시각 센서 네트워크: 컴퓨터 비전에서 시각 센서 네트워크의 힘 탐구

By Fouad Sabry

시각 센서 네트워크란?

시각 센서 네트워크, 스마트 카메라 네트워크 또는 지능형 카메라 네트워크는 다양한 관점에서 장면의 이미지를 처리하고, 데이터를 교환하고, 개별 이미지보다 더 유용한 형태로 융합할 수 있는 공간적으로 분산된 스마트 카메라 장치의 네트워크입니다. 시각 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 유형일 수 있으며, 후자의 이론과 응용이 대부분 전자에 적용됩니다. 네트워크는 일반적으로 일부 로컬 이미지 처리, 통신 및 저장 기능을 갖춘 카메라 자체와 여러 카메라의 이미지 데이터를 추가로 처리하고 융합하는 하나 이상의 중앙 컴퓨터로 구성됩니다. 시각 센서 네트워크는 또한 특정 쿼리를 사용하여 대량의 데이터를 관심 있는 정보로 추출할 수 있도록 사용자에게 몇 가지 높은 수준의 서비스를 제공합니다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 시각 센서 네트워크

2장: 컴퓨터 비전

3장: 스마트더스트

4장: 무선 센서 네트워크

5장: 스마트 카메라

6장: 센서 융합

7장: 엣지 컴퓨팅

8장: 실내 포지셔닝 시스템

9장: 센서 그리드

10장: 시각적 개인 정보 보호

(II) 시각 센서 네트워크에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.

(III) 다양한 분야에서 시각 센서 네트워크를 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자, 그리고 모든 종류의 시각 센서 네트워크에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: May 5, 2024

Book preview

1장: 시각 센서 네트워크

시각 센서 네트워크, 스마트 카메라 네트워크 또는 지능형 카메라 네트워크는 여러 관점에서 장면의 이미지를 처리, 데이터 교환 및 개별 이미지보다 더 유용한 형태로 융합할 수 있는 공간적으로 분산된 스마트 카메라 장치의 네트워크입니다.

시각 센서 네트워크와 다른 유형의 센서 네트워크 간의 주요 차이점은 개별 센서가 수집하는 정보의 특성과 양입니다: 대부분의 센서와 달리 카메라는 지향성 시야를 가지며 다른 카메라의 데이터와 독립적으로 부분적으로 처리할 수 있는 많은 양의 시각 데이터를 캡처합니다. 또는 시각 센서는 패턴을 측정하는 반면 대부분의 센서는 온도 또는 압력과 같은 값을 측정합니다. 결과적으로, 시각 센서 네트워크에서의 통신은 기존 센서 네트워크의 통신과 크게 다릅니다.

지역 감시, 추적 및 환경 모니터링과 관련된 응용 분야는 시각 센서 네트워크의 이점을 최대한 활용할 수 있습니다. 감시 애플리케이션에서 특히 유용한 기능은 장면의 조밀한 3D 재구성을 수행하고 시간 경과에 따른 데이터를 저장하여 운영자가 해당 영역의 임의의 관점에서 모든 기간(현재 순간 포함)에 걸쳐 전개되는 이벤트를 볼 수 있도록 하고 실시간으로 장면 주위를 비행할 수도 있습니다. 객체 인식 및 기타 접근 방식을 사용하여 높은 수준의 분석은 장면 전체에서 사물(예: 사람 또는 자동차)을 지능적으로 추적하고 그들이 무엇을 하고 있는지 식별하여 특정 작업을 운영자에게 자동으로 알릴 수 있습니다. 또 다른 잠재력은 통신 분야에서 시각 센서 네트워크를 사용하는 것인데, 이 네트워크는 라이브 이벤트(아마도 의도적으로 제조된 것)의 최상의 보기를 자동으로 선택합니다.

{챕터 1 종료}

챕터 2: 컴퓨터 비전

컴퓨터가 디지털 사진이나 비디오에서 높은 수준의 지식을 도출하는 방법에 대한 연구는 컴퓨터 비전의 다학제 과학 분야의 초점입니다. 기술적 관점에서 인간 시각 시스템의 기능 내에 있는 활동을 조사하고 자동화하려고 시도합니다.

