29、主动相机网络中动态场景的持续观察

主动相机网络中动态场景的持续观察

1 引言

在众多应用场景中，大小规模不一的视频摄像头网络正被广泛安装。自然而然地，人们期望这些摄像头网络能够以多种分辨率来获取目标，比如多人、单人、人脸等。为了实现高效性和资源的最大化利用，依据待分析场景的需求来控制摄像头是十分必要的。同时，出于多方面的考虑，控制机制采用去中心化模式也具有显著优势。

在一些应用场景中，可能存在带宽限制、安全传输设施不足以及集中分析海量数据困难等问题。在这些情况下，摄像头需要作为自主代理，以去中心化的方式做出决策。此外，为了达到最优效果，摄像头之间应相互协作，共同实现整体目标。

本文旨在解决对包含多个目标的广阔区域进行持续观察的问题。这些目标需要按照用户指定的不同分辨率进行成像，并且目标处于移动状态，成像分辨率也可能发生变化。因此，需要动态地控制摄像头，以满足成像要求。

由于该问题具有协作性和去中心化的特点，我们探索采用博弈论的解决方案。具体而言，我们运用一个框架，在该框架中，局部传感器效用函数的优化能够实现全局效用的最优值。这一目标是通过让所有摄像头以可接受的分辨率观察所有目标，并对部分目标进行高分辨率观察来实现的。传感器网络中的最优摄像头参数将根据这些效用函数以及摄像头之间的协商机制动态确定。在不同传感器之间采用合适的协商机制至关重要，因为摄像头需要根据对其他摄像头的感知或预期行动来做出战略决策。整个框架形成了一种去中心化的方法。

2 技术原理

2.1 主动摄像头网络中协作的必要性

我们首先探讨智能摄像头网络中采用协作策略的必要性，将此问题称为协作目标获取（CTA）。我们需要解决以下两个问题：
- 为什么需要主动摄