Visuelles Sensornetzwerk: Erkundung der Leistungsfähigkeit visueller Sensornetzwerke in der Computer Vision

Von Fouad Sabry

Was ist ein visuelles Sensornetzwerk

Ein visuelles Sensornetzwerk oder Smart-Kamera-Netzwerk oder intelligentes Kameranetzwerk ist ein Netzwerk räumlich verteilter Smart-Kamera-Geräte, die in der Lage sind, Daten zu verarbeiten, auszutauschen und Zusammenführen von Bildern einer Szene aus verschiedenen Blickwinkeln in eine Form, die nützlicher ist als die einzelnen Bilder. Ein visuelles Sensornetzwerk kann eine Art drahtloses Sensornetzwerk sein, und ein Großteil der Theorie und Anwendung des letzteren gilt für ersteres. Das Netzwerk besteht im Allgemeinen aus den Kameras selbst, die über einige lokale Bildverarbeitungs-, Kommunikations- und Speicherfunktionen verfügen, und möglicherweise einem oder mehreren zentralen Computern, auf denen Bilddaten mehrerer Kameras weiterverarbeitet und zusammengeführt werden. Visuelle Sensornetzwerke bieten dem Benutzer auch einige hochrangige Dienste, sodass die großen Datenmengen mithilfe spezifischer Abfragen in interessante Informationen destilliert werden können.

Ihr Nutzen

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Visuelles Sensornetzwerk

Kapitel 2: Computer Vision

Kapitel 3: Smartdust

Kapitel 4: Drahtloses Sensornetzwerk

Kapitel 5: Intelligente Kamera

Kapitel 6: Sensorfusion

Kapitel 7 : Edge Computing

Kapitel 8: Indoor-Positionierungssystem

Kapitel 9: Sensorgitter

Kapitel 10: Visuelle Privatsphäre

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zu visuellen Sensornetzwerken.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung visueller Sensornetzwerke in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen für jegliche Art von visuellem Sensornetzwerk hinausgehen möchten.

 

 

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Eine Milliarde Sachkundig [German]
• Erscheinungsdatum: 5. Mai 2024

Buchvorschau

Kapitel 1: Visuelles Sensornetzwerk

Ein visuelles Sensornetzwerk, ein intelligentes Kameranetzwerk oder ein intelligentes Kameranetzwerk ist ein Netzwerk von räumlich verteilten intelligenten Kamerageräten, die in der Lage sind, Bilder einer Szene aus mehreren Perspektiven zu verarbeiten, auszutauschen und zu einer besser nutzbaren Form als die einzelnen Bilder zu verschmelzen.

Der Hauptunterschied zwischen visuellen Sensornetzwerken und anderen Arten von Sensornetzwerken ist die Art und Menge der Informationen, die von den einzelnen Sensoren erfasst werden: Im Gegensatz zu den meisten Sensoren haben Kameras ein gerichtetes Sichtfeld und erfassen eine große Menge visueller Daten, die teilweise unabhängig von Daten anderer Kameras verarbeitet werden können. Alternativ messen visuelle Sensoren Muster, während die meisten Sensoren einen Wert wie Temperatur oder Druck messen. Folglich unterscheidet sich die Kommunikation in visuellen Sensornetzwerken deutlich von der herkömmlicher Sensornetzwerke.

Anwendungen, die mit Flächenüberwachung, -verfolgung und -überwachung zu tun haben, profitieren am meisten von visuellen Sensornetzwerken. Besonders nützlich in Überwachungsanwendungen ist die Möglichkeit, eine dichte 3D-Rekonstruktion einer Szene durchzuführen und Daten im Zeitverlauf zu speichern, so dass die Bediener Ereignisse über einen beliebigen Zeitraum (einschließlich des gegenwärtigen Moments) von jedem beliebigen Standpunkt im abgedeckten Bereich aus betrachten und sogar in Echtzeit um die Szene fliegen können. Mithilfe von Objekterkennung und anderen Ansätzen kann eine High-Level-Analyse Dinge (z. B. Personen oder Autos) in einer Szene intelligent verfolgen und sogar erkennen, was sie tun, so dass der Bediener automatisch auf bestimmte Aktionen aufmerksam gemacht werden kann. Ein weiteres Potenzial ist der Einsatz visueller Sensornetzwerke in der Telekommunikation, bei denen das Netzwerk automatisch die beste Ansicht eines Live-Ereignisses (vielleicht eines, das absichtlich hergestellt wurde) auswählt.

