О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер

Проанализированы особенности организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер и выделены их основные отличия от «традиционных» сенсорных сетей.

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2013
1. Verfasser:	Головин, А.Н.
Format:	Artikel
Sprache:	Russian
Veröffentlicht:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2013
Schriftenreihe:	Комп’ютерні засоби, мережі та системи
Online Zugang:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/69720
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер / А.Н. Головин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2013. — № 12. — С. 150-160. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-69720
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-697202014-10-19T03:02:00Z О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер Головин, А.Н. Проанализированы особенности организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер и выделены их основные отличия от «традиционных» сенсорных сетей. Проаналізовано особливості організації бездротових мереж інтелектуальних відеокамер і виділені їх основні відмінності від «традиційних» сенсорних мереж. Features of wireless smart camera network organization were analyzed and main differences of wireless smart camera networks from “traditional” sensor networks were defined. 2013 Article О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер / А.Н. Головин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2013. — № 12. — С. 150-160. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. 1817-9908 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/69720 004.932 ru Комп’ютерні засоби, мережі та системи Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
description	Проанализированы особенности организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер и выделены их основные отличия от «традиционных» сенсорных сетей.
format	Article
author	Головин, А.Н.
spellingShingle	Головин, А.Н. О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер Комп’ютерні засоби, мережі та системи
author_facet	Головин, А.Н.
author_sort	Головин, А.Н.
title	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер
title_short	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер
title_full	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер
title_fullStr	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер
title_full_unstemmed	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер
title_sort	о некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2013
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/69720
citation_txt	О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер / А.Н. Головин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2013. — № 12. — С. 150-160. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.
series	Комп’ютерні засоби, мережі та системи
work_keys_str_mv	AT golovinan onekotoryhosobennostâhorganizaciibesprovodnyhsetejintellektualʹnyhvideokamer
first_indexed	2025-07-05T19:10:10Z
last_indexed	2025-07-05T19:10:10Z
_version_	1836835260170502144
fulltext	Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 150 O. Golovin ABOUT SOME FEATURES OF WIRELESS SMART CAMERA NETWORK ORGANIZATION Features of wireless smart camera network organization were analyzed and main differences of wireless smart camera networks from “tradi- tional” sensor networks were de- fined. Key words: network, smart camera, image processing, routing, protocol. Проаналізовано особливості орга- нізації бездротових мереж інте- лектуальних відеокамер і виділені їх основні відмінності від «тради- ційних» сенсорних мереж. Ключові слова: мережа, інтелек- туальна відеокамера, обробка зображень, маршрутизація, про- токол. Проанализированы особенности организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер и выделены их основные отличия от «традиционных» сенсорных се- тей. Ключевые слова: сеть, интеллек- туальная видеокамера, обработка изображений, маршрутизация, протокол.  А.Н. Головин, 2013 УДК 004.932 А.