边缘计算中的社会安全事件移动众包感知服务平台

“Mobile Crowd Sensing Service Platform for Social Security Incidents in Edge Computing” 本文是一篇关于在边缘计算中利用移动群体感知服务平台处理社会安全事件的研究论文。随着社会安全问题日益重要，尤其是涉及大规模群体事件的情况，该论文提出了一种创新的解决方案。作者包括Yuzhe Zhao、Zhuo Li、Xin Chen和Ying Chen，他们来自北京信息科技大学的计算机科学学院和北京互联网文化与数字传播研究中心。 论文的核心是设计并实现了一个移动群体感知服务平台，该平台特别适用于边缘计算环境。通过这个平台，可以有效地收集来自不同来源和类型（如视频、音频、图片和文本）的紧急社会安全事件信息。这些信息被集中存储在边缘云服务器上，使得警察能够快速检查并及时响应各种事件。 为了减少响应时间，作者还提出了一种基于蚁群优化的任务分配算法，以高效地将任务分配给合适的警员。在Matlab环境中进行了模拟实验，结果显示了该算法在降低响应时间和提高效率方面的优越性能。 移动群体感知是一种利用智能手机和其他移动设备的传感器数据来收集环境信息的技术，它在此平台中发挥了关键作用。结合边缘计算，数据处理和分析更接近数据产生的源头，降低了延迟，增强了实时性。边缘计算也减轻了云端的处理压力，保护了用户隐私，因为大部分数据处理和决策发生在本地网络中。 此外，蚁群优化是一种受到蚂蚁寻找食物行为启发的优化算法，它在任务分配问题中表现出色，能有效地找到全局最优解。通过应用这种算法，平台能够智能地调度警力，确保紧急事件得到快速有效的应对。 这篇研究论文展示了移动群体感知和边缘计算技术在提升社会安全管理效率和应急响应速度方面的潜力。其贡献在于提供了一个新的系统框架，以及一种改进的任务分配策略，对于未来智慧城市的公共安全管理系统具有重要的参考价值。