46、分布式视觉监控传感器网络技术解析

分布式视觉监控传感器网络技术解析

1. 引言

视频监控系统如今无处不在，广泛用于监控炼油厂、发电站和港口等关键基础设施。大规模传感器网络产生的海量原始视频数据，给操作人员和分析人员带来了诸多挑战，例如持续监控以从大量无关事件中有效识别感兴趣的事件、查询和检索相关视频数据，以及及时应对问题情况。

自动化视觉分析系统已发展为大型多传感器网络，用于广域视频分析。这些系统旨在通过以下方式提供全站点态势感知：
- 从视频中提取描述场景的有用元数据，包括静态和移动物体、它们的交互和行为。
- 融合来自多个传感器的提取信息。
- 以用户友好的方式呈现这些信息。

然而，这些系统的发展、传感器技术的进步以及用户期望的提高，带来了新的科学和工程挑战，如高效处理高分辨率传感器、自动估计和维护地理配准与校准、处理大量异构传感器的视频处理和数据融合、从低级视觉任务的错误中恢复，以及用于传播和可视化有趣事件以及全局态势感知的用户界面。

2. 大型传感器网络的技术挑战

大型视觉传感器网络在实际场景中的部署和持续运行面临以下挑战：
1. 自动地理配准的估计和维护 ：分析和融合数据以实现全站点态势感知和场景理解，需要将多个传感器的观测结果映射到一个公共坐标系（通常是大地坐标系）。这种映射不仅能实现关键操作任务，如数据融合和传感器间跟踪，还能为高级推理提供检测对象的大小、距离、速度和航向等度量信息。因此，需要一种自动化且高效的地理配准机制来估计和维护所有传感器的映射。
2. 高分辨率传感器的高效处理 ：商用现货（COTS）视频传感器的分辨率已从传统