闭路电视已被广泛用于各种场景中，为防御安全提供了有效的信息。文回顾了视频传感器网络中有关覆盖范围问题的研究。频传感器网络具有定向传感器网络的一般特征。虑到监视对象通常具有面部朝向属性，因此视频传感器阵列的感知模型与方向传感器阵列的一般感知模型不同。据传感模型是否考虑监视目标的方向，介绍了视频传感器网络中的典型点覆盖，区域覆盖和近距离覆盖算法。外，还讨论了存在的问题和可能的未来研究方向。年来，无线传感器网络不仅在学术界得到了广泛的研究，而且还引起了业界的关注。们已逐渐采用实际应用，并且其应用需求已经多样化。着相机制造水平的提高，成本逐渐降低，这使得有可能形成集成在以下节点中的视频传感器网络（视觉传感器网络，VSN或无线视频传感器网络，VWSN）。
线传感器网络。频传感器网络是具有无线通信视频捕获功能的多个节点的自组织网络系统，用于检测，收集和处理网络中的目标对象信息。络的覆盖范围。频传感器网络提供的图像信息相对丰富和准确，通常用于环境监控，目标定位和跟踪，智能家居监控和远程医疗监控。无线传感器网络中，覆盖范围是重要的基础研究问题。盖问题着眼于如何定位和调度传感器节点的操作，以便可以有效地感知无线网络区域中的信息。盖范围问题通常与传感器节点部署和工作计划，网络连接性和能源效率的研究有关。大多数无线传感器网络中，传感器节点接收的信息不是定向的，例如温度和湿度信息。此，在研究覆盖问题时，通常假设传感器的检测区域是以节点的位置为中心的圆。视频传感器网络中，节点感知到的目标图像不仅与它的放置位置有关，而且与它的放置角度和拍摄参数有关。相同的位置条件下，摄像机角度不同，并且捕获的视频信息也非常不同。使得视频传感器网络的感知模型与传统传感器网络的感知模型有很大的不同，还研究了视频传感器网络的覆盖问题。出了新的挑战。前，大多数研究视频传感器网络覆盖问题的文献都将视频传感器网络视为一种定向传感器网络，它只是考虑了摄像头的位置和角度以最大限度地提高覆盖率，成本，网络连接性，能源该算法旨在提高效率和健壮性。是，在某些实际应用中，如果要监视非法入侵者，仅捕获入侵者的后备，就无法满足监视需求。
此，[1]考虑了目标的方向并提出了完全覆盖的问题。文介绍了近年来视频传感器网络覆盖的最新研究成果，并提出了不同感知模型下的点覆盖，区域覆盖和封闭覆盖等相关算法。该领域的研究提供有价值的参考。感器感知模型有两种类型：全向模型和定向模型：从数学模型的角度来看，有一个二进制模型和一个概率模型。向模型的检测区域包含位于传感器周围360°的信息，而定向模型的检测区域是扇形区域。感器确定目标信息时，表示是或否时，仅表示具有两个值的模型。模型也是大多数传感器网络使用的理想模型，如果目标位于检测区域中，则被认为能够感知信息，否则无法感知，并且在实际应用中，由于即使目标位于检测区域内，某些干扰因素也可能不会引起注意。此，如果通过概率模型更精确地描述感知到的信息，则该概率可能介于目标和传感器节点。能因素如距离。知模型与目标的方向无关。视频传感器阵列中，与目标方向无关的感知模型类似于传统的方向传感器感知模型：检测区域可以表示为一个扇区二维的。图1所示，其中P是视频传感器的位置，R是扇形区域的半径，α是检测视角和视频感知区域（视场， FoV）由P，R和α确定。具体地说，由于如果目标离摄像机太近，则捕获的图像无法识别目标，因此在此扇形区域中，我们使用D表示目标与目标之间的最近距离。频传感器，视频感知区域由P，R，α和D决定。目标的方向无关的感知模型未考虑检测目标的方向：如果它位于检测区域中，则认为可以感知目标。感器如何部署。传统传感器网络一样，有两种方法可以在视频传感器网络中部署节点：确定性部署和随机部署。确定性部署中，每个传感器节点的位置和方向是预定义的，而在某些随机部署中，节点的位置和方向是随机放置的。用飞机部署来随机部署。确定性部署期间，研究节点部署策略时，通常需要最小化节点覆盖的遮挡区域和重叠区域，以确保使用最少数量的节点实现最大覆盖。点。冗余的随机和确定性部署中，通常研究节点的工作调度策略以延长传感器网络的运行时间，或者假设可以旋转节点的工作方向以及节点的目标通过对节点的工作方向进行编程，可以实现能源效率和最大覆盖范围。感器感知模型。第1.1节所述，在视频传感器网络中，视频节点有两种类型的感知模型：目标方向的独立感知模型和与视频方向相关的感知模型。标。考虑覆盖问题时，我们首先需要根据应用场景的需求确定感知模型的类型。用需求和问题的目标。