Н. ГОЛОВИН О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ОРГАНИЗАЦИИ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВИДЕОКАМЕР Введение. Беспроводные сенсорные сети, как перспективная область научных исследо- ваний, в настоящее время привлекают при- стальное внимание благодаря успехам в раз- витии микроэлектроники, встроенных вы- числительных устройств, средств коммуни- кации. Большая часть разработок в этом на- правлении сконцентрирована, в основном, на сетях, основу которых составляют сенсорные узлы, собирающие информацию об окру- жающей обстановке в виде скалярных дан- ных (температура, давление, вибрация и про- чее). Сенсоры подобного типа генерируют данные с низким уровнем информативности и этого недостаточно, например, для таких практических приложений, как автоматизи- рованное наблюдение или контроль дорож- ного движения, даже при увеличении плот- ности их размещения. Воплощение в реальноcть подобных решений стала воз- можной с появлением перспективных видео- сенсоров, которые дали толчок развитию беспроводных визуальных сетей. Такие сети собирают видеоданные с рас- пределенных сенсорных узлов видеокамер, выделяют «полезную» информацию, обраба- тывают совместными ресурсами и трансли- руют ее как внутри сети, так и в головной ПК. Их реализация становится возможной при условии повышения уровня «интеллек- та» всей сети и каждого сенсорного узла в отдельности и достигается за счет использо- вания интеллектуальной видеокамеры (ИВК) в качестве сетевого узла [1]. О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ОРГАНИЗАЦИИ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 151 Цель проведенных исследований заключается в определении отличительных особенностей организации беспроводных сенсорных сетей, использующих в ка- честве средства получения информации видеосенсоры и интеллектуальные ви- деокамеры. Основная часть. Увеличение числа видеокамер стимулирует развертыва- ние сетей ИВК, потому что совместная обработка данных о сцене узлами сети дает возможность не только параллельно выполнять вычисления и сопоставлять результаты, но и принимать более «интеллектуальные» решения. Идея объединения видеокамер с мощными вычислительными возможностя- ми и подключение их через радиоканалы позволяет обрабатывать изображения в реальном масштабе времени с применением распределенного «интеллекта», что стимулирует модернизацию существующих систем машинного зрения и реали- зацию совершенно новых и более сложных проектов [2]. Согласно [3] будущее информационных технологий будет, в основном, базироваться на беспроводной передаче информации. Совместное использование интеллектуальных видеокамер и беспроводных технологий позволяют решать две ключевые задачи: первая – состоит в быстром развертывании сетей для специальной конкретной цели (ad hoc) в динамично меняющейся обстановке с минимальными материальными затратами, вторая – в получении надежной, объективной и своевременной информации об обстановке в зоне действия сети [4]. Однако между «традиционными» беспроводными сенсорными сетями и се- тями с ИВК наблюдается много существенных отличий. Одно из главных отли- чий обусловлено природой способа восприятия сенсорами информации об ок- ружающем пространстве. Если большинство обычных сенсоров поставляет ин- формацию в виде одномерных сигналов, то видеосенсоры формируют данные в виде двумерного массива. Соответственно, увеличение размерности данных приводит не только к получению более содержательной информации, но и к значительному усложнению процесса их обработки и анализа. К тому же, мо- дель восприятия камеры существенно отличается от модели восприятия любого другого сенсора. Если обычный сенсор собирает необходимые данные в непо- средственной близости от себя в пределах своего радиуса действия, то камера характеризуется направленной моделью восприятия. Камера получает изобра- жение объекта или сцены внимания, которые не только дистанционно удалены от нее, но и находятся в конкретно заданном направлении. Если узел сети с обычным сенсором имеет двумерный диапазон восприятия, то в случае с видео- камерой – объемный, называемый полем зрения или угловым пространством. Упомянутые отличия видеосенсоров, а тем более интеллектуальных видео- камер, от обычных сенсоров, а также задачи, на которые ориентировано приме- нение сетей ИВК, и то, каким образом они решаются, свидетельствуют, что та- кие сети по многим параметрам можно считать уникальными и более сложными по сравнению с другими типами беспроводных сенсорных сетей. Особое поло- жение и уникальность сетей ИВК определяются, прежде всего, набором требо- ваний, которым они должны соответствовать. А.