{Ende Kapitel 1}

Kapitel 2: Maschinelles Sehen

Die Untersuchung, wie Computer aus digitalen Bildern oder Videos Wissen auf hohem Niveau ableiten können, steht im Mittelpunkt des multidisziplinären Wissenschaftsbereichs Computer Vision. Aus technologischer Sicht untersucht und versucht es, Aktivitäten zu automatisieren, die im Rahmen der Möglichkeiten des menschlichen visuellen Systems liegen.

Zu den Aufgaben im Zusammenhang mit Computer Vision gehören Techniken zum Erhalten, Verarbeiten, Analysieren und Verstehen digitaler Bilder sowie die Extraktion hochdimensionaler Daten aus der physischen Umgebung, um numerische oder symbolische Informationen, wie z. B. Urteile, zu erstellen.

Computer Vision ist ein Teilgebiet der Informatik, das die theoretischen Grundlagen künstlicher Systeme untersucht, die Informationen aus Bildern ableiten sollen. Die visuellen Daten können in einer Vielzahl von Formaten dargestellt werden, einschließlich Videosequenzen, Bildern, die von mehreren Kameras erhalten wurden, mehrdimensionalen Daten, die von einem 3D-Scanner oder medizinischen Scangeräten erhalten wurden, und so weiter. Das Ziel des technischen Bereichs Computer Vision ist es, die Ideen und Modelle, die es im Prozess des Aufbaus von Computer-Vision-Systemen entwickelt hat, umzusetzen.

Die Bereiche Szenenrekonstruktion, Objekterkennung, Ereigniserkennung, Videoverfolgung, Objekterkennung, 3D-Posenschätzung, Lernen, Indizierung, Bewegungsschätzung, visuelle Servoisierung, 3D-Szenenmodellierung und Bildwiederherstellung sind allesamt Teilbereiche des maschinellen Sehens. Zu den weiteren Teilbereichen des maschinellen Sehens gehört die 3D-Szenenmodellierung.

Computer Vision ist eine multidisziplinäre Studie, die untersucht, wie Computer programmiert werden können, um aus digitalen Bildern oder Filmen Wissen auf hohem Niveau zu extrahieren. In diesem Bereich geht es darum, wie Computern beigebracht werden kann, das zu verstehen, was ihnen gezeigt wird. Aus Sicht des Ingenieurwesens besteht das Ziel darin, Wege zu finden, um Vorgänge zu automatisieren, die bereits vom menschlichen visuellen System ausgeführt werden können. Computer Vision ist ein Studiengebiet im Bereich der Informationstechnologie, das sich auf die Anwendung bestehender Theorien und Modelle auf den Prozess des Aufbaus von Computer-Vision-Systemen konzentriert.

In den späten 1960er Jahren waren Colleges, die auf dem neuesten Stand der künstlichen Intelligenz waren, die ersten, die mit Computer Vision experimentierten. Sein Zweck war es, ähnlich wie das menschliche Sehsystem zu funktionieren, mit dem Ziel, Robotern intelligentes Verhalten zu verleihen. In den 1990er Jahren wurden einige der zuvor untersuchten Untersuchungsgebiete aktiver als die anderen. Das Studium projektiver dreidimensionaler Rekonstruktionen führte zu einem tieferen Verständnis der Kalibrierung einer Kamera. Mit der Einführung von Optimierungstechniken für die Kamerakalibrierung wurde deutlich, dass eine signifikante Anzahl der Konzepte zuvor von der Disziplin der Photogrammetrie mit der Bündelanpassungstheorie untersucht worden war. Dies kam als Folge dieser Entwicklung ans Licht. Dies führte zur Entwicklung von Techniken zur spärlichen dreidimensionalen Rekonstruktion von Szenen mit mehreren Fotografien. Sowohl das Problem der dichten Stereokorrespondenz als auch die Entwicklung weiterer Multi-View-Stereo-Ansätze zeigten ein gewisses Maß an Vorwärtsbewegung. Gleichzeitig wurden viele Varianten des Graphenschnitts verwendet, um das Problem der Bildsegmentierung zu lösen. Dieses Jahrzehnt war von besonderer Bedeutung, da es das erste Mal war, dass statistische Lernmethoden in der Praxis eingesetzt wurden, um Gesichter in Fotografien zu erkennen (siehe Eigenface). Die Bereiche Computergrafik und Computer Vision sind in den letzten Jahren enger miteinander verflochten, was zu einem starken Anstieg der Zusammenarbeit zwischen den beiden geführt hat. Dabei handelte es sich um frühe Formen des Lichtfeld-Renderings, des Zusammenfügens von Panoramabildern, des Bildmorphings, der Ansichtsinterpolation und des bildbasierten Renderings. Der Bereich Computer Vision hat durch die Entwicklung von Algorithmen, die auf Deep Learning basieren, neues Leben