컴퓨터 비전과 관련된 작업에는 디지털 사진을 획득, 처리, 분석 및 이해하는 기술뿐만 아니라 판단과 같은 숫자 또는 기호 정보를 생성하기 위해 물리적 환경에서 고차원 데이터를 추출하는 기술이 포함됩니다.

컴퓨터 비전은 그림에서 정보를 추출하도록 설계된 인공 시스템의 이론적 토대를 조사하는 컴퓨터 과학의 하위 분야입니다. 시각 데이터는 비디오 시퀀스, 여러 카메라로부터 획득된 이미지, 3D 스캐너 또는 의료 스캐닝 장비로부터 획득된 다차원 데이터 등을 포함하는 다양한 포맷으로 제공될 수 있다. 컴퓨터 비전으로 알려진 기술 분야의 목표는 컴퓨터 비전 시스템을 구축하는 과정에서 개발한 아이디어와 모델을 구현하는 것입니다.

장면 재구성, 물체 감지, 이벤트 감지, 비디오 추적, 물체 인식, 3D 포즈 추정, 학습, 인덱싱, 동작 추정, 비주얼 서보잉, 3D 장면 모델링 및 이미지 복원 분야는 모두 컴퓨터 비전의 하위 영역입니다. 컴퓨터 비전의 다른 하위 영역에는 3D 장면 모델링이 포함됩니다.

컴퓨터 비전은 디지털 사진이나 영화에서 높은 수준의 지식을 추출하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법을 조사하는 종합 연구입니다. 이 영역은 컴퓨터가 표시되는 내용을 이해하도록 컴퓨터를 가르치는 방법에 중점을 둡니다. 엔지니어링의 관점에서 목표는 인간의 시각 시스템이 이미 수행할 수 있는 작업을 자동화하는 방법을 찾는 것입니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터 비전 시스템 구축 프로세스에 기존 이론과 모델을 적용하는 데 중점을 둔 정보 기술 분야의 연구 분야입니다.

1960년대 후반, 인공 지능의 최첨단에 있던 대학들이 처음으로 컴퓨터 비전을 실험했습니다. 그 목적은 로봇에 지능적인 행동을 부여하는 궁극적인 목표로 인간의 시각 시스템과 유사한 방식으로 기능하는 것이었습니다. 1990년대에는 이전에 연구되었던 여러 연구 분야가 다른 분야보다 더 활발해졌습니다. 투영 3차원 재구성에 대한 연구는 카메라를 보정하는 방법에 대한 더 깊은 이해로 이어졌습니다. 카메라 캘리브레이션을 위한 최적화 기법의 도입으로 상당수의 개념이 이전에 사진 측량의 번들 조정 이론 분야에서 조사되었다는 것이 분명해졌습니다. 이것은 이러한 발전의 결과로 밝혀졌습니다. 그 결과 여러 장의 사진을 사용하여 장면을 드문드문 3차원으로 재구성하는 기술이 개발되었습니다. 조밀한 스테레오 대응 문제와 추가 멀티뷰 스테레오 접근 방식의 개발 모두 어느 정도의 전진을 보였습니다. 동시에, 그림 분할 문제를 해결하기 위해 그래프 컷의 많은 변형이 사용되었습니다. 이 10년은 사진에서 얼굴을 인식하는 작업에 통계적 학습 방법이 실제로 사용된 최초의 시기였기 때문에 특히 중요합니다(Eigenface 참조). 컴퓨터 그래픽과 컴퓨터 비전 분야는 최근 몇 년 동안 더욱 얽혀 있으며, 이로 인해 둘 사이에 발생하는 협업의 양이 크게 증가했습니다. 여기에는 라이트 필드 렌더링, 파노라마 사진 스티칭, 이미지 모핑, 뷰 보간 및 이미지 기반 렌더링의 초기 형태가 포함되었습니다. 컴퓨터 비전 분야는 딥 러닝을 기반으로 한 알고리즘의 개발 덕분에 새로운 생명을 얻었습니다. 분류에서 광학