Rete di sensori visivi: Esplorare la potenza delle reti di sensori visivi nella visione artificiale

Di Fouad Sabry

Che cos'è la rete di sensori visivi

Una rete di sensori visivi o rete di fotocamere intelligenti o rete di fotocamere intelligenti è una rete di dispositivi di fotocamere intelligenti distribuiti spazialmente in grado di elaborare, scambiare dati e fondere le immagini di una scena da una varietà di punti di vista in una forma più utile delle singole immagini. Una rete di sensori visivi può essere un tipo di rete di sensori wireless e gran parte della teoria e dell'applicazione di quest'ultima si applica alla prima. La rete è generalmente costituita dalle telecamere stesse, che hanno alcune capacità locali di elaborazione, comunicazione e archiviazione delle immagini, ed eventualmente da uno o più computer centrali, dove i dati delle immagini provenienti da più telecamere vengono ulteriormente elaborati e fusi. Le reti di sensori visivi forniscono anche alcuni servizi di alto livello all'utente in modo che la grande quantità di dati possa essere distillata in informazioni di interesse utilizzando query specifiche.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Rete di sensori visivi

Capitolo 2: Visione artificiale

Capitolo 3: Smartdust

Capitolo 4: Rete di sensori wireless

Capitolo 5: Smart Camera

Capitolo 6: Sensor Fusion

Capitolo 7 : Edge Computing

Capitolo 8: Sistema di posizionamento indoor

Capitolo 9: Griglia di sensori

Capitolo 10: Privacy visiva

(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla rete di sensori visivi.

(III) Esempi reali dell'utilizzo della rete di sensori visivi in ​​molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di rete di sensori visivi.

 

 

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 5 mag 2024

Anteprima del libro

Capitolo 1: Rete di sensori visivi

Una rete di sensori visivi, una rete di telecamere intelligenti o una rete di telecamere intelligenti è una rete di dispositivi di telecamere intelligenti spazialmente dispersi in grado di elaborare, scambiare dati e fondere le immagini di una scena da diverse prospettive in una forma più utilizzabile rispetto alle singole immagini.

La distinzione principale tra le reti di sensori visivi e altri tipi di reti di sensori è la natura e il volume delle informazioni acquisite dai singoli sensori: a differenza della maggior parte dei sensori, le telecamere hanno un campo visivo direzionale e catturano una grande quantità di dati visivi che possono essere parzialmente elaborati indipendentemente dai dati di altre telecamere. In alternativa, i sensori visivi misurano i modelli, mentre la maggior parte dei sensori misura un valore come la temperatura o la pressione. Di conseguenza, la comunicazione nelle reti di sensori visivi differisce in modo significativo da quella delle reti di sensori convenzionali.

Le applicazioni che coinvolgono la sorveglianza dell'area, il tracciamento e il monitoraggio ambientale traggono il massimo vantaggio dalle reti di sensori visivi. Particolarmente utile nelle applicazioni di sorveglianza è la possibilità di eseguire una densa ricostruzione 3D di una scena e di memorizzare i dati nel tempo, consentendo agli operatori di visualizzare gli eventi mentre si svolgono in qualsiasi periodo di tempo (incluso il momento presente) da qualsiasi punto di vista arbitrario nell'area coperta, consentendo loro anche di volare intorno alla scena in tempo reale. Utilizzando il riconoscimento degli oggetti e altri approcci, un'analisi di alto livello può tracciare in modo intelligente gli oggetti (come persone o automobili) in una scena e persino discernere ciò che stanno facendo, consentendo di portare automaticamente all'attenzione dell'operatore azioni specifiche. Un altro potenziale è l'uso di reti di sensori visivi nelle telecomunicazioni, in cui la rete selezionerebbe automaticamente la vista migliore di un evento dal vivo (forse uno che è stato deliberatamente fabbricato).

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Capitolo 2: Visione artificiale

Lo studio di come i computer possano derivare conoscenze di alto livello da immagini o video digitali è al centro dell'area scientifica multidisciplinare della visione artificiale. Da un punto di vista tecnologico, indaga e tenta di automatizzare le attività che rientrano nelle capacità del sistema visivo umano.

Le attività associate alla visione artificiale includono tecniche per ottenere, elaborare, analizzare e comprendere immagini digitali, nonché l'estrazione di dati ad alta dimensione dall'ambiente fisico al fine di creare informazioni numeriche o simboliche, come i giudizi.

La visione artificiale è un sottocampo dell'informatica che indaga le basi teoriche dei sistemi artificiali progettati per derivare informazioni dalle immagini. I dati visivi possono essere presentati in una varietà di formati, tra cui sequenze video, immagini ottenute da diverse telecamere, dati multidimensionali ottenuti da uno scanner 3D o da apparecchiature di scansione medica e così via. L'obiettivo del campo tecnico noto come visione artificiale è quello di implementare le idee e i modelli che ha sviluppato nel processo di costruzione di sistemi di visione artificiale.

I campi della ricostruzione della scena, del rilevamento di oggetti, del rilevamento di eventi, del tracciamento video, del riconoscimento di oggetti, della stima della posa 3D, dell'apprendimento, dell'indicizzazione, della stima del movimento, dell'asservimento visivo, della modellazione di scene 3D e del ripristino delle immagini sono tutti sottodomini della visione artificiale. Altri sottodomini della visione artificiale includono la modellazione di scene 3D.

La visione artificiale è uno studio multidisciplinare che esamina il modo in cui i computer possono essere programmati per estrarre conoscenze di alto livello da immagini o filmati digitali. Quest'area si concentra su come insegnare ai computer a comprendere ciò che viene loro mostrato. Dal punto di vista dell'ingegneria, l'obiettivo è trovare il modo di automatizzare le operazioni che possono già essere eseguite dal sistema visivo umano. La visione artificiale è un campo di studio nel campo della tecnologia dell'informazione che si concentra sull'applicazione di teorie e modelli esistenti al processo di costruzione di sistemi di visione artificiale.

Alla fine degli anni '60, i college che erano all'avanguardia nell'intelligenza artificiale sono stati i primi a sperimentare la visione artificiale. Il suo scopo era quello di funzionare in modo simile a quello del sistema visivo umano, con l'obiettivo finale di infondere nei robot un comportamento intelligente. Negli anni '90, molte delle aree di studio che erano state studiate in precedenza sono diventate più attive delle altre. Lo studio delle ricostruzioni tridimensionali proiettive ha portato a una comprensione più profonda di come calibrare una telecamera. Divenne chiaro, con l'introduzione delle tecniche di ottimizzazione per la calibrazione della fotocamera, che un numero significativo di concetti era stato precedentemente studiato dalla disciplina della teoria della regolazione del fascio della fotogrammetria. Questo è venuto alla luce come risultato di questo sviluppo. Ciò ha portato allo sviluppo di tecniche per la realizzazione di ricostruzioni tridimensionali sparse di scene utilizzando diverse fotografie. Sia il problema della densa corrispondenza stereo che lo sviluppo di ulteriori approcci stereo multi-view hanno visto un certo grado di movimento in avanti. Allo stesso tempo, sono state utilizzate molte varianti di taglio grafico per risolvere il problema della segmentazione dell'immagine. Questo decennio è stato particolarmente significativo in quanto è stata la prima volta che i metodi di apprendimento statistico sono stati utilizzati nella pratica per il compito di riconoscere i volti nelle fotografie (vedi Eigenface). Le aree della computer grafica e della visione artificiale sono diventate più intrecciate negli ultimi anni, il che ha portato a un