Kameranätverk är kanske den vanligaste typen av sensornätverk och är utplacerade i en mängd olika tillämpningar i verkligheten, inklusive övervakning, intelligenta miljöer och vetenskaplig fjärrövervakning. Ett nyckelproblem vid utbyggnaden av ett nätverk av kameror är kalibrering, dvs. att bestämma placeringen och orienteringen för varje sensor så att observationer i en bild kan kartläggas till platser i den verkliga världen. I detta dokument föreslås ett fullständigt distribuerat tillvägagångssätt för kameranätverkskalibrering. Kamerorna samarbetar för att spåra ett objekt som rör sig genom miljön och resonerar probabilistiskt om vilka kameraposer som överensstämmer med de observerade bilderna. Detta resonemang använder sig av sofistikerade tekniker för att hantera de svåra icke-linjäriteter som påförs genom projektiva omvandlingar, liksom de täta korrelationer som uppstår mellan avlägsna kameror. Vår metod kräver minimal överlappning av kamerornas synfält och gör mycket få antaganden om föremålets rörelse. I motsats till befintliga tillvägagångssätt, som är centraliserade, våra distribuerade algoritmskalor lätt till mycket stora kameranätverk. Vi utvärderar systemet på ett verkligt kameranätverk med 25 noder samt simulerade kameranätverk med upp till 50 kameror och visar att vårt tillvägagångssätt fungerar bra även när kommunikationen går förlorad.
I REF samarbetar kameror för att spåra ett objekt och resonera om konsekvent kameraplacering och orienteringar för observerade bilder.
Distributed localization of networked cameras
{'venue': "IPSN '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}