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ビジュアル センサー ネットワーク、スマートカメラ ネットワーク、またはインテリジェント カメラ ネットワークは、空間的に分散されたスマート カメラデバイスのネットワークであり、さまざまな視点からのシーンの画像を処理、データ交換し、個々の画像よりも有用な形式に融合することができます。[1] [2] [3]ビジュアル センサー ネットワークはワイヤレス センサー ネットワークの一種である可能性があり、後者の理論とアプリケーションの多くは前者に適用されます。ネットワークは通常、ローカル画像処理、通信、およびストレージ機能を備えたカメラ自体と、複数のカメラからの画像データをさらに処理および融合する1 台以上の中央コンピューターで構成されます(ただし、この処理は、カメラとそのローカル コントローラー間で分散して行われる場合もあります)。ビジュアル センサー ネットワークは、大量のデータを特定のクエリを使用して興味のある情報に抽出できるように、ユーザーにいくつかの高レベル サービスも提供します。[4] [5] [6]
視覚センサー ネットワークと他の種類のセンサー ネットワークの主な違いは、個々のセンサーが取得する情報の性質と量です。ほとんどのセンサーとは異なり、カメラは視野内に方向性があり、ネットワーク内の他のカメラからのデータとは独立して部分的に処理される可能性のある大量の視覚情報をキャプチャします。あるいは、ほとんどのセンサーが温度や圧力などの値を測定するのに対し、視覚センサーはパターンを測定するとも言えます。この点から、視覚センサー ネットワークでの通信は、従来のセンサー ネットワークとは大きく異なります。
アプリケーション
視覚センサー ネットワークは、エリア監視、追跡、環境モニタリングなどのアプリケーションで最も役立ちます。監視アプリケーションで特に役立つのは、シーンの高密度 3D 再構築を実行し、一定期間にわたってデータを保存する機能です。これにより、オペレーターは、カバーされたエリア内の任意の視点から、任意の期間 (現在の瞬間を含む) にわたって発生するイベントを表示でき、リアルタイムでシーンを「飛び回る」ことさえできます。オブジェクト認識などの技術を使用した高度な分析により、シーン内のオブジェクト (人や車など) をインテリジェントに追跡し、それらの動作を判別して、特定のアクティビティを自動的にオペレーターの注意を引くことができます。もう 1 つの可能性は、視覚センサー ネットワークを通信に使用することです。この場合、ネットワークはライブ イベントの「最適な」ビュー (任意に生成されたビューも含む) を自動的に選択します。
参照
参考文献
- ^ Tavli, Bulent; Bicakci, Kemal; Zilan, Ruken; Barcelo-Ordinas, Jose M. (2012 年 10 月 1 日). 「ビジュアル センサー ネットワーク プラットフォームの調査」.マルチメディア ツールとアプリケーション. 60 (3): 689–726. doi :10.1007/s11042-011-0840-z. ISSN 1573-7721. S2CID 254837739.
- ^ ウィリアムズ、アダム、ガネサン、ディーパック、ハンソン、アレン (2007)。「Aging in place」。第15 回 ACM 国際マルチメディア会議議事録。ACM プレス。pp. 892–901。doi :10.1145 / 1291233.1291435。ISBN 9781595937025.S2CID 16415553 。
- ^ Song, Bi; Soto, Cristian; Roy-Chowdhury, Amit K.; Farrell, Jay A. (2008 年 9 月)。「ゲーム理論を使用した分散型カメラ ネットワーク制御」。2008年第 2 回 ACM/IEEE 国際分散スマート カメラ会議。pp. 1–8。doi : 10.1109 /ICDSC.2008.4635735。ISBN 978-1-4244-2664-5. S2CID 10467999 . 2021年5月15日閲覧。
- ^ Obraczka, K. ; Manduchi, R.; Garcia-Luna-Aveces, JJ (2002 年 10 月)。「ビジュアル センサー ネットワークの情報フローの管理」。第 5 回ワイヤレス パーソナル マルチメディア通信国際シンポジウム( PDF)。第 3 巻。pp. 1177–1181。CiteSeerX 10.1.1.19.1917。doi : 10.1109 / WPMC.2002.1088364。ISBN 978-0-7803-7442-3. S2CID 1300523。
- ^ Akdere, M.; Centintemel, U.; Crispell, D.; Jannotti, J.; Mao, J.; Taubin, G. (2006 年 10 月)。「3D センシングのためのデータ中心のビジュアル センサー ネットワーク」(PDF)。Proc . 2nd Intl. Conf. On Geosensor Networks。
- ^ Castanedo, F.、Patricio, MA、García, J.、および Molina, JM 2006。BDI 協調センサーエージェントを使用した監視システムの機能拡張。ビデオ監視およびセンサーネットワークに関する第 4 回 ACM 国際ワークショップの議事録 (米国カリフォルニア州サンタバーバラ、2006 年 10 月 27 日～27 日)。VSSN '06。ACM Press、ニューヨーク、NY、131～138。DOI= http://doi.acm.org/10.1145/1178782.1178802
- ^ Cheng Qian、Hairong Qi : 視覚センサーネットワークにおける遮蔽物の存在下でのカバレッジ推定。DCOSS 2008: 346–356
- ^ Soro S.、Heinzelman W. : ビジュアルセンサーネットワークの調査、マルチメディアの進歩、vol. 2009、記事 ID 640386、21 ページ、2009 年。doi : 10.1155/2009/640386
- ^ Yang Bai、Hairong Qi：「リソース制約付きビジュアルセンサーネットワークにおける意味的近傍選択のための特徴ベースの画像比較」EURASIP Journal on Image and Video Processing、Volume 2010 (2010)。
外部リンク
- スマートカメラセンサーネットワーク向け仮想ビジョン
- CMUcam3