10、多相机网络的分布式传感与处理

多相机网络的分布式传感与处理

1. 引言

在过去十年中，相机网络在众多应用场景中愈发普遍，如视频会议、动作捕捉、监控以及临床诊断等。这些系统旨在捕获、分析和存储高带宽视频数据，若具备足够的计算能力，能提供复杂的服务，改善生活质量。

然而，尽管计算机视觉领域有了显著进展，但要使这些系统真正实现自主实时检测、跟踪和分析行为，仍面临诸多挑战。例如，视觉传感器网络的实时场景和行为分析是有效理解场景的第一步，而大型视觉网络会产生大量数据，大幅增加网络的处理和通信成本。因此，迫切需要高效且鲁棒的算法，以最少的数据进行视频分析。

分布式视频处理在智能相机网络中面临的研究挑战大致可分为以下三个方面：
- 鲁棒统计推断 ：如何融合各个相机节点提取的信息，以解决视觉传感器网络中的检测、跟踪和识别任务。这些融合算法通常涉及场景模型和成像过程产生的几何约束，需要设计合适的统计估计技术，以应对成像过程中几何约束下的各种误差源。
- 计算高效的分布式算法 ：多相机网络不仅具有分布式传感的特点，每个传感节点（如智能相机）的计算资源也为分布式算法的应用提供了可能。这些算法可降低通信和能源成本，并提高对节点故障的鲁棒性。但这需要对常用工具和算法进行全面改进，特别是广泛应用的统计推断技术，需兼顾分布式传感和处理的特性。
- 机会主义和简约传感 ：大规模相机网络部署的关键挑战之一是处理和存储大量数据。传统相机在传感时未充分利用信号的冗余性，造成资源浪费。因此，设计能以场景信息速率进行传感的新型传感器和传感协议至关重要，且传感过程应具有适应性，以满足不同应用需求。