CN115567190A - 采用ar眼镜对发烟车训练状态监测的方法、介质及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法、介质及***,涉及作训发烟车技术领域,该方法包括:使用内装有发烟车状态数据的AR眼镜获取发烟车的异常图像;AR眼镜对异常图像进行处理,得到训练状态诊断数据,在发烟车状态数据中对得到训练状态诊断数据进行检索,获取与训练状态诊断数据对应的训练状态监测数据,用户进行状态监测;当训练状态监测数据不能完成发烟车的监测要求时,AR眼镜生成自我报告并根据发烟车的状态参数与指挥中心服务器端建立安全可靠通信,进入协同诊断过程。该方法能够解决提高协同指挥诊断的效率并根据发烟车的烟雾范围、烟雾浓度的具体状态数据实现协同指挥过程中的数据可靠安全传输的技术问题。
Description
技术领域
本发明属于作训装备技术领域,具体而言,涉及一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法、介质及***。
背景技术
野外采用AR眼镜对装备训练状态监测任务,特别对发烟车诊断人员的素质要求高,发烟车诊断人员往往需要多种发烟车的检查诊断知识和经验,随着作训发烟车精细化程度越来越高,越来越需要指挥协同方式对作训发烟车进行诊断;当前,最适合的指挥协同方式诊断是通过远程视频方式实现指挥中心和作训阵地的协同指挥。
由于发烟车阵地与指挥中心通信方式单一,缺乏可靠的数据传输网络,因此经常采用发烟车Mesh自组网的方式实现发烟车阵地设备与指挥中心的数据通信;发烟车是常见的一种野外发烟车,安装有发烟器,当前不少发烟车内还安装有组网设备。Mesh直译为网状物,Mesh网络又叫无线网格网络,就是网络中所有节点都采用无线方式互相连接,形成一个整体的网络。传统通信网络有固定的基站和移动的手机,而Mesh网络没有固定基础设施,其中所有节点都是动态的。在这种网络中,由于无线覆盖范围的有限性,两个无法直接进行通信的节点可以借助其它节点进行分组转发,连通网内任意节点。Mesh基本结构包括星型结构、线型结构、环型结构,网状结构等。
在作训时,需要对作训发烟车诊断过程考虑其协同指挥的便捷性和数据传输的安全性,直接通过远程视频指挥,往往不能很好的协同指挥诊断,影响诊断效率;存在以下技术问题:由于发烟车之间采用无线方式进行连接,由于受到发烟车发出的烟雾范围,烟雾浓度的影响,无线信号传输过程中会造成衰减,造成无线传输距离过短,同时随着发烟车距离增大,无线传输的功率也会越大,消耗的电量和被截获的风险也越大,不能进行可靠的数据安全传输。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法、介质及***,能够提高协同指挥诊断的效率并根据发烟车的烟雾范围、烟雾浓度的具体状态数据实现协同指挥过程中的数据可靠安全传输。
本发明是这样实现的:
本发明第一方面提供一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其中,包括以下步骤:
S10:使用可加载发烟车训练状态诊断数据的AR眼镜获取所述发烟车的异常图像;
S20:AR眼镜内置的中央控制单元对所述异常图像进行识别,得到训练状态监测数据,在加载的训练状态诊断数据中对所述训练状态监测数据进行匹配检索,获取与训练状态监测数据对应的训练状态诊断数据;
S30:当根据AR眼镜提供的训练状态诊断数据,不能完成发烟车的运行维护时,AR眼镜生成自我诊断报告并进入多个发烟车辆联网模式下的协同诊断过程,在所述协同诊断过程中,根据环境烟雾选择安全传输功率;
S40:AR眼镜记录专家人员完成的所述协同诊断过程的视频,并将专家人员协同诊断过程的视频发送给指挥中心的服务器端;
S50:指挥中心的服务器端根据收到的所述专家人员协同诊断过程的视频择优更新到服务器端的诊断数据库。
其中,所述训练状态监测数据为发烟车当前的运行参数,所述训练状态诊断数据包括发烟车的标准运行参数以及标准运行参数的可浮动区间;其中运行参数至少包括:发烟车的训练模式、部件连接状态、供电参数、温度参数、启动参数、冷却参数;所述的运行维护包括对发烟车当前运行参数的调整、评估发烟车寿命以及预警状态异常等。
