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J-GLOBAL ID：201802274927740151   整理番号：18A0706931

カメラネットワークにおけるタスク割当:製造環境のための反応アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Task Assignment in Camera Networks: A Reactive Approach for Manufacturing Environments

著者 (6件)： Hanoun Samer (Centre for Intelligent Systems Research, Deakin University, Geelong, Australia) ,  Bhatti Asim (Centre for Intelligent Systems Research, Deakin University, Geelong, Australia) ,  Creighton Doug (Centre for Intelligent Systems Research, Deakin University, Geelong, Australia) ,  Nahavandi Saeid (Centre for Intelligent Systems Research, Deakin University, Geelong, Australia) ,  Crothers Phillip (Boeing Research and Technology, Melbourne, Australia) ,  Carroll Gary (GM Holden, Melbourne, Australia)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 12  号： 1  ページ： 173-183  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カメラネットワークは,職場の安全性を強化し,生産品質レベルを維持するために,製造においてますます採用されている。カメラの効果的な管理は,その指定された監視目標を達成し,タスク特有の要求を満たすために,ネットワークにとって重要である。本論文では,オンライン多相タスク割当問題を研究し,製造環境に適した反応性スケジューリング手法を提案した。著者らの問題において,タスクは,ワークセルにおいて発生する活動の特定の情報を検出または受信することに基づいて,確率的に発生する。位置,優先度,検出の必要な分解能,およびタスクを監視するために必要なカメラ数のようなタスク特異的情報をその放出時間で明らかにし,一方,タスク寿命はその実際の完了時間まで未知のままである。タスク発生を監視するための各カメラの能力を定量化するために効用関数を導出した。推定は期待されるタスク品質に基づいており,検出の分解能と各カメラのコストに関して測定され,その姿勢変化と作業負荷の観点から測定される。視覚的および行動的に現実的な仮想シミュレーション環境において,カメラネットワークを実験的に設計し試験するためのフレームワークを開発した。特に,製造ワークセル上での解決策を実証した。結果は,提示したフレームワークの効率性を示して,それは実用的カメラネットワークを確立するために適用することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 優先度 ,  *カメラ ,  安全性 ,  分解能 ,  効用関数 ,  品質 ,  視覚 ,  *ネットワーク ,  スケジューリング ,  品質水準 ,  反応性 ,  多相
準シソーラス用語： 姿勢変化 ,  *タスク割当 ,  *カメラネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： カメラネットワーク ,  タスク割当 ,  環境