能源效率为要求的覆盖问题通常通过部署节点或计划节点的工作时间和方向来优化能源使用。连通性为要求的研究[5]研究了在提供覆盖范围的同时，确保传感器网络中任何一对活动节点之间至少存在一条通信链路的方法。于容错要求的研究探讨了如何确保当某个网络节点发生故障时整个网络始终正常运行。络容错通常是通过覆盖来实现的[6]。述问题的优化目标可以是最大化网络寿命，最小化覆盖范围，最小化所选传感器节点的数量或最小化功耗。
视频传感器网络中，可以通过以计划的方式部署传感器节点，安排传感器工作时间，旋转视频传感器节点的方向以及使用传感器节点来实现优化目标。动视频传感器。据覆盖要求，传感器网络的覆盖问题可以分为三类[7-8]：目标覆盖（目标覆盖）[9-14]，区域覆盖和区域覆盖。障。面介绍了在不同感知模型下视频传感器网络覆盖控制问题的典型算法。标覆盖范围研究如何部署和计划传感器节点，以便监视区域中的目标至少被一个传感器节点覆盖。于目标在该区域中离散分布，因此目标覆盖率也称为点覆盖率。前关于视频传感器网络的文献基于独立于目标方向的感知模型。于独立于目标方向的感知模型与定向传感器网络的感知模型相同，因此定向传感器网络的某些覆盖率控制算法也适用于感知模型与视频传感器网络独立的视频传感器网络。标的方向。面介绍几种典型的目标控制算法，这些算法不考虑目标方向，因为它们的应用需求和优化目标是不同的。Ai和他的合作者[15]是定向传感器网络覆盖率研究的先驱，提出了问题MCMS（带有MinimumSensors的MaxCumageCoverage），即对于m个目标，n个节点定向传感器随机部署在监视区域中，每个传感器都有工作方向，即如何以最少的传感器节点覆盖最多的目标。者证明了MCMS问题是一个NP COMPLETE问题，并通过使用IntegerLinear编程（ILP）编程来正式表达该问题。项式时间内也可以使用集中式贪婪算法（CGA）和分布式贪婪算法（DGA）算法。CGA是一个迭代过程：每个迭代过程都会优先选择能够覆盖最多目标数量及其相应工作方向的传感器节点。DGA中，每个节点都指定一个优先级值，并将该优先级值的大小与半径两倍大的邻居进行比较。作方向的优先级较高，每次选择工作方向的原则是尽可能覆盖。的。
管CGA优化性能优于DGA，但DGA的通信量和计算复杂度较小，对于实际应用而言更好。了延长网络的生命周期，Cai等人[16]提出了MDCS（MultipleDirectionalCoverSets）问题，该问题将传感器节点的工作方向组织成一组不相交的覆盖集。有覆盖范围轮流实现最大程度地延长网络生命周期的目标。者证明了MDCS问题和DCS问题（DirectionalCoverSet）是NP COMPLETE问题。MDCS问题形式化为整数规划（MIP）问题，然后，宽松的整数约束将MIP问题变成线性规划问题（LP）。出了三种启发式算法：渐进算法，Prog Resd算法和反馈算法。后，Cai等[17]也研究了DCS问题。以覆盖所有目标的一组传感器工作方向是CoverSet，DCS Greedy集中算法和DCS Dist分布式算法。感器节点的工作方向是搜索覆盖范围集。Han等[18]研究了传感器定向节点的部署以提供连接覆盖，解决了连接点覆盖（CPD）的问题，即如何设置传感器节点的最小数量并确保连接的盖子。
