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Autonomous, lightweight calibration of visual sensor networks with dense coverage
Untertitel:
Kurzfassung:

We present an algorithm for autonomous network calibration of visual sensor networks, which become more and more pervasive since they can be found in various everyday life environments. The proposed algorithm works in a fully decentralized way and minimizes usage of cost-intensive vision algorithms. To achieve network calibration, our approach relies on jointly detected objects and geometric relations between camera nodes. Distances and angles are the only information required to be exchanged between nodes. The process works iteratively until cameras have determined the relative position and orientation of their neighbors. Preliminary results are demonstrated using our visual sensor network simulator.

Schlagworte:
Publikationstyp: Beitrag in Sammelwerk (Autorenschaft)
Art der Veröffentlichung Online Publikation
Erschienen in: 2016 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops
2016 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops
zur Publikation
 ( IEEE; )
Erscheinungdatum: 04.2016
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 1 - 4

Identifikatoren

ISBN: -
ISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/PERCOMW.2016.7457062
AC-Nummer: -
Homepage: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7457062
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020  Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
https://nes.aau.at/
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 102021 - Pervasive Computing
  • 102022 - Softwareentwicklung
  • 202017 - Embedded Systems
  • 202036 - Sensorik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Kooperationspartner ausgewählt

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