センサ情報の直接インデックス化に基づく視覚センサネットワークの自律構成

基于传感器信息直接索引的视觉传感器网络自主配置

基本信息

批准号：
19650034
负责人：
鏡慎吾
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19650034/
关键词：
センサネットワーク画像処理局所画像特徴記述子

项目摘要

空間内に無作為に配置された多数の視覚センサが, それらの視野の隣接関係に基づく論理的なネットワークを自律的に構成するための基本技術を確立することを目指し, 複数の視覚センサ間で共通の対象を観測していることを検出し, そのセンサ間の対応づけを, ブロードキャストに頼らずに実現するための手法の検討を行った.前年度は, 画像内のSIFT (Scale-Invariant Feature Transformation)特徴点の対応付けによる隣接関係推定を行う際に, その特徴量空間を分割することで対応付け処理の分散化を行う手法を提案した. 本年度はこの手法をより詳細に検討しその評価を行った. まず, 特徴量空間を分割する際に主成分分析によって低次元空間に射影してから格子状に分割することとし, その低次元空間の基底および分割境界を事前に学習する場合における学習画像と分割結果の関係について調べた. その結果, 屋内の画像や建物等の人工物を多く含む屋外の画像の場合は同一の学習画像による学習結果で十分な性能が得られることがわかった一方, 森林のようなシーンでは分割結果に偏りが生じるため, 別途の学習が必要なことがわかった. また, 特徴量空間の分割数やノード数をさまざまに変えて評価を行ったところ, 空間分割数を20前後にした場合が推定精度と通信負荷のトレードオフのバランスが最も良いことがわかった. ノード数の増加に対しても十分なスケーラビリティを有することがわかった.実際の視覚センサを用いて視野の隣接関係を積極的に利用した協調システムに関しては, 共通の照明光によって照らされた領域を観測する視覚センサが自動的に同期することの可能なシステムを実現した.

旨在建立一种基于基于这些视野的邻接性自主构建逻辑网络的基本技术，我们检测到在多个视觉传感器之间观察到一个共同的对象，并检查了一种在不依赖广播的情况下实现这些传感器之间关联的方法。在上一年，当图像中的特征点映射筛分（比例不变特征转换）来估算相邻关系时，我们提出了一种通过划分特征空间来分散关联过程的方法。今年，我们对此方法进行了更详细的研究并进行了评估。首先，当分隔特征空间时，我们使用主组件分析投射到低维空间上，然后将其分成晶格，然后在学习低维空间的基础和分裂边界时研究了学习图像与分裂结果之间的关系。结果表明，虽然发现使用相同的学习图像的学习结果可以在室内图像和室外图像的情况下获得相同的学习图像，但室外图像中包含许多文物（例如建筑物），但需要单独的学习，因为在森林等场景中，分裂结果是偏见的。此外，当我们评估特征空间中的划分数量和节点的数量时，我们发现当估计准确性和通信负载之间的平衡是最好的分区数量约为20时最好的。对于使用实际的视觉传感器积极利用视野邻接的合作系统，我们意识到可以自动同步观察到被常见照明灯照明区域的视觉传感器。