Sammanfattning De nyaste övervakningstillämpningarna försöker sig på mer komplexa uppgifter som analys av individers och folkmassors beteende. Dessa komplexa uppgifter kan använda ett distribuerat visuellt sensornätverk för att få täckning och utnyttja den inneboende redundansen i det överlappade vyfältet. I den här artikeln presenteras en multiagentarkitektur baserad på modellen Belief-Desire-Intention (BDI) för behandling av information och säkringsdata i ett distribuerat visuellt sensornätverk. I stället för att utbyta råa bilder mellan de agenter som är involverade i det visuella nätverket utförs lokal signalbehandling och endast de viktigaste observerade funktionerna delas. Efter en registrerings- eller kalibreringsfas utför den föreslagna arkitekturen spårning, datafusion och samordning. Med hjälp av den föreslagna multiagentarkitekturen fokuserar vi på sättet att sammansmälta de uppskattade positionerna på markplanet från olika agenter som appliceras på samma objekt. Denna fusionsprocess används för två olika ändamål: 1) för att uppnå kontinuitet i spårningen av de kameror som ingår i det distribuerade nätverket, 2) för att förbättra kvaliteten på spårningen med hjälp av fusionsteknik och genom att kassera icke-tillförlitliga sensorer. Experimentella resultat på två olika scenarier visar att den designade arkitekturen framgångsrikt kan spåra ett objekt även när ocklusioner eller sensorns fel inträffar. Sensorns fel minskas genom att man utnyttjar redundansen hos ett visuellt sensornätverk med överlappat vyfält.
Komplementärt, Castanedo et al. REF beskriver en MAS baserad på BDI-modellen för behandling av information och lagring av data från ett distribuerat visuellt sensornätverk.
A Multi-agent Architecture Based on the BDI Model for Data Fusion in Visual Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Intelligent & Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}