Med den ökade användningen av smarta telefoner kommer trådlösa Multimedia Sensor Networks (WMSN) att ha möjlighet att distribuera sådana enheter i flera sammanhang för datainsamling och behandling. Medan smarta telefoner kommer med rikare resurser och kan göra komplex bearbetning, är deras batteri fortfarande begränsad. Bakgrund subtraktion (BS) och kompressionstekniker är vanliga datareduktionssystem, som har använts för kamerasensorer för att minska energiförbrukningen i WMSN. I detta dokument undersöker vi prestandan hos olika BS-algoritmer och komprimeringstekniker när det gäller beräknings- och kommunikationsenergi, tid och kvalitet. Vi har valt fem olika BS-algoritmer och två komprimeringstekniker och implementerat dem i en Android-plattform. Med tanke på att dessa BS-algoritmer kommer att köras inom ramen för WMSNs där data är föremål för paketförluster och fel, undersökte vi också prestanda i termer av paketförlustkvot i nätverket under olika paketstorlekar. Experimentresultaten visade att den mest energieffektiva BS-algoritmen också skulle kunna ge den bästa kvaliteten när det gäller den förgrund som upptäcks. Resultaten visar också att tekniker för minskning av data, inklusive BS-algoritmer och kompressionstekniker, kan ge betydande energibesparingar när det gäller överföringsenergikostnader.
I REF, Akkaya et al. diskuterade bakgrundssubtraktion (BS) och kompressionsteknik som gemensamma datareduktionssystem, som har använts för kamerasensorer för att minska energiförbrukningen.
Performance Comparison of Data Reduction Techniques for Wireless Multimedia Sensor Network Applications
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}