SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-157981"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-157981" > Demo :

Demo : Enabling image analysis tasks in visual sensor networks

Baroffio, L. (författare)
Canclini, A. (författare)
Cesana, M. (författare)
visa fler...
Redondi, A. (författare)
Tagliasacchi, M. (författare)
Dán, György (författare)
KTH,Kommunikationsnät
Eriksson, Emil (författare)
KTH,Kommunikationsnät
Fodor, Viktoria (författare)
KTH,Kommunikationsnät
Ascenso, J. (författare)
Monteiro, P. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2014-11-04
2014
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 8th ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras, ICDSC 2014. - New York, NY, USA : Association for Computing Machinery (ACM). - 9781450329255 ; , s. a46-
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This demo showcases some of the results obtained by the GreenEyes project, whose main objective is to enable visual analysis on resource-constrained multimedia sensor networks. The demo features a multi-hop visual sensor network operated by BeagleBones Linux computers with IEEE 802.15.4 communication capabilities, and capable of recognizing and tracking objects according to two different visual paradigms. In the traditional compress-then-analyze (CTA) paradigm, JPEG compressed images are transmitted through the network from a camera node to a central controller, where the analysis takes place. In the alternative analyze-then-compress (ATC) paradigm, the camera node extracts and compresses local binary visual features from the acquired images (either locally or in a distributed fashion) and transmits them to the central controller, where they are used to perform object recognition/tracking. We show that, in a bandwidth constrained scenario, the latter paradigm allows to reach better results in terms of application frame rates, still ensuring excellent analysis performance.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)

Nyckelord

ARM
Binary local visual features
Object recognition
Object tracking
Visual sensor networks

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