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基于增強學習的節(jié)點動態(tài)選擇方法

2018-01-18 | rar | 2.20 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  近年來,攝像機網(wǎng)絡成為計算機視覺及應用領域的熱點之一.在有效解決單攝像機存在的視域(field of view)范圍有限、遮擋和持續(xù)跟蹤等問題的同時,攝像機網(wǎng)絡也帶來了諸如多攝像機部署和控制、多路高分辨率和高幀率視頻流實時融合、多攝像機協(xié)作和節(jié)點選擇等新的挑戰(zhàn),其中,攝像機節(jié)點的自動選擇,即從多路視頻中選取并推送富信息量的視頻,成為基于攝像機網(wǎng)絡的目標跟蹤與定位、區(qū)域覆蓋、監(jiān)控與行為分析和視頻摘要等應用的基本問題之一,尤其在近年來不斷涌現(xiàn)的智能家庭、關(guān)鍵區(qū)域安全監(jiān)控等應用中,通過節(jié)點選擇獲取特定目標高質(zhì)量視頻已成為解決視頻數(shù)據(jù)傳輸、節(jié)點供電和顯示終端數(shù)目等條件受限問題的有效途徑.與一般傳感器網(wǎng)絡節(jié)點選擇問題[ll]不同的是,攝像機感知環(huán)境具有方向性,不能簡單地根據(jù)目標的位置遠近選擇最優(yōu)節(jié)點,同時受到背景、光照等因素影響,視覺計算引入了一定的誤差,處理結(jié)果在時間序列上表現(xiàn)出一定的不穩(wěn)定性.與之類似,針對三維模型的視角選擇問題在圖形學領域中也進行了廣泛研究,與攝像機節(jié)點選擇問題不同的是,前者要求精確定義對象模型,無需考慮背景等因素,且模型分析通常在靜態(tài)環(huán)境下進行.綜上所述,攝像機網(wǎng)絡中節(jié)點選擇問題難點在于:首先要建立動態(tài)選擇機制,即應在某一時間點上基于當前和歷史觀察選擇合適節(jié)點,使期望視覺信息量最大,且輸出視頻應盡量平滑無頻繁切換:其次需要根據(jù)應用需求設計可適應不同攝像機參數(shù)、背景和環(huán)境變化的視覺信息評價準則.
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