Adversarial Path Planning for Optimal Camera Positioning

要約

視覚センサーの使用は、とりわけ、犯罪や危険な出来事の検出と防止におけるいくつかのアプリケーションによって推進されています。
全体をカバーするための最適なカメラ配置の問題は 10 年ほど前に解決されましたが、「移動中」のオブジェクトの認識を最大化するカメラの配置の問題はまだ解決されていません。
この論文の目的は、ハミルトン-ヤコビ方程式の解決に基づいて最適性が証明されている敵対的方法を提供することによって、この問題に取り組むことです。
この問題は、最初に敵対者の視点を想定することによって攻撃されます。つまり、検出の確率と再構築の品質を最小化するパスを明示的に計算します。
この結果に基づいて、カメラ構成の最適性測定を導入し、シミュレーテッド アニーリング アルゴリズムを実行して、最適なカメラ配置を見つけます。

要約(オリジナル)

The use of visual sensors is flourishing, driven among others by the several applications in detection and prevention of crimes or dangerous events. While the problem of optimal camera placement for total coverage has been solved for a decade or so, that of the arrangement of cameras maximizing the recognition of objects ‘in-transit’ is still open. The objective of this paper is to attack this problem by providing an adversarial method of proven optimality based on the resolution of Hamilton-Jacobi equations. The problem is attacked by first assuming the perspective of an adversary, i.e. computing explicitly the path minimizing the probability of detection and the quality of reconstruction. Building on this result, we introduce an optimality measure for camera configurations and perform a simulated annealing algorithm to find the optimal camera placement.

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