Н. ГОЛОВИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 152 1. Ресурсы. Архитектура ИВК в общем виде аналогична архитектуре сете- вого узла с видеосенсорами [1]. В состав такого узла входят блоки ввода изо- бражений, обработки, коммутации и источник питания (рис. 1), определяющий продолжительность бесперебойной работы узла сети ИВК [5]. В зависимости от конкретной сетевой задачи его структура может быть дополнена системами оп- ределения местонахождения и перемещения узла. Известно, что для беспровод- ных технологий продление срока бесперебойной работы источника питания – задача номер один. В идеале ИВК должна работать от батарей в течение периода времени, который ограничивается потреблением энергии, необходимой для вос- приятия сцены внимания, обработки изображений и передачи данных. Потреб- ление энергии блоком ввода изображений зависит от конкретного приложения, а также типа видеосенсора и его разрешающей способности. А вот обработка изо- бражений и передача данных - самые энергоемкие операции в узле сети. Соот- ношение энергопотребления блоков обработки и коммутации таково, что «на передачу 1 Кбайт на расстояние 100 м необходимо примерно столько энергии, сколько на выполнение 3 миллионов команд процессором производительностью 100 MIPS!» [5]. По этой причине акцент в снижении энергопотребления узла беспроводной сети должен смещаться в сторону снижения объемов информа- ции, подлежащих передаче по каналам обмена. Это свидетельствует о том, что целесообразнее инвестировать усилия в организацию вычислительного процесса в узлах сети ИВК и передавать информацию в головной ПК или другим узлам только о выявленных событиях или результаты анализа событий в сцене. РИС. 1. Блок-схема узла сети ИВК Сетевые ИВК должны совместно контролировать зону интереса и поэтому их коммуникационные возможности играют едва ли не первостепенную роль в функционировании сети, обеспечивая: необходимый уровень покрытия зон ин- тереса и связности узлов сети в условиях минимизации энергопотребления; ско- ординированную совместную работу узлов сети по выполнению распределен- ных алгоритмов обработки видеоинформации; способность сети к самооргани- зации и перераспределению вычислительных ресурсов в условиях возможных Источник питания Блок ввода изображений Блок обработки Блок коммутации Система определения местонахождения узла сети Система перемещения узла сети О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ОРГАНИЗАЦИИ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 153 отказов отдельных узлов сети; эффективную работу протоколов обмена данны- ми; соответствующий требованиям конкретного приложения уровень качества сервиса, определяющийся полосой пропускания и задержкой при передаче паке- тов данных и потерей пакетов [6]; безопасность и надежность передачи пакет- ной информации и прочее. Для обработки и анализа больших объемов данных, генерируемых сетью ИВК, нужны высокопроизводительные вычислительные средства и каналы пе- редачи данных с высокой пропускной способностью. В сети ИВК именно эти ресурсы являются наиболее критичными с точки зрения энергопотребления. И никакой другой тип сетей не накладывает такие жесткие требования на потреб- ление энергии и пропускную способность каналов обмена данными как сети, имеющие в своем составе ИВК. 2. Покрытие и связность узлов сети. Это две самые важные проблемы в беспроводных сенсорных сетях [7]. • Покрытие. Каждый сенсор имеет свой определенный радиус действия, в пределах которого он может выполнять свои функции. Цель обеспечения и со- хранения покрытия состоит в том, чтобы каждая точка физического пространст- ва, подлежащего мониторингу, пребывала в пределах зоны действия минимум одного сенсора в течение всего времени решения сетевой задачи. Таким обра- зом, покрытие, как одна из мер качества сервиса в сети, определяет, насколько хорошо сенсоры «видят» физическое пространство, где они размещены. Разли- чают два способа размещения сенсоров: детерминистский и стохастический. Первый способ состоит в размещении сенсоров в заранее точно определенных и доступных местах. Второй – предполагает случайное размещение сенсоров и наблюдается, как правило, в условиях недоступности и неопределенности точ- ных мест расположения. Вполне естественно, что из-за направленного действия, для размещения видеокамер, в основном, используется детерминистский способ. • Связность узлов сети. Решение сетевой задачи, на которую ориентиро- вана беспроводная сенсорная сеть, предполагает сбор данных узлами сети, их обработку и взаимный обмен в соответствии с требованиями алгоритмов. По- этому очень часто сенсорам необходимо объединяться в связанные ad-hoc сети, связь между узлами которых осуществляется посредством беспроводных пере- датчиков, имеющих ограниченный радиус действия. И если полнота информа- ции о ситуации в сцене обусловлена покрытием, то именно связность узлов сети обеспечивает эффективную пересылку