其中,所述协同诊断过程的步骤具体为:
第一步:将整个训练场地划分为多个通信区域;
第二步:所述AR眼镜内置的通信单元通过发烟车集群与所述指挥中心的服务器端通信,发起诊断协同请求并视频连接;
其中,诊断协同请求由AR眼镜的训练状态监测数据、训练状态诊断数据以及自我诊断报告组成。
第三步:所述服务器端将所述指挥中心的专家人员的检查和指导步骤、经验信息通过视频形式,传送给发起所述诊断协同请求的AR眼镜;
第四步:所述发起诊断协同请求的AR眼镜显示接收到的所述检查和指导步骤、经验信息,实现设备的状态诊断;
第五步:AR眼镜记录故障诊断人员的检查和诊断步骤作为协同诊断过程的视频。
其中,AR眼镜内置的通信单元通过发烟车集群与所述指挥中心的服务器端通信的步骤具体包括:
第一步:每个发烟车通过内置的北斗模块将发烟车参数,通过北斗卫星传输至指挥中心服务器端,其中发烟车参数包括发烟车的位置、电量、MAC地址以及连接密码;
第二步:指挥中心服务器端通过所述北斗卫星,回复每个发烟车归属的通信区域的参数;其中,每个所述通信区域至少存在两辆以上的发烟车;
第三步:将所述发起诊断协同请求的AR眼镜所归属的第一发烟车作为数据发送端,所述第一发烟车将所述训练状态监测数据发送至临近区域内,传输至所述临近区域内优选出的第二发烟车,同时,通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
第四步:重复所述第三步,在所述临近区域内,所述第二发烟车作为所述第一发烟车,接力传输,直到所述临近区域为所述指挥中心所在区域,所述第一发烟车可以直接与所述指挥中心的服务器端通信连接。
其中,优选第二发烟车的过程包括:采用优选排序法找到与所述第一发烟车的数据传输安全指数最优的发烟车作为数据转发节点,所述数据转发节点为所述第二发烟车,所述数据转发节点与指挥中心的距离小于所述数据发送端与所述指挥中心之间的距离,
其中,数据传输安全指数指的是数据传输过程中对数据发送端与数据转发节点的距离,以及数据发送端与数据转发节点两者的最低电量的叠加处理后的值,其中,数据传输安全指数的公式为:
式中,表示从数据发送端向数据转发节点发送过程的数据传输安全指数;表示数据发送端与数据转发节点的距离;表示数据发送端与指挥中心的距离;表示的是数据发送端将数据发送给数据转发节点消耗的电池电量占发送端电池在数据发送前的电量的比;其中,i的最小取值为1,i的最大取值为发烟车的数量n。
下式为第1~n个发烟车的最优数据传输安全指数优选排序法的计算公式:
所述通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车的过程,包括:
将所述校验码发送给北斗卫星,北斗卫星将所述校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
其中,第一发烟车根据自身发出烟雾的范围和浓度对自身本次的最高无线电发射功率进行设定,设定无线电发射功率的公式如下:
式中,E表示第一发烟车的无线电发射功率;表示所述临近区域内的发烟车数量,表示临近区域内发烟车的无线电接收功率;表示1毫克/立方米的烟雾造成的无线电传输损耗指数,表示烟雾浓度;表示1平方米烟雾范围内造成的无线电传输损耗指数,表示烟雾范围在传输直线上的分量。
其中,指挥中心的服务器端根据收到的诊断人员协同诊断过程的视频择优更新到服务器端数据库的具体步骤包括:
第一步:服务器端对接收到的相同训练状态诊断数据的多个协同诊断过程的视频根据诊断质量、时间、成本进行排序;
第二步:选择排序第一的协同诊断过程视频作为最优诊断经验;
第三步:将最优诊断经验更新到服务器端的诊断数据库。
其中,服务器端的诊断数据库包括发烟车训练状态监测数据以及诊断经验数据。
本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令;所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法。
本发明的第三方面提供一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测***,包括AR眼镜、多个发烟车以及位于指挥中心的服务器端,所述发烟车和/或所述AR眼镜内包含如上述计算机可读存储介质的代码。
