10、多摄像头网络的分布式传感与处理

多摄像头网络的分布式传感与处理

1. 引言

在过去十年里，摄像头网络在众多领域的应用日益广泛，如视频会议、动作捕捉、监控以及临床诊断等。其目标是捕获、分析和存储高带宽视频数据，若具备足够的计算能力，就能提供复杂的服务，改善生活质量。

不过，尽管计算机视觉取得了进展，但要实现系统的真正自主运行，并实时检测、跟踪和分析行为，仍面临诸多挑战。例如，视觉传感器网络的实时场景和行为分析是理解场景的关键一步，而大型视觉网络会产生大量数据，增加处理和通信成本。因此，迫切需要高效且稳健的算法，以最少的数据进行视频分析。

分布式视频处理在智能摄像头网络中面临的研究挑战主要分为以下三个方面：
- 稳健的统计推断 ：如何融合各个摄像头节点提取的信息，以解决视觉传感器网络中的检测、跟踪和识别任务。这些融合算法通常涉及场景模型和成像过程产生的几何约束，需要设计合适的统计估计技术，应对成像过程中各种误差源。
- 计算高效的分布式算法 ：多摄像头网络不仅有分布式传感特点，每个传感节点（如智能摄像头）的计算资源也为分布式算法提供了可能，可降低通信和能源成本，增强对节点故障的鲁棒性。但这需要重新设计常用工具和算法，特别是广泛应用的统计推断技术，要兼顾分布式传感和处理。
- 机会主义和简约传感 ：大规模摄像头网络部署的关键挑战之一是处理和存储大量数据。传统摄像头在传感时未充分利用信号冗余，造成资源浪费。因此，设计能按场景信息速率传感的新型传感器和协议很重要，且传感过程应适应不同应用。

分布式视觉传感算法有很多应用，这里主要关注分布式检测和跟踪问题，它们是