данных в пределах беспроводной сети. Обеспечить наличие постоянной связи между сетевыми узлами можно лишь при соблюдении обязательного условия – каждый активный узел сети должен посто- янно находиться в радиусе передачи данных одного или нескольких других ак- тивных узлов. Только при таком условии все активные узлы сети могут сформи- ровать связанную магистральную линию связи, которая в состоянии обеспечить от одного до нескольких маршрутов пересылки данных между узлами сети. В отличие от «традиционных» сенсорных сетей, которые объединяют все- направленные сенсоры, фиксирующие данные в пределах зоны их действия, се- ти с видеокамерами оборудованы направленными сенсорами, которые вводят и А.Н. ГОЛОВИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 154 дополнительные сложности в вопрос их размещения. Применить алгоритмы оп- тимизации покрытия для «традиционных» сенсорных сетей в сетях ИВК можно лишь при введении ряда упрощений: линзы камер имеют одинаковое фиксиро- ванное фокусное расстояние, камеры установлены на одной плоскости и кон- тролируют параллельную плоскость. При этом для обеспечения покрытия необ- ходимо, чтобы поля зрения камер, контролирующих общую зону интереса, час- тично перекрывались, а сами камеры были предварительно взаимно откалибро- ваны. Примером такого сценария может служить контроль пола помещения ка- мерами, установленными на потолке и направленными вниз (рис. 2). Только с такими упрощениями алгоритмы оптимизации покрытия, разработанные для «традиционных» беспроводных сетей, могут быть применены к сетям ИВК. Причина в том, что механизмы обеспечения покрытия «традиционных» сетей связаны с протоколами маршрутизации, так как покрытие и связность узлов – проблемы, оказывающие взаимное влияние [8]. А вот в сетях ИВК эти проблемы – полностью независимы одна от другой. Две камеры, покрывающие один и тот же участок области интереса, могут находиться на значительном расстоянии од- на от другой и поле зрения каждой из этих камер непредсказуемо (рис. 2). В работе [9] на примере протокола DARP (DAPR от англ. Distributed Activa- tion based on Predetermined Routes, Распределенная активизация на основе пред- варительно определенных маршрутов), непосредственно разработанного для «традиционных» сенсорных сетей, показано, что для сетей с видеосенсорами, необходимы иные протоколы маршрутизации, нежели для «традиционных» се- тей. Это обусловлено иным способом получения данных и необходимостью контролировать большее число параметров, нежели в обычных сенсорах. РИС. 2. Сеть ИВК и зона внимания Плоскость интеллектуальных видеокамер Зона внимания Плоскость зоны внимания Узлы сети О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ОРГАНИЗАЦИИ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 155 Беспроводные сети ИВК могут легко и быстро интегрироваться с сущест- вующими фиксированными инфраструктурами для улучшения и увеличения покрытия, а также быстрой перестройки существующих сетей. Отличительная характеристика беспроводных сетей ИВК – способность к самоконфигурации, что в первую очередь позволяет контролировать поле зрения видеокамеры и обеспечивать надежное покрытие объектов и областей интереса. В случае необ- ходимости для достижения наилучшего покрытия камеры могут менять наклон, угол поворота и масштаб. При возрастании количества видеокамер в сети, обя- зательно возникает ситуация, требующая скоординированных действий. С одной стороны, поля зрения видеокамер должны перекрыватся в такой степени, чтобы постоянно «видеть» всю область интереса и, с другой стороны, не дублировать мониторинг области интереса несколькими видеокамерами сети, тем самым не- эффективно загружая ресурсы системы. А так как количество видеокамер в сети возрастает, то и полагаться в решении задачи покрытия области интереса эф- фективнее не на оператора, а на совместную и согласованную работу интеллек- туальных видеокамер. 