Abstract Wireless Visual Sensor Networks (WVSN) har fått stor betydelse under de senaste åren och har dykt upp i flera distinkta applikationer. Huvudsyftet är att designa WVSN-övervakningsprogram med låg effekt med adaptiv Compressive Sensing (CS) som förväntas övervinna WVSN-resursbegränsningar såsom minnesbegränsning, kommunikationsbandbredd och batteribegränsningar. I detta dokument föreslås och genomförs en adaptiv block CS-teknik som representerar den stora volymen tagna bilder på ett sätt som möjliggör energieffektiv trådlös överföring och minimal lagring. Dessutom, för att uppnå energieffektiv måldetektering och spårning med hög detektion tillförlitlighet och robust spårning, för att maximera livslängden för sensornoder som de kan lämnas i månader utan några mänskliga interaktioner. Adaptive CS förväntas dynamiskt uppnå högre komprimeringshastigheter beroende på den glesa karaktären hos olika datauppsättningar, medan endast komprimera relativa block i bilden som innehåller målet som ska spåras i stället för att komprimera hela bilden. Därför sparar ström och ökar komprimeringsfrekvensen. Minsta genomsnittliga kvadrat adaptiv filter används för att förutsäga målets nästa plats för att undersöka effekten av CS på spårningen prestanda. Spårningen sker i både inomhus- och utomhusmiljöer för enstaka/flera mål. Resultaten har visat att med adaptiv block CS måste upp till 20 % mätningar av data överföras samtidigt som den prestanda som krävs för detektering och spårning av mål bevaras.
I REF föreslås och genomförs en adaptiv block CS-teknik som representerar den stora volymen tagna bilder för energieffektiv trådlös överföring och minimal lagring.
Adaptive compressive sensing for target tracking within wireless visual sensor networks-based surveillance applications
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}