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时间:2019-05-25
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1、计算机研究与发展ISSN1000—1239[CN11—1777/TPJournalofComputerResearchandDevelopment47(Suppl.):60—63,2010多媒体传感器网络中基于多视觉信息的被动目标定位算法张波1七罗海勇2刘冀伟1赵方3刘少帅2’3林以明21(北京科技大学信息工程学院北京100083)2(中国科学院计算技术研究所普适计算研究中心北京100190)3(北京邮电大学北京100876)(zhangbo@ict.ac.cn)Multi-VisionBasedPassiveTargetLocal
2、izationforMultimediaSensorNetworksZhangB01”,LuoHaiyon92,LiuJiweil,ZhaoFan93,LiuShaoshuai2”,andLinYimin921(SchoolofInformationEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083)2(PervasiveComputingResearchCenter,InstituteofComputingTechnology,Chi邶seAcadem
3、yofSciences,Beijing100190)3(BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876)AbstractLocalizationinwirelesssensornetworkisanimportantandmeaningfulproblem,buttheexistingtraditionalalgorithmsdonotapplytotheemergingmultimediasensornetworks,becauseofthedirection
4、alandregionalsensingmodelofthecameranode,andnoactivecommunicationlinkbetweenpassivetargetandbeacons.Anewalgorithmfortargetlocationcollaborativelyispresentedinthispaper.Atfirst,aclusterisformedself-organizationbysomecameranodeswhodetectthetarget,withthemonocularimagingm
5、odel;thenalinearequationisestablishedusingthecoordinatesofthetwopointsontheplane,whichareprojectedfromthetopandbottomimagepointsoftheobject.Afterthat,alllinearequationsbuiltoneachnodearefusedoncluster-headnode,andacostfunctionisestablishedbasedonleastmeansquareerror。so
6、thatthecoordinatesinformationoftargetisobtainedbyminimizingthecostfunction.Finally,realexperimentverifiesthehighprecisionofthismethod.Keywordsmultimediasensornetworks;localization;passivetargetlocalization摘要目标定位是无线传感器网络应用研究中一个重要而有意义的问题,由于被动目标与信标间无主动通信联系,以及摄像机节点本身传感模型的方
7、向性和区域性,使得传统的定位算法并不适用于新兴的多媒体传感器网络.提出了一种多媒体传感器网络中基于多视觉信息的被动目标定位算法,由发现目标的若干个摄像机节点自组织形成簇,利用单目视觉成像模型,获取目标的上下两点在定位平面的坐标后建立在统一世界坐标系下的直线表达式,簇头节点融合簇内所有直线方程,建立最小二乘意义下的代价函数,令其取最小值从而获得目标的准确位置坐标信息.最后通过实验验证了本算法比仅用单摄像机节点直接定位能够获得更高的定位精度.关键词多媒体传感器网络;定位算法;被动目标定位中图法分类号TP391传感器网络中一个关键的信息就
8、是位置信息,包括传感器节点自身的位置Ⅲ以及被监测目标的位置嘲,尤其后者在诸如监控、机器人导航、人体运动分析等实际应用方面有着十分重要的作用.有关无收稿日期:2010—09—08基金项目:国家自然科学基金项目(60873244,6097
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