Red de sensores visuales: Explorando el poder de las redes de sensores visuales en visión por computadora

Por Fouad Sabry

¿Qué es una red de sensores visuales?

Una red de sensores visuales o una red de cámaras inteligentes o una red de cámaras inteligentes es una red de dispositivos de cámaras inteligentes distribuidos espacialmente capaces de procesar, intercambiar datos y fusionar imágenes de una escena desde una variedad de puntos de vista en alguna forma más útil que las imágenes individuales. Una red de sensores visuales puede ser un tipo de red de sensores inalámbricos, y gran parte de la teoría y aplicación de esta última se aplica a la primera. La red generalmente consta de las propias cámaras, que tienen algunas capacidades locales de procesamiento, comunicación y almacenamiento de imágenes, y posiblemente una o más computadoras centrales, donde los datos de imágenes de múltiples cámaras se procesan y fusionan aún más. Las redes de sensores visuales también brindan algunos servicios de alto nivel al usuario para que la gran cantidad de datos se pueda resumir en información de interés mediante consultas específicas.

Cómo se beneficiará

(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:

Capítulo 1: Red de sensores visuales

Capítulo 2: Visión por computadora

Capítulo 3: Smartdust

Capítulo 4: Red de sensores inalámbricos

Capítulo 5: Cámara inteligente

Capítulo 6: Fusión de sensores

Capítulo 7 : Edge Computing

Capítulo 8: Sistema de posicionamiento interior

Capítulo 9: Cuadrícula de sensores

Capítulo 10: Privacidad visual

(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la red de sensores visuales.

(III) Ejemplos del mundo real para el uso de la red de sensores visuales en muchos campos.

Para quién es este libro

Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Red de Sensores Visuales.

 

 

• Idioma: Español
• Editorial: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]
• Fecha de lanzamiento: 5 may 2024

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Capítulo 1: Red de sensores visuales

Una red de sensores visuales, red de cámaras inteligentes o red de cámaras inteligentes es una red de dispositivos de cámaras inteligentes dispersos espacialmente capaces de procesar, intercambiar datos y fusionar imágenes de una escena desde varias perspectivas en una forma más utilizable que las imágenes individuales.

La principal distinción entre las redes de sensores visuales y otros tipos de redes de sensores es la naturaleza y el volumen de información adquirida por los sensores individuales: a diferencia de la mayoría de los sensores, las cámaras tienen un campo de visión direccional y capturan una gran cantidad de datos visuales que pueden procesarse parcialmente independientemente de los datos de otras cámaras. Alternativamente, los sensores visuales miden patrones, mientras que la mayoría de los sensores miden un valor como la temperatura o la presión. En consecuencia, la comunicación en las redes de sensores visuales difiere significativamente de la de las redes de sensores convencionales.

Las aplicaciones que involucran la vigilancia de áreas, el seguimiento y el monitoreo ambiental son las que más se benefician de las redes de sensores visuales. Particularmente útil en aplicaciones de vigilancia es la capacidad de realizar una reconstrucción 3D densa de una escena y almacenar datos a lo largo del tiempo, lo que permite a los operadores ver los eventos a medida que se desarrollan durante cualquier período de tiempo (incluido el momento presente) desde cualquier punto de vista arbitrario en el área cubierta, lo que incluso les permite volar alrededor de la escena en tiempo real. Mediante el reconocimiento de objetos y otros enfoques, un análisis de alto nivel puede rastrear de forma inteligente cosas (como personas o automóviles) en una escena e incluso discernir lo que están haciendo, lo que permite que se notifiquen automáticamente acciones específicas al operador. Otro potencial es el uso de redes de sensores visuales en las telecomunicaciones, en las que la red seleccionaría automáticamente la mejor vista de un evento en vivo (tal vez uno que fue fabricado deliberadamente).

{Fin del capítulo 1}

Capítulo 2: Visión artificial

El estudio de cómo las computadoras pueden obtener conocimiento de alto nivel a partir de imágenes o videos digitales es el foco del área científica multidisciplinaria de la visión por computadora. Desde el punto de vista tecnológico, investiga e intenta automatizar actividades que están dentro de las capacidades del sistema visual humano.

Las tareas asociadas con la visión por computadora incluyen técnicas para obtener, procesar, analizar y comprender imágenes digitales, así como la extracción de datos de alta dimensión del entorno físico para crear información numérica o simbólica, como juicios.

La visión por computadora es un subcampo de las ciencias de la computación que investiga los fundamentos teóricos de los sistemas artificiales diseñados para obtener información de imágenes. Los datos visuales pueden presentarse en una variedad de formatos, incluidas secuencias de video, imágenes obtenidas de varias cámaras, datos multidimensionales obtenidos de un escáner 3D o equipo de escaneo médico, etc. El objetivo del campo técnico conocido como visión por computador es implementar las ideas y modelos que ha desarrollado en el proceso de construcción de sistemas de visión por computador.

Los campos de la reconstrucción de escenas, la detección de objetos, la detección de eventos, el seguimiento de vídeo, el reconocimiento de objetos, la estimación de poses en 3D, el aprendizaje, la indexación, la estimación de movimiento, el servoing visual, el modelado de escenas en 3D y la restauración de imágenes son subdominios de la visión por ordenador. Otros subdominios de la visión artificial incluyen el modelado de escenas en 3D.

La visión por computadora es un estudio multidisciplinario que examina cómo se pueden programar las computadoras para extraer conocimiento de alto nivel de imágenes o películas digitales. Esta área se centra en cómo se puede enseñar a las computadoras a comprender lo que se les muestra. Desde el punto de vista de la ingeniería, el objetivo es encontrar formas de automatizar operaciones que ya pueden ser realizadas por el sistema visual humano. La visión por computadora es un campo de estudio en el campo de la tecnología de la información que se centra en la aplicación de teorías y modelos existentes al proceso de construcción de sistemas de visión por computadora.

A finales de la década de 1960, las universidades que estaban a la vanguardia de la inteligencia artificial fueron las primeras en experimentar con la visión por computadora. Su propósito era funcionar de una manera similar a la del sistema visual humano, con el objetivo final de imbuir a los robots de un comportamiento inteligente. En la década de 1990, varias de las áreas de estudio que se habían estudiado antes se volvieron más activas que las demás. El estudio de las reconstrucciones tridimensionales proyectivas condujo a una comprensión más profunda de cómo calibrar una cámara. Con la introducción de técnicas de optimización para la calibración de la cámara, quedó claro que un número significativo de los conceptos habían sido investigados previamente por la disciplina de la teoría del ajuste de haces de la fotogrametría. Esto salió a la luz como resultado de este desarrollo. Esto dio lugar al desarrollo de técnicas para realizar reconstrucciones tridimensionales dispersas de escenas utilizando varias fotografías. Tanto el problema de la correspondencia estéreo densa como el desarrollo de otros enfoques estéreo multivista vieron cierto grado de avance. Al mismo tiempo, se utilizaron muchas variantes de corte gráfico para abordar el problema de la segmentación de imágenes. Esta década fue especialmente significativa, ya que fue la primera vez que se utilizaron en la práctica métodos de aprendizaje estadístico para la tarea de reconocer rostros en fotografías (ver Eigenface). Las áreas de gráficos por computadora y visión por computadora se han entrelazado más en los últimos años, lo que ha llevado a un gran aumento en la cantidad de colaboración que ha tenido lugar