3. Локальная обработка. Выполнение отдельных алгоритмов обработки изображений непосредственно в местах их получения позволяет решать не- сколько задач: обработать изображение там, где его качество наивысшее; суще- ственно снизить нагрузку на каналы передачи данных, снизить объем памяти, необходимый для хранения промежуточных данных. Локальная обработка мо- жет включать как простые алгоритмы (например, фильтрация, вычитание задне- го фона или обнаружение контуров для последующего обнаружения движения или объектов), так и более сложные (например, выделение признаков, классифи- кация объектов). Для обработки информации узлы сети могут предоставлять «интеллект» различного уровня в зависимости от уровня сложности задач. Сле- дует заметить, что в сетях ИВК имеет место определенная зависимость уровня сложности этапов обработки изображений (от простой фиксации событий в сце- не до генерирования описания событий, происходящих в сцене и приятия реше- ний), требований к пропускной способности каналов передачи данных сети и уровня интеллекта, необходимого для решения сетевой задачи (рис. 3). На при- мере интеллектуальной системы видеонаблюдения локальная обработка, улуч- шающая изображение для восприятия (фильтрация), сводится к реализации ал- горитмов на уровне пикселей и, как правило, выполняется в одном узле сети. Более сложные задачи, например, обнаружение, сопровождение и выделение характеристик объекта внимания относятся к среднему уровню сложности обра- ботки и требуют соответственно более сложных алгоритмов для реализации в одном или нескольких узлах сети. А вот задачи распределенного мышления, от- носящиеся к наивысшему уровню сложности обработки, требуют применения уже высокоуровневых распределенных алгоритмов. На этом уровне обработки выполняются взаимный обмен данными и сравнение информации, полученной в различных узлах сети, а также принимается окончательное решение относитель- но события, происходящего в сцене. Анализ задач на каждом из приведенных этапов обработки показывает, что, с одной стороны, с увеличением уровня А.Н. ГОЛОВИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 156 сложности решаемой задачи возрастает потребность в «интеллекте» ИВК более высокого уровня, а с другой – с повышением уровня сложности задачи снижа- ются требования к пропускной способности канала обмена данными. Конвергенция достижений в микроэлектронике, оптике, организации сете- вых протоколов и прочее предоставила возможность использовать в качестве сетевых узлов ИВК, наделенные способностью фиксировать изображения, обра- батывать их и принимать соответствующие решения, перейти к выполнению сетевых задач более сложного уровня и реализовывать новую тенденцию в раз- витии беспроводных сетей «одно развертывание сети – множество реализован- ных приложений». К примеру, большая сеть видеонаблюдения, физически раз- вернутая на большой территории, в идеале может решать множество сетевых задач, предоставляя многими пользователями различного типа услуги. И в таком случае, для извлечения информацию из различных изображений, узел сети дол- жен быть в состоянии реализовывать и различные алгоритмы. Если алгоритм эффективный для распознавания движущихся автомобилей, то это еще не зна- чит, что он обязательно будет эффективным для распознавания лиц. К тому же, не всегда рационально держать в памяти узла сети, имеющего ограниченные ресурсы, весь возможный набор алгоритмов. В этом случае единственное реше- ние проблемы – использование специальных программных модулей или мо- бильных агентов, которые делегируются приемником данных (стоком) сети в область интереса [10]. В одном случае мобильные агенты собирают и группи- руют данные, используя специальные алгоритмы обработки изображений и от- правляют полученные результаты назад в приемник данных сети, а в другом – мобильные агенты мигрируют между узлами сети для выполнения в конкретном сетевом узле конкретного алгоритма. При такой организации вычислений, коли- чество данных, отправляемых узлом сети и общий поток данных в самой сети может быть существенно сокращен [11]. 4. Информация о точном местоположении и ориентации. Для большин- ства алгоритмов обработки информации в сетях с видеокамерами необходимы данные о местонахождении и направленности видеокамер. Оснащение узлов сети GPS навигацией (глобальная система навигации, от англ. Global Positioning System) не решает полностью данную проблему, так как не позволяет получить сведения об ориентации видеокамер. Получение таких данных обычно достига- ется через процесс калибровки видеокамер, который сводится к определению характерных точек, которые «видит» камера. Однако направленность видеока- мер может изменяться со временем под влиянием таких внешних факторов, как осадки, ветер, всевозможные вибрации и прочее [12]. По этой причине процесс развертывания узлов беспроводных сетей видеокамер и отсутствие последую- щего постоянного технического обслуживания с корректировкой направленно- сти камер требует автономных алгоритмов калибровки камер. В идеале видео- камеры должны обладать возможностью самостоятельного выполнения такой процедуры. Она сводится к определению группы видеокамер, фиксирующих изображения