Camera Control at the Edge with Language Models for Scene Understanding

📄 arXiv: 2505.06402v1 📥 PDF

作者: Alexiy Buynitsky, Sina Ehsani, Bhanu Pallakonda, Pragyana Mishra

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-05-09

备注: 7 pages, 6 figures. This work was presented and published at the 11th IEEE International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR) in 2025

DOI: 10.1109/ICCAR64901.2025.11073044

💡 一句话要点

提出OPUS框架以优化PTZ摄像头的语言控制

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 摄像头控制 自然语言处理 边缘计算 监督微调 环境感知 关键词生成 智能监控

📋 核心要点

  1. 现有方法在控制PTZ摄像头时缺乏高效的自然语言接口，导致用户操作复杂且不直观。
  2. OPUS框架通过生成关键词和知识转移，利用LLM实现对PTZ摄像头的自然语言控制，简化用户交互。
  3. 实验结果表明，OPUS在任务准确率上较传统方法提高了20%，在复杂提示方法上提升了35%，显示出显著的性能优势。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种优化的基于提示的统一系统（OPUS），该框架利用大型语言模型（LLM）控制平移-倾斜-变焦（PTZ）摄像头，从而提供对自然环境的上下文理解。OPUS通过从高层摄像头控制API生成关键词，并通过在合成数据上进行监督微调（SFT），将知识从大型封闭源语言模型转移到较小的模型，从而提高了成本效益。这使得在边缘设备上高效部署成为可能，同时保持与GPT-4等大型模型相当的性能。OPUS通过将多个摄像头的数据转换为文本描述，增强了环境意识，消除了对专用传感器标记的需求。在基准测试中，我们的方法显著优于传统语言模型技术和更复杂的提示方法，较先进技术提升了35%，与封闭源模型如Gemini Pro相比，任务准确率提高了20%。该系统展示了OPUS通过直观的自然语言接口简化PTZ摄像头操作的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有PTZ摄像头控制方法中缺乏高效自然语言交互的问题，用户在操作时常常需要复杂的编程知识，导致使用门槛高。

核心思路：OPUS框架的核心思想是通过利用大型语言模型生成关键词，并将其与高层摄像头控制API相结合，从而实现自然语言对摄像头的控制，简化用户操作。

技术框架：OPUS的整体架构包括数据输入模块、关键词生成模块、语言模型处理模块和输出控制模块。数据输入模块负责收集来自多个摄像头的数据，关键词生成模块将这些数据转换为可供语言模型处理的文本，语言模型处理模块则执行控制指令，最后输出控制信号给摄像头。

关键创新：OPUS的主要创新在于通过监督微调（SFT）将知识从大型封闭源模型转移到较小模型，显著提高了边缘设备的性能和成本效益。这一方法与传统的直接使用大型模型的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，OPUS采用了合成数据进行训练，优化了关键词生成的准确性，并通过调整损失函数和网络结构来提升模型的学习效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，OPUS在基准测试中较传统语言模型技术提升了35%，在任务准确率上较封闭源模型如Gemini Pro提高了20%。这一显著的性能提升证明了OPUS在PTZ摄像头控制中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、无人驾驶车辆、机器人视觉等。通过简化PTZ摄像头的操作，用户可以更方便地进行环境监测和数据采集，提升了系统的可用性和灵活性。未来，OPUS可能在更多智能设备中得到广泛应用，推动人机交互的进一步发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present Optimized Prompt-based Unified System (OPUS), a framework that utilizes a Large Language Model (LLM) to control Pan-Tilt-Zoom (PTZ) cameras, providing contextual understanding of natural environments. To achieve this goal, the OPUS system improves cost-effectiveness by generating keywords from a high-level camera control API and transferring knowledge from larger closed-source language models to smaller ones through Supervised Fine-Tuning (SFT) on synthetic data. This enables efficient edge deployment while maintaining performance comparable to larger models like GPT-4. OPUS enhances environmental awareness by converting data from multiple cameras into textual descriptions for language models, eliminating the need for specialized sensory tokens. In benchmark testing, our approach significantly outperformed both traditional language model techniques and more complex prompting methods, achieving a 35% improvement over advanced techniques and a 20% higher task accuracy compared to closed-source models like Gemini Pro. The system demonstrates OPUS's capability to simplify PTZ camera operations through an intuitive natural language interface. This approach eliminates the need for explicit programming and provides a conversational method for interacting with camera systems, representing a significant advancement in how users can control and utilize PTZ camera technology.