本发明的有益效果包括:AR眼镜内装有发烟车训练状态监测数据,可以获取发烟车的异常图像并进行状态诊断,基于训练状态监测数据进行检索,快速获取与训练状态诊断数据对应的训练状态监测数据,指导故障诊断人员进行诊断,诊断效率高;特别是在数据传输过程,通过多区域的群发校验码,可以机动选择数据传输的第二发烟车,实现保密传输;另一方面,能够根据发烟车发出的烟雾范围,烟雾浓度,对发烟车的无线传输的功率进行限制,保证信息传输的安全。当该训练状态监测数据不能指导完成状态诊断时,AR眼镜内置的通信模块与指挥中心的服务器建立可靠的安全数据通信,由指挥中心的专家人员进行协同指挥诊断,对于发烟车的寿命、故障率的预判,可以起到***,极大的提高了作训发烟车诊断的效率,并保证了协同指挥诊断过程中的数据传输安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中,图1是本发明提供的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法的流程图。
图2是本发明第一实施例中所述AR眼镜内置的通信单元建立发烟车集群与指挥中心的服务器端通信的步骤的流程示意图。
图3是本发明第二实施例中所述AR眼镜内置的通信单元建立发烟车集群与指挥中心的服务器端通信的步骤的流程示意图。
图4是DES加密算法的加密解密流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施方式中的附图,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式是本发明一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
实施例一
如图1所示,是本发明提供的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法的第一实施例,包括以下步骤:
S10:使用可加载发烟车训练状态诊断数据的AR眼镜获取所述发烟车的异常图像,其中异常图像包括:发烟车组装方式异常图像,发烟车位置异常图像、发烟车温度、供电等参数的异常图像以及发烟车操作异常图像等;附图中的装备,可以是发烟车。
S20:AR眼镜内置的中央控制单元对所述异常图像进行识别,得到训练状态监测数据,在加载的训练状态诊断数据中对所述训练状态监测数据进行匹配检索,获取与训练状态监测数据对应的训练状态诊断数据; 例如,通过图像的相似度,将监测数据与诊断数据中的图像做对比,从而分析当前运行状态,如是否发烟车出现疲劳,是否有故障情况等。电量、温度、湿度等运行参数是否异常,是否进入故障状态等。
S30:当根据AR眼镜提供的训练状态诊断数据,不能完成发烟车的运行维护时,AR眼镜生成自我诊断报告并进入多个发烟车辆联网模式下的协同诊断过程,在所述协同诊断过程中,根据发烟车周围的环境烟雾状态选择安全传输功率,其中自我诊断报告包括发烟车当前训练状态异常图像、运行参数、现场维护人员对发烟车训练状态的描述等;其中发烟车周围的环境烟雾状态包括发烟车当前的发烟范围和发烟浓度;
S40:AR眼镜记录专家人员完成的所述协同诊断过程的视频,并将专家人员协同诊断过程的视频发送给指挥中心的服务器端;
S50:指挥中心的服务器端根据收到的所述专家人员协同诊断过程的视频择优更新到服务器端的诊断数据库。
其中,所述训练状态监测数据为发烟车当前的运行参数,所述训练状态诊断数据包括发烟车的标准运行参数以及标准运行参数的可浮动区间;其中运行参数至少包括:发烟车的训练模式、部件连接状态、供电参数、温度参数、启动参数、冷却参数;所述的运行维护包括对发烟车当前运行参数的调整、评估发烟车寿命以及预警状态异常等。
其中,所述协同诊断过程的步骤具体为:
第一步:将整个训练场地划分为多个通信区域,一般情况下,可以以指挥中心作为中心点,划分通信区域,通信区域可以设置为正方形,每个通信区域具有相同的长度和宽度,每个正方形边长小于两个发烟车之间的最大通信距离的一半;
第二步:所述AR眼镜内置的通信单元通过发烟车集群与所述指挥中心的服务器端通信,发起诊断协同请求并视频连接;