одних и тех же точек сцены внимания, и установлению соответст- вия между выбранными характерными точками изображений с разных камер. О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ОРГАНИЗАЦИИ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 157 Определение соответствия между камерами сети требует дополнительных затрат энергии и увеличивает нагрузку на каналы обмена между узлами сети. По этой причине алгоритмы калибровки должны быть максимально облегченными, ис- пользовать максимально простые процедуры обработки и быть легко реализуе- мы на аппаратных платформах существующих узлов видеокамер. Кроме того, очень важно, чтобы методы калибровки видеокамер были устойчивыми к дина- мическим изменениям сети, т. е. процесс калибровки видеокамер должен быть работоспособен как в случае появления дополнительных камер в сети, так и при выходе видеокамер из сети. При выборе методов калибровка видеокамер необ- ходимо соблюдать баланс между энергопотреблением и нагрузкой на каналы передачи данных, с одной стороны, и точностью определения параметров ка- либровки, с другой стороны. 5. Автономность узлов сети ИВК. Сети видеокамер рассматриваются, прежде всего, как распределенные и автономные системы, где сетевые задачи решаются совместно всеми или только лишь несколькими узлами сети. Изна- чально пользователь накладывает множество ограничений как на топологию се- ти (количество камер, их расположение и направленность), так и на типологию событий (аномальные явления, автомобили, люди и др.), подлежащих обнару- жению, идентификации и мониторингу во времени. При этом растущее число видеокамер в сетях требует интеллектуальной инфраструктуры, способной обеспечивать скоординированную совместную обработку изображений, выпол- нение локальной обработки изображений, извлечение необходимой информации с помощью пространственно рассредоточенных узлов сети, трансляцию или предоставление информации по запросу от других сетевых узлов и прочее. Система, наделенная определенным уровнем распределенного интеллекта, должна обеспечивать не только высокий уровень обработки видеоинформации, но и быть в состоянии хорошо адаптироваться как к внутренним условиям (сге- нерированных системой из-за сбоев в программной или аппаратной части сети), так и внешним ограничениям (например, изменение условий освещенности сце- ны внимания). И вполне естественно, что если интеллектуальная камера ориен- тирована на выполнение задач с минимальным вмешательством человека, то для сети, состоящей из большого количества интеллектуальных видеокамер, физи- чески размещенных на большой площади, автономность является ключевой ха- рактеристикой. Такая система должна отвечать критериям автономных компью- терных систем [13], удерживать и приспосабливать свою работу под воздействи- ем внутренних и внешних воздействий, нагрузок, запросов, а также под угрозой сбоев аппаратных и программных модулей и прочее. Иными словами такая сис- тема должна обеспечивать самостоятельное конфигурирование, самостоятель- ную оптимизацию, самовосстановление и условия безопасности. 6. Совместная работа узлов сети ИВК. Основное назначение сети ИВК не только сбор информации от сенсоров, рассредоточенных территориально, но и решение сетевых задач с использованием как самостоятельно полученных ре- зультатов, так и принятых от других узлов и головного ПК. А так как затраты на обработку данных существенно ниже, чем на передачу данных, то целесообраз- А.Н. ГОЛОВИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 158 нее уменьшать объем данных, подлежащих передаче, смещая часть «интеллек- та» как можно ближе к видеокамере. При этом в каждом конкретном случае не- обходимо решать вопрос «где и как выполнять обработку данных?». Ответ на первую часть вопроса подразумевает выполнение обработки данных на узлах одного уровня сети или на узлах сети различных уровней. Ответ на вторую часть вопроса подразумевает набор процедур над имеющимися данными (например, фильтрация, слияние и сжатие данных и др.). Для принятия такого решения, прежде всего, будет приниматься во внимание снижение нагрузки на каналы передачи данных. • Работа в реальном масштабе времени. Выполнение требований режима реального времени для сети ИВК складывается из двух составляющих: первая – определяется характеристиками блока обработки и эффективностью алгоритмов обработки изображений отдельно взятого сетевого узла, а вторая – обусловлена архитектурой сети и процессами, происходящими в ней. С одной стороны, из-за жестких ограничений на потребление энергии многие сетевые