Behoven av olika miljöinformation introducerar multimediadata i trådlösa sensornätverk. Egenskaperna hos de flesta multimediainformation, såsom stora mängder data och höga kvalitetskrav för nätverkstjänster, påverkar positivt traditionella trådlösa sensornätverk, som också härleder olika nya forskningsområden. Detta dokument fokuserar på multimedia bildsensornätverk och föreslår FVPTR (fuzzy bildigenkänning och virtuell-potentiell-field-baserad parad tangent punkt repulsion) metod för att förbättra perspektivet täckning av nätverket. Detta tillvägagångssätt använder suddig bildigenkänningsmetod för att bearbeta gränsnoder. Sikta på icke-gränsöverskridande noder, baserat på potentiell fältteori, antar det parade tangentpunkt repulsion mekanism, som försöker få den optimala nätverksavkänning täckning genom flera parade prestationer mellan en nuvarande nod och flera mål noder. I kombination med FVPTR läggs vissa algoritmer som LRBA, MBAA och blandad superpositionsalgoritm fram för enkel- eller flergångsjustering genom rotation av riktningsvinkeln. Resultaten av simulering och alla typer av jämförelser visar att tre gånger parningsmetoden förbättrar täckningen av nätverken väl.
Huang m.fl. REF fokuserade på multimediabildsensornätverken och föreslog en virtuell potentiell fältbaserad metod med hänsyn till sensorns riktning och rörelse för täckningsförbättringen.
A Novel Coverage Enhancement Algorithm for Image Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}