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Pedestrian Scene Coverage Control Using Perceptive Quality-Based Virtual Potential Field
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AI
DOI：10.1002/cav.70095.png)
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摘要
En 中文
全景相机网络下对目标区域中行人的全面监控在各种监控应用中至关重要。然而，全景相机的动态配置增加了协调多台相机监控大规模场景的难度。由于全景相机网络的覆盖控制已被证明是NP-hard问题，许多研究采用了虚拟势场（VPF）算法来高效获取近似解。VPF方法将相机视点视为带电粒子，通过粒子间的排斥力使全景相机网络扩展场景覆盖范围并减少相机视场（FoV）之间的重叠。然而，基于VPF的方法无法利用场景布局和目标优先级信息，导致无法覆盖行人和其他关键区域。在本工作中，我们引入了一个统一的感知质量度量框架，用于量化场景、相机和行人的监控重要性。基于该框架，我们设计了一种基于感知质量的虚拟势场覆盖控制方案。该方案将目标区域和行人优先级建模为虚拟引力和吸引力。它最大化关键区域的覆盖，最小化相机重叠，并支持对行人进行高分辨率监控和跟踪。大量实验表明，我们的方法优于现有最先进的方法，实现了更优的场景和行人覆盖性能。
Keyword:
coverage control
pedestrian monitoring
PTZ camera network
quality measure
virtual potential field
期刊
C
IF:
1.7
论文数:
55
被引数:
0
机构
引用论文
Visual Sensor Networks for Indoor Real-Time Surveillance and Tracking of Multiple Targets室内多目标实时监控与跟踪的视觉传感器网络.png)
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