論文の概要: Toward Global Sensing Quality Maximization: A Configuration Optimization Scheme for Camera Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15166v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 09:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:17:28.869108
• Title: Toward Global Sensing Quality Maximization: A Configuration Optimization Scheme for Camera Networks
• Title（参考訳）: グローバルセンシング品質最大化に向けて:カメラネットワークの構成最適化スキーム
• Authors: Xuechao Zhang, Xuda Ding, Yi Ren, Yu Zheng, Chongrong Fang and Jianping He
• Abstract要約: パラメータ化カメラネットワークモデルの再構成戦略について検討する。 我々は、カメラネットワークによる目標のセンシング品質を測定する単一の量を形成する。 広範囲なシミュレーションと実験により,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.795407587722924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of a camera network monitoring a set of targets depends crucially on the configuration of the cameras. In this paper, we investigate the reconfiguration strategy for the parameterized camera network model, with which the sensing qualities of the multiple targets can be optimized globally and simultaneously. We first propose to use the number of pixels occupied by a unit-length object in image as a metric of the sensing quality of the object, which is determined by the parameters of the camera, such as intrinsic, extrinsic, and distortional coefficients. Then, we form a single quantity that measures the sensing quality of the targets by the camera network. This quantity further serves as the objective function of our optimization problem to obtain the optimal camera configuration. We verify the effectiveness of our approach through extensive simulations and experiments, and the results reveal its improved performance on the AprilTag detection tasks. Codes and related utilities for this work are open-sourced and available at https://github.com/sszxc/MultiCam-Simulation.
• Abstract（参考訳）: ターゲットの集合を監視するカメラネットワークの性能は、カメラの構成に大きく依存する。 本稿では,パラメータ化カメラネットワークモデルの再構成戦略について検討し,複数のターゲットの知覚特性をグローバルかつ同時に最適化できることを示す。 まず,画像中の単位長オブジェクトが占有する画素数を,カメラのパラメータ(内在的,外在的,歪的係数など)によって決定される物体の知覚品質の指標として用いることを提案する。 そして、カメラネットワークによる目標のセンシング品質を測定する単一の量を形成する。 この量はさらに最適化問題の目的関数として機能し、最適なカメラ構成を得る。 提案手法の有効性を広範囲なシミュレーションと実験により検証し, apriltag検出タスクの性能向上を明らかにした。 この作業のためのコードと関連するユーティリティは、https://github.com/sszxc/MultiCam-Simulationで公開されている。

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