We proposed a scheme to improve the lifetime of multi-camera system and the quality of its captured image by appropriate sharing of such resources among camera nodes as battery and memory based on low power wireless communication links among camera nodes. The proposed scheme determines which camera node captures the event and which camera node stores the captured event by jointly considering residual battery charge, remaining memory space, wireless communication overhead, and the image quality captured by each camera node. Experimental result has shown that the proposed scheme achieves up to 4x lifetime extension as well as 53.32% improvement of the image quality (as measured by the face detection rate) compared to a conventional method.
감시 시스템은 감시 지정 영역에서 발생하는 모든 사건을 탐지하고 원하는 사건일 경우 이를 기록하고 알리는 기능을 수행한다. 배터리로 동작하는 지능형 감시 시스템의 경우 한정된 배터리 에너지를 효율적으로 사용하는 에너지 관리 알고리즘이 필요하다. 에너지 사용량을 줄이기 위해 항상 모든 영상을 인코딩하고 저장하는 대신 사건 탐지기에서 원하는 특정 사건을 탐지하고 탐지된 사건에 대해서만 인코딩 과정을 수행하게 된다. 일반적으로 이러한 에너지 관리 알고리즘을 통하여 주어진 시간 동안 한정된 에너지로 발생하는 모든 사건에 대해서 인코딩을 수행하고 저장할 수 있다.
하지만 여러 개의 카메라로 같은 장소를 감시하는 시스템의 경우에는 사건 탐지 후 기록되는 각 카메라의 영상이 서로 중복되는 특성을 가지게 된다. 따라서 시스템의 효율적 에너지 사용과 감시 시스템의 성능 유지를 위하여 동일한 사건에 대하여 모든 카메라가 동작할 필요 없이 가장 좋은 이미지 화질을 가지는 카메라가 선택적으로 사용될 필요가 있다. 또한 각각의 카메라들이 인접하여 위치하고 있기에 자신의 메모리가 가득 차더라도 남아있는 배터리로 다른 노드에게 인코딩된 데이터를 보낼 수도 있다.
본 논문에서는 먼저 다중 카메라 감시 시스템에서 고려될 수 있는 이미지 화질에 대하여 얼굴인식률로 정의한다. 감시 시스템에서 사건이 탐지기로부터 탐지 되었을 때 시스템의 성능과 효율적 에너지 사용을 위하여 각 카메라에서의 이미지 화질과 남아있는 배터리 양, 플래쉬 메모리 공간, 그리고 이웃 카메라 노드에게 전송시 사용되는 에너지를 고려하여 카메라를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 움직임 모델을 사용하여 실험한 결과 이미지 화질만 고려하여 카메라 노드를 선택한 방법에 대비하여 약 4배의 시스템 수명 향상과 얼굴 인식률에 있어 약 53% 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
