49、视频传感器网络的教育机遇

视频传感器网络的教育机遇

1 引言

分布式视频传感器网络（DVSNs）为计算机科学课程带来了将更多科学知识融入其中的绝佳机会。这涵盖了科学方法的讨论与应用、模型的开发与应用，以及思考如何实现模型的验证。

1.1 分布式视频传感器网络系统的组成

分布式视频传感器网络系统包含多个方面：
1. 物理现象 ：通常涉及光的反射和折射产生的信号，不过也可能涉及运动学、动力学模型，甚至是动物或人类的高级统计行为模型。
2. 传感器 ：需要理解传感器如何转换信号，这可通过涉及图像形成物理原理的传感器模型以及噪声模型来实现。
3. 图像处理和计算机视觉 ：要掌握图像处理和计算机视觉技术，以便从一组摄像机的输出中提取有意义的信息。
4. 计算机架构和网络 ：由于处理通常在分布式的小尺寸、低功耗设备上进行，因此计算机架构、嵌入式系统、网络和安全方面的知识至关重要。
5. 分布式算法 ：使用分布式算法会带来并发、竞态条件、死锁等问题。
6. 数据管理 ：有效利用DVSNs需要理解数据管理，因为大量数据需要处理或传输。
7. 高级抽象工具 ：熟悉允许对完整系统进行高级抽象的工具也很有帮助，如渗流理论、波理论和信息理论。

1.2 科学方法的应用

传感器网络为探索科学方法的基本原理提供了独特的背景。科学方法的一般框架包括以下阶段：