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防止干擾器對監控系統的自動識別

    擴展視頻監控系統的一個挑戰是控制攝像頭所需的人工監控量。在本文中,我們考慮協調攝像機網絡以識別人的問題。我們把這個問題看作一個機器調度問題,其中每個人都是一個應該在截止日期前安排的工作。為了保證干擾器可擴展性,我們提出了一種只依賴于鄰居間通信的分布式算法。我們將該算法的性能與局部調度方法進行了比較。
 
    我們提出了一種新的注冊框架,將云臺相機的覆蓋范圍映射到GIS(地理信息系統)平面坐標系。監控攝像機的覆蓋范圍是通過使用有效的主動攝像機模型構建球形全景圖來獲得的。全景圖像中的平移-傾斜方向光線被投影到GIS正射影像地平面上,并使用變換矩陣進行配準。使用最小二乘法在線性時間內學習變換參數。通過使用正射影像對多個攝像機的全景圖進行配準,然后將其與GIS元數據地面真實值進行疊加,驗證配準的準確性,對所提出的模型進行了實驗評估。我們還展示了這種基于GIS的框架在多攝像機、主從式主動跟蹤屏蔽器系統中的適用性。
 
    由于攝像頭的移動性提高和監控系統的規模增加,引入了在線攝像頭選擇,F有的大多數攝像機分配算法都是在不限制攝像機計算能力的前提下實現最優觀測的。然而,實際的監控系統會受到資源限制,隨著待處理對象數量的增加,系統性能會下降。為了解決這個問題,我們提出了一種自適應攝像機分配算法,該算法考慮了有限的攝像機計算能力。這樣,可以根據多個對象的優先級和當前相機計算負載,將相機資源動態分配給多個對象。實驗結果表明,與Bakhtari和Benhabib提出的算法相比,所提出的攝像機分配算法能夠保持恒定的幀速率,并實現顯著降低干擾屏蔽器的目標拒絕率。
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