其中,诊断协同请求由AR眼镜的训练状态监测数据、匹配到的训练状态诊断数据以及自我诊断报告组成。
第三步:所述服务器端将所述指挥中心的专家人员的检查和指导步骤、经验信息通过视频形式,传送给发起所述诊断协同请求的AR眼镜;
第四步:所述发起诊断协同请求的AR眼镜显示接收到的所述检查和指导步骤、经验信息,实现设备的状态诊断;
第五步:AR眼镜记录故障诊断人员的检查和诊断步骤作为协同诊断过程的视频。
其中,AR眼镜内置的通信单元通过发烟车集群与所述指挥中心的服务器端通信的步骤具体包括:
第一步:每个发烟车通过内置的北斗模块将发烟车参数,通过北斗卫星传输至指挥中心服务器端,其中发烟车参数包括发烟车的位置、电量、MAC地址以及连接密码;
第二步:指挥中心服务器端通过所述北斗卫星,回复每个发烟车归属的通信区域的参数;其中,每个所述通信区域至少存在两辆以上的发烟车;
第三步:将所述发起诊断协同请求的AR眼镜所归属的第一发烟车作为数据发送端,所述第一发烟车将所述训练状态监测数据发送至临近区域内,传输至所述临近区域内优选出的第二发烟车,同时,通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
其中,数据传输协议采用TCP协议,把传输的数据流分区成适当长度的报文段,为了保证不发生丢包,就给每个包一个序号,同时序号也保证了传送到数据接收端的按序接收。然后数据接收端对已成功收到的包发回一个相应的确认;如果数据发送端在合理的往返时延内未收到确认,那么对应的数据包就被假设为已丢失将会被进行重传。同时,将每个数据包使用校验函数生成校验码来检验数据是否有错误;在发送和接收时都要使用该校验码进行校验;由于在本实施例中,校验码通过北斗卫星传输,与数据包主体不走同样的传输路径,因此,可以极大的增加数据传输过程中的安全保密性能。由于校验码是传输给区域内的所有发烟车,而第二发烟车是其中不固定的一台,这样可以做到灵活机动的随时根据算法调整哪一台作为第二发烟车,且可以保证无论哪台车都能获得校验码,解析第二发烟车收到的数据。
第四步:重复所述第三步,在所述临近区域内,所述第二发烟车作为所述第一发烟车,直到所述临近区域为所述指挥中心所在区域,所述第一发烟车可以直接与所述指挥中心的服务器端通信连接。
其中,优选第二发烟车的过程包括:采用优选排序法找到与所述第一发烟车的数据传输安全指数最优的发烟车作为数据转发节点,所述数据转发节点为所述第二发烟车,所述数据转发节点与指挥中心的距离小于所述数据发送端与指挥中心的距离,
其中,数据传输安全指数指的是数据传输过程中对数据发送端与数据转发节点的距离,以及数据发送端与数据转发节点两者的最低电量的叠加处理后的值,其中,数据传输安全指数的公式为:
式中,表示从数据发送端向数据转发节点发送过程的数据传输安全指数;表示数据发送端与数据转发节点的距离;表示数据发送端与指挥中心的距离;表示的是数据发送端将数据发送给数据转发节点消耗的电池电量占发送端电池在数据发送前的电量的比;其中,i的最小取值为1,i的最大取值为发烟车的数量n。
下式为第1~n个发烟车的最优数据传输安全指数优选排序法的计算公式:
所述通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车的过程,包括:
将所述校验码发送给北斗卫星,北斗卫星将所述校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
其中,第一发烟车根据自身发出烟雾的范围和浓度对自身本次的最高无线电发射功率进行设定,设定无线电发射功率的公式如下:
式中,E表示第一发烟车的无线电发射功率;表示所述临近区域内的发烟车数量,表示临近区域内发烟车的无线电接收功率;表示1毫克/立方米的烟雾造成的无线电传输损耗指数,表示烟雾浓度;表示1平方米烟雾范围内造成的无线电传输损耗指数,表示烟雾范围在传输直线上的分量。每次无线电传输数据时,根据当前的烟雾浓度,以不超过当前功率实现无线数据的传输,从而确保了传输安全。
其中,指挥中心的服务器端根据收到的诊断人员协同诊断过程的视频择优更新到服务器端数据库的具体步骤包括:
第一步:服务器端对接收到的相同训练状态诊断数据的多个协同诊断过程的视频根据诊断质量、时间、成本进行排序;
