På grund av deras höga feltolerans, enkel installation och skalbarhet till stora nätverk, har distribuerade algoritmer nyligen vunnit enorm popularitet i sensornätverk gemenskap, särskilt i datorseende. Multimålsspårning i ett kameranätverk är ett av de grundläggande problemen på detta område. Distribuerade skattningsalgoritmer fungerar genom att utbyta information mellan sensorer som är kommunikationsgrannar. Eftersom de flesta kameror är riktningssensorer, är det ofta så att angränsande sensorer kanske inte känner samma mål. Sådana sensorer som inte har information om ett mål betecknas som "naiva" med avseende på det målet. I detta dokument föreslår vi samförståndsbaserade distribuerade multi-mål spårningsalgoritmer i ett kameranätverk som är utformade för att ta itu med denna fråga om naivitet. Uppskattningsfelen i spårning och databindning, liksom effekten av naivitet, hanteras gemensamt vilket leder till utvecklingen av en informationsviktad konsensusalgoritm, som vi kallar Multitarget Information Consensus (MTIC) algoritm. Införlivandet av den probabilistiska databindningsmekanismen gör MTIC-algoritmen mycket robust mot falska mätningar/klumpar. Experimentell analys tillhandahålls för att stödja de teoretiska resultaten.
Ref. REF utforskade en distribuerad uppskattningsstrategi för spårning och databindning.
Information Consensus for Distributed Multi-target Tracking
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}