Abstract-När visuella sensornätverk består av kameror som kan justera zoomfaktorn för sin egen lins, måste man bestämma de optimala zoomnivåerna för kamerorna, för en given uppgift. Detta ger upphov till en viktig kompromiss mellan överlappningen av de olika kamerornas synfält, som ger redundans och bildkvalitet. I en objektspårning uppgift, med flera kameror observera samma område möjliggör snabbare återhämtning, när en kamera misslyckas. I kontrast med smala zoomar möjliggör en högre pixel räkna på regioner av intresse, vilket leder till ökad spårning förtroende. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för självorganisering av redundans i ett distribuerat visuellt sensornätverk, baserat på decentraliserat multiobjektivt lärande online med hjälp av endast lokal information för att närma den globala staten till varandra. Vi utforskar inverkan av olika zoomnivåer på dessa kompromisser, när man tar upp allsidiga kameror, med perfekt 360-gradig vy, med att hålla reda på ett varierande antal rörliga objekt. Vi visar vidare hur användning av decentraliserad förstärkningsutbildning möjliggör att zoomkonfigurationer kan uppnås dynamiskt i körtid enligt en operatörs önskemål om att maximera andelen objekt som spåras, självförtroende i samband med spårning, eller redundans i förväntan om kamerafel. Vi visar att man genom att uttryckligen ta hänsyn till överlappningsnivån, även om den endast bygger på lokal kunskap, förbättrar motståndskraften när kamerorna misslyckas. Våra resultat illustrerar kompromissen mellan att upprätthålla ett högt förtroende och objekttäckning, och att upprätthålla redundans, i väntan på framtida misslyckanden. Vår strategi ger en helt och hållet decentraliserad metod för självorganisering av redundans i en föränderlig miljö, enligt en operatörs önskemål.
I REF undersökte vi den självorganiserade täckningen i 360
Self-Organising Zooms for Decentralised Redundancy Management in Visual Sensor Networks
{'venue': '2015 IEEE 9th International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems', 'journal': '2015 IEEE 9th International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}