Sammanfattning av denna webbsida: Med den ökande efterfrågan på användning av smarta och nätverksanslutna kameror i intelligenta och omgivande teknikmiljöer är utvecklingen av algoritmer för sådana resursdistribuerade nätverk av stort intresse. Det är svårt att anpassa dessa metoder för användning i smarta kameranätverk på grund av den enorma mängden bearbetning och kommunikation av data i verkliga tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en distribuerad verksamhetsklassificeringsram där vi utgår från att flera kamerasensorer observerar scenen. Varje kamera bearbetar sina egna observationer, och samtidigt som de kommunicerar med andra kameror, kommer de överens om aktivitetsklassen. Vår metod är baserad på att återvinna en låg-rankad matris över konsensus för att utföra en distribuerad matris komplettering via konvex optimering. Sedan tillämpas den på problemet med klassificeringen av mänsklig verksamhet. Vi testar vår strategi på IXMAS- och MuHAVi-dataset för att visa metodens prestanda och genomförbarhet.
Mosabbeb m.fl. REF föreslog ett distribuerat system där varje kamera behandlar sina egna observationer, och samtidigt som de kommunicerar med andra kameror, kommer de överens om aktivitetsklassen.
Multi-View Human Activity Recognition in Distributed Camera Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}