第二步:选择排序第一的协同诊断过程视频作为最优诊断经验;
第三步:将最优诊断经验更新到服务器端的诊断数据库。
其中,服务器端的诊断数据库包括发烟车训练状态监测数据以及诊断经验数据。
实施例二
本发明的第二实施例与第一实施例的不同之处仅在于所述AR眼镜内置的通信单元建立发烟车集群与指挥中心的服务器端通信的第三步骤不同,在本实施例中,上述步骤具体为:
第三步:将发起诊断协同请求的AR眼镜所归属的第一发烟车作为数据发送端,所述第一发烟车将所述训练状态监测数据发送至临近区域内,传输至所述临近区域内优选出的第二发烟车,当所述第二发烟车不能顺利接收数据时,则在所述临近区域内随机选出另一辆发烟车作为第二发烟车;同时,通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
需要说明的是,加密算法使用DES加密算法,DES是一种典型的分组密码,一种将固定长度的明文通过一系列复杂的操作变成同样长度的密文的算法。对DES而言,块长度为64位。同时,DES使用密钥来自定义变换过程,因此算法认为只有持有加密所用的密钥的用户才能解密密文。
如图4所示,是DES加密算法的示意图:
DES算法的入口参数有三个:Key、Data、Mode。
Key为8个字节共64位,是DES算法的密钥;
Data也为8个字节64位,是要被加密或被解密的数据;
Mode为DES的工作方式,有两种:加密或解密。
当模式为加密模式时,明文按照64位进行分组,形成明文组,key用于对数据加密。当模式为解密模式时,key用于对数据解密。
通过上述步骤,数据可从AR眼镜发送给指挥中心服务器端,同样的,
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,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权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S10:使用可加载发烟车训练状态诊断数据的AR眼镜获取所述发烟车的异常图像;
S20:AR眼镜内置的中央控制单元对所述异常图像进行识别,得到训练状态监测数据,在加载的训练状态诊断数据中对所述训练状态监测数据进行匹配检索,获取与训练状态监测数据对应的训练状态诊断数据;
S30:当根据AR眼镜提供的训练状态诊断数据,不能完成发烟车的运行维护时,AR眼镜生成自我诊断报告并进入多个发烟车辆联网模式下的协同诊断过程,在所述协同诊断过程中,根据环境烟雾选择安全传输功率;
S40:AR眼镜记录专家人员完成的所述协同诊断过程的视频,并将专家人员协同诊断过程的视频发送给指挥中心的服务器端;
S50:指挥中心的服务器端根据收到的所述专家人员协同诊断过程的视频择优更新到服务器端的诊断数据库。
2.根据权利要求1所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,所述状态监测数据为发烟车当前的运行参数,所述训练状态诊断数据包括发烟车的标准运行参数以及标准运行参数的可浮动区间;其中运行参数至少包括:发烟车的训练模式、部件连接状态、供电参数、温度参数、启动参数、冷却参数。
3.根据权利要求1所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,所述协同诊断过程的步骤具体为:
第一步:将整个训练场地划分为多个通信区域;
第二步:所述AR眼镜内置的通信单元通过发烟车集群与所述指挥中心的服务器端通信,发起诊断协同请求并视频连接;
第三步:所述服务器端将所述指挥中心的专家人员的检查和指导步骤、经验信息通过视频形式,传送给发起所述诊断协同请求的AR眼镜;
第四步:所述发起诊断协同请求的AR眼镜显示接收到的所述检查和指导步骤、经验信息,实现设备的状态诊断;
第五步:AR眼镜记录故障诊断人员的检查和诊断步骤作为协同诊断过程的视频。
4.根据权利要求3所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,所述AR眼镜内置的通信单元通过发烟车集群与所述指挥中心的服务器端通信的步骤具体包括:
