18、虚拟视觉：助力计算机视觉研究的新范式

虚拟视觉：助力计算机视觉研究的新范式

在计算机视觉和传感器网络研究领域，对于自动视觉监控大型、人口密集公共空间（如机场和火车站）中复杂多摄像头传感与控制问题的研究需求日益增长。然而，在现实世界环境中部署和实验大规模物理摄像头网络却面临诸多阻碍。本文将介绍一种名为“虚拟视觉”（Virtual Vision）的替代方法，它为这一领域的研究带来了新的可能。

研究背景与动机

未来的视觉传感器网络将依赖智能摄像头。这些智能摄像头是独立的视觉系统，具备先进的图像传感器、板载处理和存储能力、电源以及（无线）通信接口。这为开发能够对广泛的公共空间、灾区、战场甚至整个生态系统进行视觉监控的传感器网络提供了新机遇。但随着摄像头传感器网络规模的扩大，人工操作员难以监控多个视频流、识别所有可能的感兴趣事件，甚至难以直接控制单个摄像头以维持持续监控。因此，设计能够自主执行高级视觉监控任务或至少只需最少人工干预的智能摄像头传感器网络变得十分必要。

然而，部署大规模物理监控系统成本高昂，这对大多数计算机视觉和传感器网络研究人员来说是一个巨大的障碍。此外，隐私法也限制了在公共空间对人员的监控。为了克服这些障碍，我们引入了虚拟视觉范式。

虚拟视觉的概念与实践

虚拟视觉通过在商用计算机上对人口密集的城市空间、摄像头传感器网络和计算机视觉进行虚拟现实模拟，来促进监控系统的研究。我们以一个虚拟火车站环境为例，该环境是对纽约市原宾夕法尼亚车站的重建，其中居住着自主自我动画化、逼真的虚拟行人。在这个虚拟火车站的各个区域分布着虚拟被动和主动摄像头，它们生成多个合成视频流，这些视频流模拟了真实监控摄像头在公共空间中获取的视频。

我们开发了新颖的摄像头控制策略，使模