SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-181620"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-181620" > (2015) > GreenEyes :

GreenEyes : Networked energy-aware visual analysis

Baroffio, L. (författare)
Cesana, M. (författare)
Redondi, A. (författare)
visa fler...
Tagliasacchi, M. (författare)
Ascenso, J. (författare)
Monteiro, P. (författare)
Eriksson, Emil (författare)
KTH,Kommunikationsnät
Dan, G. (författare)
Fodor, Viktoria (författare)
KTH,Kommunikationsnät
visa färre...
 (creator_code:org_t)
IEEE conference proceedings, 2015
2015
Engelska.
Ingår i: 2015 IEEE International Conference on Multimedia and Expo Workshops, ICMEW 2015. - : IEEE conference proceedings. - 9781479970797
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The GreenEyes project aims at developing a comprehensive set of new methodologies, practical algorithms and protocols, to empower wireless sensor networks with vision capabilities. The key tenet of this research is that most visual analysis tasks can be carried out based on a succinct representation of the image, which entails both global and local features, while it disregards the underlying pixel-level representation. Specifically, GreenEyes will pursue the following goals: i) energy-constrained extraction of visual features; ii) rate-efficiency modelling and coding of visual feature; iii) networking streams of visual features. This will have a significant impact on several scenarios including, e.g., smart cities and environmental monitoring.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)

Nyckelord

Local Visual Features
Visual Analysis
Visual Sensor Networks
Algorithms
Power management
Wireless sensor networks
Algorithms and protocols
Energy-constrained
Environmental Monitoring
Succinct representation
Vision capability
Visual feature
Power management (telecommunication)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy