JP5992090B2 - モニタリングおよび監視の用途のためのカメラのアレイにおける最適なカメラ選択 - Google Patents
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Description
[1] X=[X1X2...XNoC]
最大分解能の値をnRと仮定すると、各ベクトル要素は、一般の場合、
[2] Xi∈{0、1、2、...、nR}
として見なすことができる、ただし、ポイントおよびカメラは、2次元地域にわたって、いずれもの位置にばらまくことができる。
[3] Resassj(X)=max(Xcj)
として記述することができる、ただし、
[4] Cj={i、Xi≦V(i、j)}
である。あるいは、ベクトル不等式を使用して、次の方程式を記述することができる。
[5] Resassj(X)=max(X(X≦V(i、j)))
Claims (22)
- マルチカメラによるモニタリング環境においてカメラ配置の効率、数および分解能を自動的に最適化するための方法であって、
最大分解能行列Vを決定することであって、前記Vの各要素vi、jが最大分解能を表し、その最大分解能によって、カメラciは、前記マルチカメラ監視環境でポイントpjをモニタすることが可能である、決定することと;
所望の分解能ベクトルResdesを受け取ることであって、前記Resdesの各要素が、各ポイントに対する所望の分解能を表す、受け取ることと;
前記Resdesから考えて前記Vの前記要素を評価し、コスト関数を考慮して最適なカメラと分解能の選択を決定することであって、前記コスト関数は、各ポイントに割り当てられた分解能の誤差を少なくとも含む、決定することとを含む、方法。 - マルチカメラによるモニタリング環境においてカメラ配置の効率、数および分解能を自動的に最適化するように動作可能なコンピューティングデバイスにおいて、
命令を格納するように構成されるメモリと;
所望の分解能ベクトルResdesを受け取るように構成される入力装置であって、前記Resdesの各要素が、前記マルチカメラ監視環境中の各ポイントに対する所望の分解能を表す、入力装置と;
プロセッサであって:
最大分解能行列Vを決定し、前記Vの各要素vi、jが最大分解能を表し、その最大分解能によって、カメラciは、前記マルチカメラ環境でポイントpjをモニタすることが可能であり、かつ
前記Resdesから考えて前記Vの前記要素を評価し、コスト関数を考慮して最適なカメラと分解能の選択を決定し、前記コスト関数は、各ポイントに割り当てられた分解能の誤差を少なくとも含むように構成される、プロセッサとを含む、コンピューティングデバイス。 - モニタリングおよび監視の用途のためのカメラのアレイにおける最適なカメラ選択のための方法であって、
直線軸に沿った間隔に対して規定された複数のカメラと関連付けられた複数の分解能を決定することと;
前記間隔におけるポイントおよび前記ポイントに対する所望の分解能と関連付けられた情報を受け取ることと;
組み合わせ状態の格子を形成することであって、各レベルが、前記ポイントの線形順序に従って1つのポイントを表し、前記1つのポイントをカバーするカメラの分解能の可能な組み合わせが、対応するレベルについての状態としてリストアップされる、形成することと;
前記格子の形で横切られる各経路中の分解能の制約に従いながら、生存経路が決定されるまで、前記レベルによって最適な経路を評価することと;
前記格子中の各経路に対して非ゼロ分解能からゼロ分解能への遷移をモニタすることと;
前記非ゼロ分解能から前記ゼロ分解能への遷移が起きたとき、変数を予め定めた値に設定することと;
コストがもっとも低い現在の状態に入る分岐として現在の分岐を選択することとを含む、方法。 - モニタリングおよび監視の用途のためのカメラのアレイにおける最適なカメラ選択のための方法であって、
直線軸に沿った間隔に対して規定された複数のカメラと関連付けられた複数の分解能を決定することと;
前記間隔におけるポイントおよび前記ポイントに対する所望の分解能と関連付けられた情報を受け取ることと;
組み合わせ状態の格子を形成することであって、各レベルが、前記ポイントの線形順序に従って1つのポイントを表し、前記1つのポイントをカバーするカメラの分解能の可能な組み合わせが、対応するレベルについての状態としてリストアップされる、形成することと;
前記格子の形で横切られる各経路中の分解能の制約に従いながら、生存経路が決定されるまで、前記レベルによって最適な経路を評価することと;
前記ポイント、および前記ポイントへのカメラ割り当ての可能な組み合わせを評価することと;
各ポイントに対して1つまたは複数の可能なカメラと分解能の組み合わせを決定する際、分解能の無矛盾性を検査することと;
前記分解能の無矛盾性に違反する、可能なカメラと分解能の組み合わせを削除することと;
残されたカメラと分解能の組み合わせの中でカメラと分解能の1つの組み合わせを選択することとを含む、方法。 - モニタリングおよび監視の用途のためのカメラのアレイにおける最適なカメラ選択のための方法であって、
直線軸に沿った間隔に対して規定された複数のカメラと関連付けられた複数の分解能を決定することと;
前記間隔におけるポイントおよび前記ポイントに対する所望の分解能と関連付けられた情報を受け取ることと;
