的当前用户缓冲区不为空,执行S205;否则执行S208。
[0022] S205:将任务j分配给wi,j值最大的用户i;
[0023] S206:将用户i加入任务j的执行任务用户缓冲区。
[0024] S207:将用户i从所有任务的当前用户缓冲区中删除。
[0025] S208:判断是否已经遍历完所有任务?若是,执行S209;否则,设置j=j+1,继续遍历下一个任务,返回S202。
[0026] S209:本时间间隔任务分配结束。
[0027] 所述的数据筛选模块用于判断用户所采集的数据质量,并筛选出高质量的数据用于后续的分析处理。根据所收集数据的类型不同,所需要采集的数据质量判断和筛选方法也不同。所设计的系统主要包含两类不同的数据。其中,第一类数据是根据单个用户所提交的数据,可以直接判断出该数据的质量以及是否符合任务需求;第二类是平台需要根据多个用户提交的数据才能估计出单个任务的真值。对于第二类数据,平台会为对应的任务分配k个用户。当数据筛选模块收到用户i所提交的任务j的数据时,该模块具体实现步骤如下:
[0028] S301:判断所提交的数据是否属于第一类数据?若是,执行S302;否则,执行S306。
[0029] S302:平台计算出该数据的质量,用0<qi.j<1表示。
[0030] S303:判断qi.j是否大于给定阈值Q?若是,执行S304;否则,执行S305。由于本发明所设计的是一个大规模数据收集系统,并不涉及后续的数据分析与处理模块,所以本发明并不会给出后续数据处理的具体步骤。数据分析与处理部分应该根据具体所要形成的服务而定,并不存在通用的方法。
[0031] S304:提交该数据到数据分析与处理模块并将任务j从待分配任务缓冲区中删除。
[0032] S305:将qi.j发送给所述的数据收集任务发布与分配模块,执行S311。
[0033] S306:判断任务j是否已收集到k个不同用户所提交的数据?若是,执行S307;否则,执行S311。
[0034] S307:使用离群点检测方法去除k个数据中的离群点,并设置离群点的数据质量为0。
[0035] S308:计算剩余数据的中值作为任务j的估计真值,并将估计真值送入后续的数据分析与处理模块,用于形成相应的服务。
[0036] S309:将非离群点数据i与任务j估计真值之间归一化后的偏差值记为Ei,j。设置qi.j=1-Ei,j。
[0037] S310:将qi.j发送给所述的数据收集任务发布与分配模块,并将任务j从待分配任务缓冲区中删除。
[0038] S311:该数据处理结束。
[0039] 基于以上技术方案,本发明实施例的优点在于:在不需要专职数据采集人员或安装专用数据采集设备的基础上,利用大量的智能移动终端用户完成自然资源监管中的大规模数据采集工作,并针对不同类型数据设计了不同方法用于筛选出高质量的数据,从而实现了低成本、高质量地大规模数据采集,使自然资源的全程监管和高效配置成为可能。附图说明
[0040] 通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
[0041] 图1是本发明的系统结构示意图。
[0042] 图2是数据收集任务发布与分配的具体流程图
[0043] 图3是每个时间间隔内任务分配的具体流程图。
[0044] 图4是数据筛选的具体流程图。

具体实施方式

[0045] 下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0046] 本发明所设计基于群智感知的自然资源信息收集系统的结构示意图如图1所示,分为数据收集任务发布与分配模块、数据筛选模块。其中,数据收集任务发布与分配的输入是需要完成的数据采集任务集合以及随机到达的用户集合,主要完成数据采集任务的发布和任务分配工作。在用户完成数据收集任务发布与分配模块所分配的数据采集任务后,会将采集到的数据发送给数据筛选模块,并由数据筛选模块计算出所提交数据的质量。然后数据筛选模块将计算出的数据质量返回给数据收集任务发布与分配模块,用于更新用户的可靠性,并将得到的高质量数据或估计得到的任务真值发送给后续的数据分析与处理模块,用于进一步形成相应自然资源监管服务。由于本发明所设计的是一个大规模数据收集系统,并不涉及后续的数据分析与处理模块,所以本发明并不会给出后续数据处理的具体步骤。数据分析与处理部分应该根据具体所要形成的服务而定,并不存在通用的方法。