于问题GSC（GeometricSectorCover）原来是NP HARD问题，是CPD问题的一个子问题，恒温阀芯因此Han和他的合作者[18]为GSC问题提出了两种近似算法。Fusco等人[19]扩展了传统定向传感器的覆盖范围，研究了如何选择最小数量的传感器节点并指定节点的工作方向，从而使目标或区域被覆盖。定T中的时间（覆盖范围的传感器的选择和方向，SODkC）。献[19]证明SODkC问题是一个NP HARD问题，并提出了一种基于贪婪策略的近似算法。于网络中传感器节点的数量受到部署的限制或限制，因此可能无法在给定的时间完全覆盖所有目标，受扩展覆盖范围的启发，[20]创新方式，覆盖目标间歇性问题。句话说，目标不会被传感器节点连续覆盖，但可以保证每个周期覆盖一次。于每个目标，两个相邻掩体之间的时间间隔是服务时间。者研究的主要问题是选择为每个传感器定义的最佳覆盖目标，以最大程度地减少最长使用时间。
文证明了这个问题是NP COMPLETE，并研究了考虑方向传感器旋转延迟的机会问题，提出了两种集中式和分布式协议。考文献[21]认为传感器阵列（A）的传输信息天线和感知信息（S）分为两种类型：全向（O）和定向（D）。感器分为OAOS，DAOS，OADS和DADS。这种情况下，研究了一种将能量最小化以确保连接性的覆盖算法。OADS和DADS也适用于视频传感器网络。者针对OADS和DADS提出了一种多对数近似算法。域覆盖要求监视区域中的每个点至少要被一个传感器节点覆盖。据感知模型是否与目标方向有关，介绍了相应的研究工作。果不考虑覆盖目标的面部朝向，则视频传感器阵列区域的覆盖范围与方向传感器阵列的覆盖范围相同，典型的相关算法如下所示。法有自己的优化目标和应用要求。考文献[22]首先提出了定向传感器网络的概念，并分析了基于视频传感器的定向传感器网络的覆盖率模型，为预测监视区域的覆盖率提供了理论基础。后，本文提出了一种算法，该算法可以部署定向传感器节点以确保其在给定覆盖范围内的连通性。者以定向通信图的形式对定向传感器阵列进行建模，也就是说，它基于是否定位两个传感器节点或是否确定两个传感器节点来确定是否连接边缘。在通信区域中，然后分析通信图的连通性并指示随机部署的方向。感器网络提出了修复其通信图连通性的方法。后，作者研究了定向传感器阵列的区域覆盖问题：在[23]中，首先针对给定覆盖范围的静态定向传感器阵列，首先准确估算了所需的传感器数量。后设计了一种区域覆盖优化算法将网络划分为几个连通的有意子图（SCSG），然后使用划分和征服方法为每个SCSG创建多层凸包，调整感知方向节点并提出了一种算法来改善覆盖范围，以最小化相同的凸度。船体中重叠的相邻节点的检测区域使覆盖区域最大化。考文献[24]研究了问题MDAC（MaximumDirectionalAreaCoverage），即对于给定区域A和一组方向传感器S，假定每个传感器具有P个检测方向，如何选择加上每个传感器的探测感，使所有传感器的覆盖范围最大。考文献[24]证明问题是NP COMPLETE，并提出了分布式glut嘴算法DGreedy，该算法根据感知到的邻居的数量来指定（如果两个传感器的检测区域有交叉点，则将它们视为邻居）。婪优先级，检测到最少邻居的传感器首先确定工作区域，然后在检测到具有很多邻居的节点后确定工作区域。[25]中，为了平衡最大化网络寿命和减小定向传感器网络中的覆盖间隙这两个相互矛盾的目标，最大程度地减小了差异。盖范围限制（MinimumCoverageBreachunderLifetimeConstraint，恒温阀芯MCBLC）和最小化LifetimderCoverageBreachConstraint（MLCBC）。文首先将MCBLC问题模型转换为完整的编程形式，然后提出了两种启发式算法（MCBLC G和MCBLC C 1）。