組み合わせ状態の格子を形成することであって、各レベルが、前記ポイントの線形順序に従って1つのポイントを表し、前記1つのポイントをカバーするカメラの分解能の可能な組み合わせが、対応するレベルについての状態としてリストアップされる、形成することと;
前記格子の形で横切られる各経路中の分解能の制約に従いながら、生存経路が決定されるまで、前記レベルによって最適な経路を評価することと;
各遷移の総コストを、カメラ数と分解能のコストの線形の組み合わせとして規定することとを含む、方法。 - マルチカメラによるモニタリング環境においてカメラ配置の効率、数および分解能を最適化するための請求項1記載の前記方法を1つまたは複数のプロセッサで実行するための命令が格納されたコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記コスト関数に関する重み付けパラメータから考えて前記Vの前記要素を評価することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- いくつかの選択されたカメラのコストと分解能コストの誤差を、前記重み付けパラメータを用いて線形に結合して、総コストを決定することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- 前記マルチカメラによるモニタリング環境で、各ポイントについて、前記総コストを最小にして、前記最適なカメラと前記最適な分解能を決定することをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 直線軸に沿った間隔に対して規定された前記分解能を受け取ることと;
前記間隔を表すポイントを選択することとをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 各間隔の中間ポイントのようなポイントを選択することをさらに含む、請求項10に記載の方法。
- 各間隔に対するコストを、前記間隔に対する所望の分解能と前記間隔の長さの積として計算することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記プロセッサは、さらに、貪欲技法を用いて、繰り返し前記総コストを最小にするように構成される、請求項2に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記プロセッサは、さらに、
選択されたカメラおよび割り当てられた分解能によって、各繰り返しで、前記総コストをもっとも大きく削減させるように、カメラを選択し、分解能をその選択されたカメラに割り当て;かつ
他のカメラまたは分解能の選択によって、前記コスト関数が減少しないようになるまで、前記繰り返しを継続させるように構成される、請求項13に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記プロセッサは、さらに、
直線軸に沿った間隔に対して規定された前記分解能を受け取り;かつ
前記間隔を表すポイントを選択するように構成される、請求項2に記載のコンピューティングデバイス。 - 各分解能が、ズームのレベルを表す、請求項2に記載のコンピューティングデバイス。
- 貪欲技法を用いて、繰り返し前記総コストを最小にすることと;
選択されたカメラおよび割り当てられた分解能によって、各繰り返しで、前記総コストをもっとも大きく削減させるように、カメラを選択し、分解能をその選択されたカメラに割り当てることと;
他のカメラまたは分解能の選択によって、前記コスト関数が減少しないようになるまで、前記繰り返しを継続することとをさらに含む、請求項1記載の方法。 - 前記カメラは、単一分解能のカメラ、マルチ分解能のカメラ、多方向のカメラ、マルチ分解能/多方向のカメラおよびパンチルトズーム(PTZ)カメラの1つを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記プロセッサは、さらに、前記コスト関数に関する重み付けパラメータから考えて前記Vの前記要素を評価し;かつ
いくつかの選択されたカメラのコストと分解能コストの誤差を、前記重み付けパラメータを用いて線形に結合して、総コストを決定するように構成される、請求項2に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記プロセッサは、さらに、前記マルチカメラによるモニタリング環境で、各ポイントについて、前記総コストを最小にして、前記最適なカメラと前記最適な分解能を決定するように構成される、請求項19に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記プロセッサは、さらに、直線軸に沿った間隔に対して規定された前記分解能を受け取り;かつ
各間隔の中間ポイントのようなポイントを選択するように構成される、請求項2に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記プロセッサは、さらに、各間隔に対するコストを、前記間隔に対する所望の分解能と前記間隔の長さの積として計算するように構成される、請求項21に記載のコンピューティングデバイス。
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