Distribución de una Red de Cámaras usando Algoritmos de Búsqueda Codiciosa y Genéticos
DOI:
https://doi.org/10.30973/progmat/2013.5.1/1Palabras clave:
Red de cámaras, Algoritmos Genéticos, Greedy searchResumen
En este artículo se aborda el problema de la distribución de un conjunto de cámaras en un espacio de trabajo cerrado, con el objetivo de visualizar un área de interés en su totalidad en cada instante de tiempo. La metodología a seguir en este proyecto se basa en modelos de geometría computacional y proyectiva, así como características de detección y algoritmos de búsqueda. La experimentación se realiza empleando la misma metodología, variando únicamente los algoritmos de búsqueda que se implementarán, siendo estos algoritmos genéticos y búsqueda codiciosa (greedy search en inglés), con la finalidad de realizar una comparación de los resultados obtenidos con cada uno de los algoritmos mencionados, evaluando la cobertura del área de interés obtenida, así como el tiempo de computo involucrado en el análisis.
Citas
C. Taylor, A. Rahimi, J. Bachrach, H. Shrobe, A. Grue. (2006). “Simultaneous localization, calibration, and tracking in an ad hoc sensor network”. Proceedings of the 5th International Conference on Information Processing in Sensor Networks, 27- 33. https://doi.org/10.1145/1127777.1127785
S. Funiak, C. Guestrin, M. Paskin, R. Sukthankar. (2006). “Distributed localization of networked cameras”. Proceedings of the 5th International Conference on Information Processing in Sensor Networks, 34-42. https://doi.org/10.1145/1127777.1127786
Makris D., Ellis T. and Black J. (2004). “Bridging the gaps between cameras”. Computer Vision and Pattern Recognition Vol. 2, 205–210. https://doi.org/10.1109/CVPR.2004.1315165
Marinakis D., Dudek G. and Fleet D. (2005). “Learning sensor network topology through Monte Carlo Expectation Maximization”. International Conference on Robotics and Automation, 4581– 4587. https://doi.org/10.1109/ROBOT.2005.1570826
Niu C. and Grimson E. (2006). “Recovering non-overlapping network topology using farfield vehicle tracking data”. International Conference on Pattern Recognition Vol. 4, 944–949. https://doi.org/10.1109/ICPR.2006.985
Tieu K., Dalley G. and Grimson E. (2005). “Inference of nonoverlapping camera network topology by measuring statistical dependence”. International Conference on Computer Vision pp. 1842– 1849. https://doi.org/10.1109/ICCV.2005.122
Chakrabarty K, Iyengar S S, Hairong and Cho E (2002). “Grid Coverage for Surveillance and Target Location in Distributed Sensor Networks”. IEEE Transactions on Computers pp. 1448 – 1453. https://doi.org/10.1109/TC.2002.1146711
Horster E and Lienhart R (2006). “Calibrating and optimizing poses of visual sensors in distributed platforms”. Multimedia Systems 12, 195–210. https://doi.org/10.1007/s00530-006-0057-6
Horster E and Lienhart R (2009). “Multi-Camera Networks: Concepts and Applications”. Elsevier, ISBN-13: 978-0-12-374633-7.
Pierre David, Vincente Idasiak and Frédéric Kratz. (2007). “A sensor placement approach for monitoring of indoor scenes”. European Conference on Smart Sensing and Contex, LNCS, 110- 125. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75696-5_7
Osais Y, St-Hilaire M and Yu. F R (2009). “On Sensor Placement for Directional Wireless Sensor Networks”. IEEE International Conference on Communications pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/ICC.2009.5199248
De Berg M., Cheong O., Van Kreveld M. and Overmars M. (2008). “Computational Geometry: Algorithms and Applications”. Springer, 3rd. Edition. https://doi.org/10.1007/978-3-662-03427-9
Holland, J. H. (1975). “Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence”. University of Michigan Press, Ann Arbor.
Mitsuo, Gen (2000). “Genetic algorithms & engineering optimization”, John Wiley & Son, Chapter 9.
David E. Goldberg (1996). “Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning”. Oxford University Press, New York.
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