用的方法是将传感器的所有可选扇区（对应于它们的可选方向）排列成一组扇形子集的交集，其中每个子集是一组可实现的覆盖范围，然后进行时间分配通过使用这些覆盖率子集，该算法限制了一个事实，即在任何时候都只有一个可能的覆盖率集起作用。于MCBLC G算法（MCBLD G1），可以使用二进制搜索技术获得MLCBC问题的算法。[26]研究了最大化视频传感器网络生命周期的问题。者定义了一组地理上接近的视频传感器节点，以捕获与“语义邻居”相同或相似的场景。过提取图像的特征，对其进行分析并进行比较，可以找到这些邻居。过从语义邻居中选择冗余节点，它们可以正常睡眠以实现扩展网络生命周期的目标。Ma等。[27]进行了三维空间覆盖研究，并提出了一种基于虚拟势场分析的三维感知模型的区域覆盖增强算法。面的文献[28]提到了抓住监视目标的面部的重要性和重要性，但是它仅解决了如何从角度估计监视目标的面部取向的问题。
像处理的观点，而不是搜索范围的问题。定目标方向所覆盖的区域，无论在监视区域中目标的方向如何，视频传感器都可以捕获目标的正面，这与目标区域的覆盖范围有很大不同。通的方向传感器阵列。前考虑到它。关文献还相对较少。考文献[1]考虑了视频传感器网络监视区域中目标的方向，并首次提出了完整覆盖区域的概念。者首先定义一个点的完整覆盖范围，即对于给定的点P，无论目标在P处的脸部朝向如何，总会有一个传感器能够覆盖它的视频，即，如果目标人脸在点P的方向与它和传感器形成的矢量之间的夹角小于参数；然后，整个视角将覆盖这一点。谓全视野覆盖区域是指该区域中的每个点都对应于全帧覆盖。者主要研究了文献[1]中的以下问题：1）要确定视频传感器的界定区域是否随机部署，请确定该区域是否被全视图覆盖。2）对于给定区域并随机分布在多个摄像头传感器中，这是覆盖区域处于最大视角的概率。者分析并给出了该可能性的下限。3）网络部署问题，以确保该区域的完全覆盖。献[1]提出了一种基于四面体的确定性网络部署方法，即在三角峰处部署摄像头传感器以获得完整的覆盖范围。于参考文献[1]中看到的全覆盖概念，参考文献[29]研究了具有两种随机分布，均匀分布节点的视频传感器网络中全帧覆盖的关键条件。成完整覆盖范围的充分必要条件，以及某个点将达到完全泊松分布的充分必要条件的可能性。者还考虑了实际应用中网络的异构性，即摄像机节点的传感器参数不同的情况。考文献[2]也旨在监视目标的前方，但并非严格基于与目标方向相关的感知模型，作者的想法是确保每个监控点都有多个视频传感器，以确保更大的覆盖范围。获目标脸部正面的概率。考文献[2]提出了视频传感器阵列的定向K（DKC）覆盖问题，即如何在给定的监视区域中尽可能少地放置视频传感器，从而覆盖区域K和区域A的区域之间的比率大于定义值。者提出了一个数学模型来描述视频传感器的数量，有效检测角度和覆盖区域K的有效比率之间的关系，并证明了该模型的有效性。闭盖的目的是确保当移动目标沿着路径越过监视区域时，展开的传感器可以检测到该目标。于封闭覆盖问题的研究可分为两类：第一类是随机部署传感器网络的区域，选择一些传感器节点以使用和监视该区域以形成围栏，以便可以监控穿过传感器围栏的每个目标，另一个是确定给定区域内传感器节点的部署密度，以便可以监控该区域内任何移动目标的任何路径。面描述了在不同感知模型下对这两种类型问题的搜索。Zhang et al。30]研究了带栅栏的定向传感器网络的高覆盖范围。者力图最大化网络的生命周期，并使用图形对封闭覆盖问题建模并将其形式化为一个整体线性规划（ILP）问题。文给出了两种基于最大吞吐量的集中式算法和一种分布式算法。后，通过仿真实验评估的算法性能接近最优解。考文献[31]研究了容错方向传感器阵列的闭合覆盖问题，并提出了构建围栏覆盖k的算法。[32]提出了一种分布式算法COBRA，它是研究无线视频传感器网络的闭合覆盖率问题的最古老算法，主要是如何在视频传感器网络的矩形区域中获得闭合覆盖率。线已经部署。