Distributed imaging using compound eye sensors
Notice bibliographique
Résumé
The capture of a wide field of view (FOV) scene by dividing it into multiple sub-images is a technique with many precedents in the natural world, the most familiar being the compound eyes of insects and arthropods. Artificial structures of networked cameras and simple compound eyes have been constructed for applications in robotics and machine vision. Previous work in this laboratory has explored the construction and calibration of sensors which produce multiple small images (of ~150 pixels in diameter) for high-speed object tracking. In this paper design options are presented for electronic compound eyes consisting of 101 - 103 identical 'eyelets'. To implement a compound eye, multiple sub-images can be captured by distributing cameras and/or image collection optics. Figures of merit for comparisons will be developed to illustrate the impact of design choices on the field of view, resolution, information rate, image processing, calibration, environmental sensitivity and compatibility with integrated CMOS imagers. Whereas compound eyes in nature are outward-looking, the methodology and subsystems for an outward-looking compound-eye sensor are similar for in an inward-looking sensor, although inward-looking sensors have a common region viewable to all eyelets simultaneously. The paper addresses the design considerations for compound eyes in both outward-looking and inward-looking configurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».