第一步:每个发烟车通过内置的北斗模块将发烟车参数,通过北斗卫星传输至指挥中心服务器端,其中发烟车参数包括发烟车的位置、电量、MAC地址以及连接密码;
第二步:指挥中心服务器端通过所述北斗卫星,回复每个发烟车归属的通信区域的参数;其中,每个所述通信区域至少存在两辆以上的发烟车;
第三步:将所述发起诊断协同请求的AR眼镜所归属的第一发烟车作为数据发送端,所述第一发烟车将所述训练状态监测数据发送至临近区域内,传输至所述临近区域内优选出的第二发烟车,同时,通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
第四步:重复所述第三步,在所述临近区域内,所述第二发烟车作为所述第一发烟车,接力传输,直到所述临近区域为所述指挥中心所在区域,所述第一发烟车可以直接与所述指挥中心的服务器端通信连接。
5.根据权利要求4所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,包括:
所述优选第二发烟车的过程包括:采用优选排序法找到与所述第一发烟车的数据传输安全指数最优的发烟车作为数据转发节点,所述数据转发节点为所述第二发烟车,所述数据转发节点与指挥中心的距离小于所述数据发送端与所述指挥中心之间的距离,
其中,数据传输安全指数指的是数据传输过程中对数据发送端与数据转发节点的距离,以及数据发送端与数据转发节点两者的最低电量的叠加处理后的值,其中,数据传输安全指数的公式为:
式中,表示从数据发送端向数据转发节点发送过程的数据传输安全指数;表示数据发送端与数据转发节点的距离;表示数据发送端与指挥中心的距离;表示的是数据发送端将数据发送给数据转发节点消耗的电池电量占发送端电池在数据发送前的电量的比;其中,i的最小取值为1,i的最大取值为发烟车的数量n;
下式为第1~n个发烟车的最优数据传输安全指数优选排序法的计算公式:
所述通过所述北斗卫星将所述训练状态监测数据的校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车的过程,包括:
将所述校验码发送给北斗卫星,北斗卫星将所述校验码发送至所述临近区域内的所有发烟车;
其中,第一发烟车根据自身发出烟雾的范围和浓度对自身本次的最高无线电发射功率进行设定,设定无线电发射功率的公式如下:
6.根据权利要求3所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,所述诊断协同请求由AR眼镜的训练状态监测数据、训练状态诊断数据以及自我诊断报告组成。
7.根据权利要求1所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,所述指挥中心的服务器端根据收到的诊断人员协同诊断过程的视频择优更新到服务器端数据库,具体包括:
第一步:服务器端对接收到的相同训练状态诊断数据的多个协同诊断过程的视频根据诊断质量、时间、成本进行排序;
第二步:选择排序第一的协同诊断过程视频作为最优诊断经验;
第三步:将最优诊断经验更新到服务器端的诊断数据库。
8.根据权利要求1所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法,其特征在于,所述服务器端的诊断数据库包括发烟车训练状态监测数据以及诊断经验数据。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于:所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令;所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1~8中任一项所述的一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测的方法。
10.一种采用AR眼镜对发烟车训练状态监测***,其特征在于,包括AR眼镜、多个发烟车以及位于指挥中心的服务器端,所述发烟车和/或所述AR眼镜内包含如权利要求9所述的计算机可读存储介质的代码。
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