Högerklicka för att öppna ett feedbackformulär i en ny flik för att låta oss veta hur detta dokument gynnar dig. Medan den teoretiska grunden för problemet med optimal kameraplacering har studerats i årtionden, har dess praktiska genomförande nyligen väckt stort forskningsintresse på grund av den ökande populariteten av visuella sensornätverk. Den mest flexibla formuleringen av att hitta den optimala kameran placering är baserad på ett binärt heltal programmering (BIP) problem. Trots flexibiliteten är de flesta av de resulterande BIP-problemen NP-hårda och alla sådana formuleringar av rimlig storlek är inte godtagbara för exakta lösningar. Det finns en myriad av ungefärliga algoritmer för BIP-problem, men deras tillämpningar, effektivitet och skalbarhet i att lösa kameraplacering är dåligt förstådd. Därför utvecklar vi ett omfattande ramverk för att jämföra fördelarna med ett brett utbud av ungefärliga algoritmer för att lösa problemen med optimal kameraplacering. Vi lägger först fram en allmän strategi för att anpassa dessa problem till BIP-formuleringar. Sedan visar vi hur de kan lösas med hjälp av olika ungefärliga algoritmer, inklusive giriga heuristiker, Markov-kedjan Monte Carlo, simulerad glödgning, och linjära och semidefinita programmeringsavkopplingar. Noggrannheten, effektiviteten och skalbarheten hos varje teknik analyseras och jämförs på djupet. Omfattande experimentella resultat ges för att illustrera styrkan och svagheten i varje metod. Följ detta och ytterligare verk på
Zhao m.fl. REF lade fram en ram för att jämföra noggrannhet, effektivitet och skalbarhet hos den giriga metoden, heuristikbaserad metod, provtagningsbaserad metod och LP- och SDP-avslappningsbaserad metod.
Approximate techniques in solving optimal camera placement problems
{'venue': 'ICCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}