[0047] 所设计的数据采集任务的发布和任务分配模块的流程图如图2所示,具体实现步骤如下:
[0048] S101:任务发布者将一个或一组数据采集任务发布在云平台上,并将所发布任务加入待完成任务缓冲区。
[0049] S102:用户阅读任务描述,将感兴趣的任务集合、完成每个任务所需的报酬以及能够参与任务的截止时间提交给云平台。
[0050] S103:云平台在收到用户发送的感兴趣任务集合后,将该用户加入所有其感兴趣的任务的当前用户缓冲区。
[0051] S104:云平台每隔给定时间间隔T,根据当前待完成任务缓冲区和当前用户缓冲区中的信息,完成一次任务分配。
[0052] S105:当分配到任务的用户完成数据采集任务时,会将所采集的数据提交给云平台,并由云平台发送至数据筛选模块,进行数据质量判断。
[0053] S106:云平台接收数据筛选模块计算得到的数据质量。
[0054] S107:若数据筛选模块判定用户i所提交的任务j的数据质量高于给定阈值Q,执行S108;否则,执行S109。
[0055] S108:云平台按照用户i所提交的报酬金额bi,j完成支付。
[0056] S109:根据用户i此次完成任务j的质量更新用户i的可靠性,将用户i从任务j的执行任务用户缓冲区中删除。
[0057] 优选地,步骤S104所述的每个时间间隔任务分配的流程图如图3所示,具体实现步骤如下:
[0058] S201:将待分配任务缓冲区中的任务按发布时间从早到晚排序。
[0059] S202:依次遍历排好序的任务序列。在这里,我们用j(初始值设为1)表示所遍历的任务在任务序列中的排序。
[0060] S203:将任务j当前用户缓冲区中的用户按照任务权重wi,j从大到小排序。
[0061] S204:若任务j的当前用户缓冲区不为空,执行S205;否则执行S208。
[0062] S205:将任务j分配给wi,j值最大的用户i;
[0063] S206:将用户i加入任务j的执行任务用户缓冲区。
[0064] S207:将用户i从所有任务的当前用户缓冲区中删除。
[0065] S208:判断是否已经遍历完所有任务?若是,执行S209;否则,设置j=j+1,继续遍历下一个任务,返回S202。
[0066] S209:本时间间隔任务分配结束。
[0067] 所述的数据筛选模块的流程图如图4所示,具体实现步骤如下:
[0068] S301:判断所提交的数据是否属于第一类数据?若是,执行S302;否则,执行S306。
[0069] S302:云平台计算出该数据的质量,用0<qi.j<1表示。
[0070] S303:判断qi.j是否大于给定阈值Q?若是,执行S304;否则,执行S305。
[0071] S304:提交该数据到分析与处理模块并将任务j从待分配任务缓冲区中删除。
[0072] S305:将qi.j发送给所述的数据收集任务发布与分配模块,执行S311。
[0073] S306:判断任务j是否已收集到k个不同用户所提交的数据?若是,执行S307;否则,执行S311。
[0074] S307:使用离群点检测方法去除k个数据中的离群点,并设置离群点的数据质量为0。
[0075] S308:计算剩余数据的中值作为任务j的估计真值,并将估计真值送入后续的数据分析与处理模块,用于形成相应的服务。
[0076] S309:将非离群点数据i与任务j估计真值之间归一化后的偏差值记为Ei,j。设置qi.j=1-Ei,j。
[0077] S310:将qi.j发送给所述的数据收集任务发布与分配模块,并将任务j从待分配任务缓冲区中删除。
[0078] S311:该数据处理结束。
[0079] 以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
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