本发明涉及监控终端控制，尤其涉及一种监控终端的状态控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着物联网和智慧城市的快速发展，监控终端在城市管理、公共安全和环境监测等领域扮演着越来越重要的角色。然而，传统的监控终端状态控制方法往往采用固定的采样频率和单一的阈值判断策略，难以适应复杂多变的环境和网络条件。这种方法不仅容易造成资源浪费，还可能导致关键信息的丢失或延迟传输。
2、此外，现有的监控终端通常采用独立运行的模式，缺乏有效的协同机制。在面对大规模、分布式的监控网络时，难以实现全局最优的资源分配和信息处理。这种孤立的运行模式限制了监控系统的整体性能，无法充分发挥网络化监控的优势。另一个突出的问题是，当前的监控终端状态控制方法对于异常事件的响应较为滞后，缺乏主动预测和快速调整的能力。在面对突发事件或环境急剧变化时，系统往往表现出较低的灵敏度和适应性，难以及时做出有效的应对措施。这不仅影响了监控系统的可靠性，也增加了管理和维护的难度。
技术实现思路
1、本发明提供了一种监控终端的状态控制方法、装置、设备及存储介质，本发明实现了大规模监控网络的高效管理和智能决策，大幅提升了监控系统的性能和可靠性。
2、第一方面，本发明提供了一种监控终端的状态控制方法，所述监控终端的状态控制方法包括：
3、采集多个监控终端的多维环境数据集和设备状态数据；
4、对所述多维环境数据集和所述设备状态数据进行非线性时变函数计算，得到每个监控终端的终端紧急程度值；
5、对每个监控终端的终端紧急程度值进行阈值比较和自适应退避分析，得到每个监控终端状态更新的触发信号和优先级；
6、根据所述触发信号和所述优先级对所述多个监控终端进行非线性状态转移模型训练，得到自适应状态估计器；
7、获取所述自适应状态估计器输出的初始状态估计值并进行混合不确定性建模和多目标优化计算，得到每个监控终端的最优状态估计值；
8、对所述最优状态估计值进行分布式一致性优化和异常事件传播分析，得到所述多个监控终端的全局协同控制策略。
9、第二方面，本发明提供了一种监控终端的状态控制装置，所述监控终端的状态控制装置包括：
10、采集模块，用于采集多个监控终端的多维环境数据集和设备状态数据；
11、计算模块，用于对所述多维环境数据集和所述设备状态数据进行非线性时变函数计算，得到每个监控终端的终端紧急程度值；
12、分析模块，用于对每个监控终端的终端紧急程度值进行阈值比较和自适应退避分析，得到每个监控终端状态更新的触发信号和优先级；
13、训练模块，用于根据所述触发信号和所述优先级对所述多个监控终端进行非线性状态转移模型训练，得到自适应状态估计器；
14、建模模块，用于获取所述自适应状态估计器输出的初始状态估计值并进行混合不确定性建模和多目标优化计算，得到每个监控终端的最优状态估计值；
15、优化模块，用于对所述最优状态估计值进行分布式一致性优化和异常事件传播分析，得到所述多个监控终端的全局协同控制策略。
16、本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的监控终端的状态控制方法。
17、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的监控终端的状态控制方法。
18、本发明提供的技术方案中，通过对多维环境数据集和设备状态数据进行非线性时变函数计算，结合自适应采样策略，可以更准确地捕捉环境变化，减少冗余数据的采集，提高数据质量和资源利用效率。采用动态阈值和自适应退避分析，使系统能够根据实时情况自动调整状态更新策略，提高了监控终端对环境变化的响应速度和适应性。通过非线性状态转移模型训练和混合不确定性建模，结合多目标优化计算，可以得到更加精确的状态估计值，为后续的决策提供可靠的依据。通过分布式一致性优化和异常事件传播分析，系统能够在全局范围内实现资源的优化配置和信息的高效处理，提高整个监控网络的协同效率。结合复杂网络传播分析和多智能体强化学习，系统能够主动预测异常事件的影响范围，并快速生成分布式应急响应策略，提高了监控网络的安全性和可靠性。通过采用分层的通信矩阵和鲁棒控制增益设计，使得系统在面对网络拓扑变化或局部故障时，仍能保持稳定的性能，增强了整个监控系统的可靠性和抗干扰能力。
1.一种监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述监控终端的状态控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述采集多个监控终端的多维环境数据集和设备状态数据，包括：
3.根据权利要求1所述的监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述对所述多维环境数据集和所述设备状态数据进行非线性时变函数计算，得到每个监控终端的终端紧急程度值，包括：
4.根据权利要求1所述的监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述对每个监控终端的终端紧急程度值进行阈值比较和自适应退避分析，得到每个监控终端状态更新的触发信号和优先级，包括：
5.根据权利要求1所述的监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述根据所述触发信号和所述优先级对所述多个监控终端进行非线性状态转移模型训练，得到自适应状态估计器，包括：
6.根据权利要求1所述的监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述获取所述自适应状态估计器输出的初始状态估计值并进行混合不确定性建模和多目标优化计算，得到每个监控终端的最优状态估计值，包括：
7.根据权利要求1所述的监控终端的状态控制方法，其特征在于，所述对所述最优状态估计值进行分布式一致性优化和异常事件传播分析，得到所述多个监控终端的全局协同控制策略，包括：
8.一种监控终端的状态控制装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的监控终端的状态控制方法，所述监控终端的状态控制装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的监控终端的状态控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的监控终端的状态控制方法。
