49、视频传感器网络的教育机遇与课程发展

视频传感器网络的教育机遇与课程发展

1 引言

分布式视频传感器网络（DVSNs）为计算机科学课程融入更多科学元素提供了绝佳机会。它涉及科学方法的讨论与应用、模型的开发与验证，还涵盖了广泛的数学领域，如偏微分方程、概率论、信息论和几何学等。学生通过参与系统构建，包括硬件、软件、实验设计、验证、确认和模拟等方面的训练，能获得宝贵的实践经验。

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，如下图所示：

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    A[物理现象] --> B[传感器]
    B --> C[图像处理与计算机视觉]
    C --> D[分布式处理设备]
    D --> E[数据管理]
    E --> F[工具与抽象]

• 物理现象 ：通常涉及光的反射和折射产生的信号，也可能包括运动学、动力学模型或更高层次的统计行为模型。
• 传感器 ：将信号转换为可处理的形式，需要理解传感器模型，包括图像形成的物理原理和噪声模型。
• 图像处理与计算机视觉 ：掌握相关技术，从视频摄像头的输出中提取有意义的信息。
• 分布式处理设备 ：处理通常在分布式的小尺寸、低功耗设备上进行，因此需要了解计算机体系结构、嵌入式系统、网络和安全等知识。
• 数据管理 </