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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于增強學習的節點動態選擇方法

      基于增強學習的節點動態選擇方法

      2018-01-18 | rar | 2.20 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　近年來，攝像機網絡成為計算機視覺及應用領域的熱點之一．在有效解決單攝像機存在的視域（field of　view）范圍有限、遮擋和持續跟蹤等問題的同時，攝像機網絡也帶來了諸如多攝像機部署和控制、多路高分辨率和高幀率視頻流實時融合、多攝像機協作和節點選擇等新的挑戰，其中，攝像機節點的自動選擇，即從多路視頻中選取并推送富信息量的視頻，成為基于攝像機網絡的目標跟蹤與定位、區域覆蓋、監控與行為分析和視頻摘要等應用的基本問題之一，尤其在近年來不斷涌現的智能家庭、關鍵區域安全監控等應用中，通過節點選擇獲取特定目標高質量視頻已成為解決視頻數據傳輸、節點供電和顯示終端數目等條件受限問題的有效途徑．與一般傳感器網絡節點選擇問題［ll］不同的是，攝像機感知環境具有方向性，不能簡單地根據目標的位置遠近選擇最優節點，同時受到背景、光照等因素影響，視覺計算引入了一定的誤差，處理結果在時間序列上表現出一定的不穩定性．與之類似，針對三維模型的視角選擇問題在圖形學領域中也進行了廣泛研究，與攝像機節點選擇問題不同的是，前者要求精確定義對象模型，無需考慮背景等因素，且模型分析通常在靜態環境下進行．綜上所述，攝像機網絡中節點選擇問題難點在于：首先要建立動態選擇機制，即應在某一時間點上基于當前和歷史觀察選擇合適節點，使期望視覺信息量最大，且輸出視頻應盡量平滑無頻繁切換：其次需要根據應用需求設計可適應不同攝像機參數、背景和環境變化的視覺信息評價準則．
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