29、主动相机网络中动态场景的持续观测

主动相机网络中动态场景的持续观测

1 引言

如今，各种规模的视频摄像头网络被广泛应用于众多领域。人们期望这些摄像头网络能够以多种分辨率捕获目标，例如多人、单人或面部等。为了提高效率并充分利用资源，根据待分析场景的需求来控制摄像头是很有必要的。同时，由于带宽限制、安全传输问题以及集中分析大量数据的困难，控制机制采用去中心化方式也是理想之选。此外，为了达到最佳效果，摄像头之间应相互协作，共同实现整体目标。

我们要解决的问题是对包含多个目标的广阔区域进行持续观测。用户会指定目标的成像分辨率，且目标处于移动状态，成像分辨率也可能发生变化。因此，需要动态控制摄像头以满足成像要求。鉴于问题的协作性和去中心化特点，我们探索采用博弈论解决方案。通过优化局部传感器效用函数来实现全局效用的最优值，从而确保以可接受的分辨率观测所有目标，并对部分目标进行高分辨率观测。传感器网络中的最优摄像头参数将根据这些效用函数和摄像头之间的协商机制动态确定。

2 技术原理

2.1 主动摄像头网络中协作的必要性

在智能摄像头网络中，协作策略是必要的，我们将此问题称为协作目标获取（CTA）。需要解决两个问题：一是为何需要主动摄像头（而非参数固定的摄像头网络）；二是为何控制策略需要协作。

动态自配置网络的主要原因是，使用静态设置来应对所有可能情况的成本过高。例如，在机场候机厅，若要聚焦于一个人（可能不配合）或其特定特征（如面部）并获取高分辨率图像，同时观察候机厅的其他活动，要么动态改变能看到此人的摄像头参数，要么采用无论此人在候机厅何处都能捕获高分辨率图像的设置。显然，后一种方案成本高昂且浪费资源。因此，需要根据感知数据来控制摄像头。目前，类似应用通常使用