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，利用语言模型在边缘端实现PTZ摄像机的智能控制与场景理解。

🎯 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: PTZ摄像机控制 大型语言模型 边缘计算 自然语言接口 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有PTZ摄像机控制方法缺乏对环境的上下文理解，且依赖复杂编程，用户交互不便。
  2. OPUS框架利用大型语言模型，通过提示工程和知识迁移，实现PTZ摄像机的自然语言控制。
  3. 实验表明，OPUS在边缘端部署时，性能优于传统方法和闭源模型，任务准确率提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为优化提示统一系统（OPUS）的框架，该框架利用大型语言模型（LLM）来控制云台变焦（PTZ）摄像机，从而提供对自然环境的上下文理解。为了实现这一目标，OPUS系统通过从高级摄像机控制API生成关键词，并通过在合成数据上进行监督微调（SFT）将知识从较大的闭源语言模型迁移到较小的语言模型，从而提高了成本效益。这使得能够在边缘端高效部署，同时保持与GPT-4等较大模型相当的性能。OPUS通过将来自多个摄像机的数据转换为语言模型的文本描述，增强了环境感知能力，从而消除了对专门的感官令牌的需求。在基准测试中，我们的方法显著优于传统的语言模型技术和更复杂的提示方法，比先进技术提高了35%，并且比Gemini Pro等闭源模型的任务准确率高出20%。该系统展示了OPUS通过直观的自然语言界面简化PTZ摄像机操作的能力。这种方法消除了对显式编程的需求，并提供了一种用于与摄像机系统交互的对话方法，代表了用户控制和利用PTZ摄像机技术的重大进步。

🔬 方法详解

问题定义：现有PTZ摄像机控制系统通常需要复杂的编程接口和专业知识，难以实现自然、直观的控制。此外，缺乏对环境的上下文理解，使得摄像机无法根据场景变化进行智能调整。现有方法在边缘设备上的部署成本高昂，性能受限。

核心思路：OPUS的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力，将自然语言指令转化为PTZ摄像机的控制信号。通过知识迁移和模型优化，降低LLM的计算复杂度，使其能够在边缘设备上高效运行。同时，将多摄像头数据转化为文本描述，增强LLM对环境的感知能力。

技术框架：OPUS框架包含以下主要模块：1) 提示生成模块：将用户自然语言指令转化为LLM可理解的提示。2) LLM推理模块：利用微调后的LLM，根据提示生成PTZ摄像机的控制指令。3) 边缘部署模块：将优化后的LLM部署到边缘设备上，实现实时控制。4) 环境感知模块：将多摄像头数据转化为文本描述，输入LLM，增强其对环境的理解。

关键创新：OPUS的关键创新在于：1) 利用提示工程和知识迁移，实现了LLM在边缘设备上的高效部署。2) 将多摄像头数据转化为文本描述，增强了LLM对环境的感知能力，无需专门的感官令牌。3) 通过自然语言接口，简化了PTZ摄像机的控制操作，降低了用户的使用门槛。

关键设计：OPUS的关键设计包括：1) 使用监督微调（SFT）将知识从大型闭源模型迁移到小型开源模型。2) 设计了一种基于关键词的摄像机控制API，简化了控制指令的生成。3) 优化了LLM的结构和参数，降低了计算复杂度，使其能够在边缘设备上运行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OPUS框架在PTZ摄像机控制任务中，显著优于传统语言模型技术和更复杂的提示方法，比先进技术提高了35%，并且比Gemini Pro等闭源模型的任务准确率高出20%。这验证了OPUS框架在边缘端部署的有效性和优越性。

🎯 应用场景

OPUS框架可应用于智能安防、智能交通、环境监测等领域。通过自然语言控制PTZ摄像机，可以实现更智能、更便捷的监控和管理。该研究有助于推动边缘计算和人工智能技术在实际场景中的应用，提高生产效率和生活质量。

📄 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.