本思想是，每个视频传感器都会根据其与其相邻节点之间的几何关系确定所有可能的围栅线（如果两个视频传感器的覆盖区域具有交叉点，则可以构建围栅线连接边缘）。终端包括两个接收节点。算法的目的是从一个接收节点开始，并找到一条通过围栅线连接到另一个接收节点的路径，该路径穿过最少数量的传感器节点。人正在围栏。考文献[33]研究了监视目标的运动路径，并提出了一种基于虚拟势场来提高路径覆盖率的算法。[34]中，作者基于计算机几何方法描述和定义了最坏情况下的覆盖检测问题：使用质心代替节点的风扇检测区域以构造Voronoi图确定最坏情况下执行检测的最大故障路径。Tao等人[35]通过修改已部署的定向传感器网络节点的工作方向，研究了围网覆盖率高的问题。们首先研究一维强闭合覆盖问题，并提出一种具有最少传感器节点数量的多项式时间算法，然后将问题扩展到二维空间，并以DBG的形式对问题进行建模（DirectionalBarrierGraph）;调整节点的工作方向以提供可靠的覆盖范围。果有一个，作者将提供一种节能解决方案，以最小化所有节点必须旋转的角度之和和最大值。于照相机可以从不同位置获得目标的不同视角，因此在确定与目标方向相关的感知模型中的有效覆盖范围时，不仅要考虑照相机的覆盖范围，而且还要考虑到监视目标的脸部朝向，以及仅摄像机传感器的感知。
La combinaison de régions ne forme pas nécessairement une clôture efficace， car elle peut ne pas détecter l’image frontale du visage de la cible passant à travers la clôture. La clôture du modèle perceptuel lié à l’orientation de la cible est recouverte en utilisant l’orientation du visage de la cible et la direction visible de la caméra. L’angle inclus est utilisé pour mesurer la qualité de l’image cible perçue par le capteur. La clôture du modèle à vue complète est définie comme suit: dans une zone rectangulaire A， un côté correspond à l’entrée， la destination est parallèle à celle-ci， une barrière de capteur vidéo B est une zone connectée dans A et chaque point de la zone B correspond à Il est couvert par une vue complète et chaque chemin de l’entrée à la destination se croise avec B， puis B forme une clôture avec une vue complète. En fonction de différents modèles de perception， types de couverture et objectifs d’optimisation， le tableau 1 récapitule certains algorithmes de contrôle de couverture typiques des réseaux de capteurs vidéo.
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