Abstract-En beläggning karta ger en abstrakt top vy över en scen och kan användas för många tillämpningar såsom domotik, övervakning, äldreomsorg och video telekonferenser. Sådana kartor kan korrekt beräknas från flera kameravyer. Men att använda ett nätverk av vanliga högupplösta kameror gör systemet dyrt, och snabbt väcker integritetsproblem (t.ex. i äldre hem). Dessutom försvårar deras strömförbrukning batteridriften. En lösning skulle kunna vara att använda ett nätverk av visuella sensorer med låg upplösning, men deras begränsade upplösning skulle kunna försämra kartornas noggrannhet. I detta papper använde vi simuleringar för att bestämma den minsta upplösning som krävs för att härleda korrekta beläggningskartor som sedan användes för att spåra människor. Multi-view beläggning kartor beräknades från förgrund silhuetter härleds genom en analys av rörliga kanter. Markoccupancies som beräknades från varje vy slogs samman i en Dempster-Shafer ram. Spårning gjordes via ett Bayes filter med användning av beläggning kartan per tid instans som mätning. Vi fann att för ett rum på 8,8 med 9,2 m, 4 kameror med en upplösning så låg som 64 av 48 pixlar var tillräckligt för att uppskatta exakt beläggning kartor och spåra upp till 4 personer. Dessa fynd visar att det är möjligt att använda lågupplösta visuella sensorer för att bygga ett billigt, effekteffektivt och integritetsvänligt system för beläggning övervakning.
Gruenwedel m.fl. REF visar att en beläggning mappning baserad tracker fortfarande fungerar någorlunda bra på video med en upplösning så låg som 64 × 48 pixlar.
PhD forum: Multi-view occupancy maps using a network of low resolution visual sensors
{'venue': '2011 Fifth ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras', 'journal': '2011 Fifth ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}