узлы с камерами стремятся проектировать на основе процессоров, поддерживающих облегченные алгоритмы обработки [14]. А с другой – производительность всей сети ограни- чена возможностями беспроводных технологий и зависит от вариантов решения связанных с ними задач: обеспечение защиты транспортируемых данных, управление потоками данных, маршрутизация движения, покрытие зоны кон- троля и прочее. Например, экономия энергии за счет использования эффектив- ного метода маршрутизации может существенно увеличить задержки в доставке пакетной информации от источника к приемнику. • Временная синхронизация. Узлы как «традиционных» сенсорных сетей, так сетей с ИВК функционируют независимо. Однако последние требует нали- чия единого для всех узлов сети механизма, определяющего моменты свершения событий. В противном случае могут возникать трудности с интегрированием или интерпретацией данных, полученных в различных сетевых узлах. Информа- ции о событиях, происходящих в сцене, может стать совершенно бесполезной без данных, свидетельствующих о времени съемки. Для решения задач обработ- ки с использованием нескольких камер очень важен момент фиксации события или объекта в сцене и как результат – такие задачи (например, положение объ- екта или его состояние) нуждаются в получении изображений, синхронизиро- ванных во времени. Как правило, для обеспечения временной синхронизации видеокамер в сети применяются те же протоколы временной синхронизации, что и для «традиционных» беспроводных сенсорных сетей [15]. 7. Организация каналов обмена данными. Если для «традиционных» сенсорных сетей протоколы передачи данных, в основном, нацелены на обеспе- чение эффективной с точки зрения потребления энергии коммутации при невы- сокой пропускной способности каналов обмена, то визуальные сенсорные сети должны функционировать в условиях обеспечения качества сервиса. Среди тре- бований качества сервиса [6] самые важные – высокая надежность и небольшая задержка передачи данных. О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ОРГАНИЗАЦИИ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 159 • Надежность передачи данных – проблема более критична для сетей ИВК, где ценность информации существенно возрастает с переходом на более сложный этап сетевой задачи, чем для «традиционных» сетей. В обычных сен- сорных сетях случайные потери данных компенсируются за счет размещения избыточного количества сенсоров и более частых считываний данных с них. Возможно, поэтому в основе большинства протоколов обмена, отличающихся высоким уровнем надежности, лежат два основных принципа: подтверждение приема данных и их повторная передача [16]. Для сетей ИВК с взрывным и на- сыщенным траффиком такой подход к организации механизма, который обеспе- чивал бы надежную передачу данных по ненадежным каналам передачи внутри сети, – хотя и возможный, но не решающий все проблемы. Например, событие, зафиксированное видеокамерой, может инициировать внезапный ввод в сеть больших объемов информации из многих источников. В свою очередь, каждая ИВК сети генерирует свой объем данных, что может вызвать появление очере- дей («пробок») в промежуточных узлах передачи данных и, как результат, уве- личение задержек и потерю данных при передаче данных. Этот факт свидетель- ствует, что контроль «пробок» – важная задача для обеспечения надежности в визуальных сенсорных сетях и часто используемые в «традиционных» сетях протоколы не справляются с проблемами, присущими сетям ИВК. Например, общепризнанный для обычных сетей протокол TCP не в состоянии различать потери данных, вызванные «пробками» в сети и низкой пропускной способно- стью беспроводного канала обмена. Контроль «пробок» в беспроводных сетях с небольшой нагрузкой и слабым траффиком – не проблема. В беспроводных сен- сорных сетях ограниченные возможности транспортных уровней сетевых прото- колов не позволяют контролировать «пробки» или спонтанные появления боль- ших очередей в промежуточных узлах передачи данных в сети ИВК. • Задержки передачи данных. Общее требование для основной массы практических приложений визуальных сенсорных сетей – доставка данных в реальном масштабе времени. Задержки данных возникают на всех этапах функ- ционирования сетей. Связано это с асинхронным взаимодействием различных уровней протоколов обмена данными и поэтому для устранения или снижения таких задержек очень важно соответствующее проектирование всех коммутаци- онных уровней сетевых протоколов. Растущая потребность в приложениях, чув- ствительных к задержкам на передачу данных, вызвала