stringtranslate.com

Сеть визуальных датчиков

Сеть визуальных датчиков или интеллектуальная сеть камер или интеллектуальная сеть камер представляет собой сеть пространственно распределенных интеллектуальных камер, способных обрабатывать, обмениваться данными и объединять изображения сцены с различных точек зрения в некоторую форму, более полезную, чем отдельные изображения. [1] [2] [3] Сеть визуальных датчиков может быть типом беспроводной сенсорной сети , и большая часть теории и применения последней применима к первой. Сеть обычно состоит из самих камер, которые имеют некоторые локальные возможности обработки изображений , связи и хранения, и, возможно, одного или нескольких центральных компьютеров, где данные изображений с нескольких камер дополнительно обрабатываются и объединяются (эта обработка может, однако, просто происходить распределенным образом по камерам и их локальным контроллерам). Сети визуальных датчиков также предоставляют некоторые высокоуровневые услуги пользователю, так что большой объем данных может быть преобразован в интересующую информацию с помощью определенных запросов. [4] [5] [6]

Основное различие между сетями визуальных датчиков и другими типами сетей датчиков заключается в характере и объеме информации, которую получают отдельные датчики: в отличие от большинства датчиков , камеры направлены в своем поле зрения , и они захватывают большой объем визуальной информации, которая может быть частично обработана независимо от данных с других камер в сети. В качестве альтернативы можно сказать, что в то время как большинство датчиков измеряют некоторое значение, такое как температура или давление, визуальные датчики измеряют закономерности . В свете этого, коммуникация в сетях визуальных датчиков существенно отличается от традиционных сетей датчиков.

Приложения

Визуальные сенсорные сети наиболее полезны в приложениях, включающих наблюдение за территорией , отслеживание и мониторинг окружающей среды . Особое применение в приложениях наблюдения — это возможность выполнять плотную 3D-реконструкцию сцены и хранить данные за определенный период времени, так что операторы могут просматривать события по мере их развития в течение любого периода времени (включая текущий момент) с любой произвольной точки обзора в охватываемой области, даже позволяя им «летать» вокруг сцены в реальном времени. Высокоуровневый анализ с использованием распознавания объектов и других методов может интеллектуально отслеживать объекты (например, людей или автомобили) на сцене и даже определять, что они делают, так что определенные действия могут быть автоматически доведены до сведения оператора. Другая возможность — использование визуальных сенсорных сетей в телекоммуникациях, где сеть будет автоматически выбирать «наилучший» вид (возможно, даже произвольно сгенерированный) живого события.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Tavli, Bulent; Bicakci, Kemal; Zilan, Ruken; Barcelo-Ordinas, Jose M. (1 октября 2012 г.). «Обзор сетевых платформ визуальных датчиков». Multimedia Tools and Applications . 60 (3): 689–726. doi :10.1007/s11042-011-0840-z. ISSN  1573-7721. S2CID  254837739.
  2. ^ Уильямс, Адам; Ганесан, Дипак; Хансон, Аллен (2007). «Старение на месте». Труды 15-й международной конференции ACM по мультимедиа . ACM Press. стр. 892–901. doi :10.1145/1291233.1291435. ISBN 9781595937025. S2CID  16415553.
  3. ^ Сонг, Би; Сото, Кристиан; Рой-Чоудхури, Амит К.; Фаррелл, Джей А. (сентябрь 2008 г.). «Децентрализованное управление сетью камер с использованием теории игр». Вторая международная конференция ACM/IEEE по распределенным интеллектуальным камерам 2008 г. стр. 1–8. doi :10.1109/ICDSC.2008.4635735. ISBN 978-1-4244-2664-5. S2CID  10467999 . Получено 15 мая 2021 г. .
  4. ^ Obraczka, K. ; Manduchi, R.; Garcia-Luna-Aveces, JJ (октябрь 2002 г.). «Управление информационным потоком в сетях визуальных датчиков». 5-й Международный симпозиум по беспроводным персональным мультимедийным коммуникациям (PDF) . Том 3. стр. 1177–1181. CiteSeerX 10.1.1.19.1917 . doi :10.1109/WPMC.2002.1088364. ISBN  978-0-7803-7442-3. S2CID  1300523.
  5. ^ Akdere, M.; Centintemel, U.; Crispell, D.; Jannotti, J.; Mao, J.; Taubin, G. (октябрь 2006 г.). "Data-Centric Visual Sensor Networks for 3D Sensing" (PDF) . Труды 2-й Международной конференции по геосенсорным сетям .
  6. ^ Кастанедо, Ф., Патрисио, М.А., Гарсия, Х. и Молина, Х.М. 2006. Расширение возможностей систем наблюдения с использованием кооперативных сенсорных агентов BDI. В трудах 4-го международного семинара ACM по видеонаблюдению и сенсорным сетям (Санта-Барбара, Калифорния, США, 27–27 октября 2006 г.). VSSN '06. ACM Press, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 131–138. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/1178782.1178802
  2. ^ Чэн Цянь, Хайронг Ци : Оценка покрытия при наличии окклюзий для сетей визуальных датчиков. DCOSS 2008: 346–356
  4. ^ Соро С., Хайнцельман В .: Обзор сетей визуальных датчиков, Достижения в области мультимедиа, т. 2009, идентификатор статьи 640386, 21 страница, 2009. doi :10.1155/2009/640386
  6. ^ Ян Бай, Хайронг Ци : Сравнение изображений на основе признаков для выбора семантического соседа в сетях визуальных сенсоров с ограниченными ресурсами. Журнал EURASIP по обработке изображений и видео, том 2010 (2010).

Внешние ссылки