появление эффективных с точки зрения экономии потребляемой энергии MAC протоколов: SMAC, DSMAC, DMAC и др. [17]. Главная идея этих протоколов – снизить задержки, вызванные переходами сенсорных узлов из одного режима работы в другой, и приспособить дежурные режимы узлов к траффику в сети. Следует заметить, что режим совместной работы сетевых узлов способству- ет не только эффективной реализации алгоритмов обработки изображений, но его применение целесообразно для организации обмена между узлами сети ИВК (особенно камерами с перекрывающимися полями зрения). В действующих про- токолах обмена узлы видеокамер в большей степени конкурируют за доступ к сетевым ресурсам, чем за совместное использование имеющихся ресурсов, ко- А.Н. ГОЛОВИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 160 торое снижает перемещение избыточной информации в сети и эффективно рас- пределяет имеющиеся ресурсы между сетевыми узлами. Беспроводная сенсорная сеть предлагает множество маршрутов доставки пакетов данных от источника к потребителю, каждый из которых в разной сте- пени оказывает влияние не только на уровень потребления энергии, но и на вре- мя доставки пакетных данных. Выводы. Проведенные исследования подходов к организации беспровод- ных сетей и интеллектуальных видеокамер выделяют ряд признаков, указываю- щих на существенные отличия сетей с интеллектуальными видеокамерами от «традиционных» сенсорных сетей. 1. Головин А.Н. Интеллектуальные видеокамеры: состояние, определение и классификация // Управляющие системы и машины. – 2013. – № 3. – С. 46 – 53. 2. Smart video surveillance: exploring the concept of multiscale spatiotemporal tracking/ A. Hampapur, L. Brown, J. Connell et al // IEEE Signal Processing Mag., 2005. – 22(2). – P. 38 – 51. 3. The Presidential Information Technology Advisory Committee, Information Technology Research: Invest- ing in Our Future, Washington, DC, 1999. – 80 p. – http://www.nitrd.gov/pitac/report/pitac_report.pdf 4. Kumar S., Shepherd D. SensIT: Sensor information technology for the warfighter // Proc. 4th Int. Conf. on Information Fusion, 2001. – P. TuC1-3 – TuC1-9. 5. Smart Camera Mote with High Performance Vision System. R.Kleihorst, D.Schueler, A.Danilin et al // ACM SenSys 2006 Workshop on Distributed Smart Cameras. – Boulder, CO, Oct. 2006. 6. http://ru.wikipedia.org/wiki/QoS 7. A survey on coverage and connectivity issues in wireless sensor networks. C.Zhu, C. Zheng, L.Shu et al // Journal of Network and Computer Applications, – 2012. – 35(2). – P. 619 − 632. 8. Integrated coverage and connectivity configuration in wireless sensor networks. X.Wang, G. Xing, Y. Zhang et al // Proc. of the First International Conference on Embedded Networked Sensor Systems. – Los Angeles, CA. 2003. – P. 28 – 39. 9. Soro S., Heinzelman W. On the coverage problem in video-based wireless sensor networks // Proc. of the 2nd International Conference on Broadband Networks. – 2005. – P. 9 – 16. 10. Chen M., Gonzalez S., Leung V. Applications and design issues for mobile agents in wireless sensor networks // IEEE Wireless Communications. – 2007. – 14(6). – P. 20 – 26. 11. Mobile agent-based directed diffusion in wireless sensor networks / M. Chen, T. Kwon, Y. Yu- an et al // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. – 2007. – 13 p. 12. Devarajan D., Radke R., Chung H. Distributed metric calibration of ad hoc camera networks // ACM Transactions on Sensor Networks. – 2006. – 2(3). – P. 380 – 403. 13. Horn P. Autonomic Computing:IBM’s perspective on the State of Information Technology. – http://www.research.ibm.com/autonomic 14. Lau F., Oto E., Aghajan H. Color-based multiple agent tracking for wireless image sensor networks // Proc. of the Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. – 2006. – P. 299 – 310. 15. Romer K., Blum P., Meier L. Time synchronization and calibration in wireless sensor networks // Handbook of Sensor Networks: Algorithms and Architectures. – JohnWiley & Sons, New York, NY, USA, 2005. – 553 p. 16. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. – СПб.: Питер, 2002. – 672 с. 17. Misra S., Reisslein M., Xue G. A survey of multimedia streaming in wireless sensor networks // IEEE Communications Surveys and Tutorials. – 2008. – 10. – P. 18 – 39. Получено 23.04.2013 http://www.nitrd.gov/pitac/report/pitac_report.pdf http://ru.wikipedia.org/wiki/QoS http://www.research.ibm.com/autonomic

О некоторых особенностях организации беспроводных сетей интеллектуальных видеокамер

Institution

Ähnliche Einträge