اعلام جامعة بابل | ناقشت كلية تكنولوجيا المعلومات اطروحة "Energy-Saving Based on Multi-Level Data

ناقشت كلية تكنولوجيا المعلومات اطروحة "Energy-Saving Based on Multi-Level Data

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 25/5/2024 01:34:11 AM

عدد المشاهدات : 623

ناقشت كلية تكنولوجيا المعلومات أطروحة "Energy-Saving Based on Multi-Level
Data Reduction for Wireless Multimedia IoT Networks"

ناقشت كلية تكنولوجيا المعلومات أطروحة الدكتوراه بعنوان "Energy-Saving Based on Multi-Level Data Reduction for Wireless Multimedia IoT Networks" لطالبة الدكتوراه ( ايمان كاظم عبود حسون ) و بإشراف الاستاذ الدكتور ( علي كاظم ادريس )

في ظل التقدم السريع في تطبيقات المراقبة الذكية ضمن شبكة إنترنت الأشياء (IoT) والمدن الذكية، تشكل شبكات استشعار الوسائط المتعددة اللاسلكية (WMSNs) جزءًا حيويا منها. تتواصل هذه العقد فيما بينها لمعالجة المعلومات وذلك لتحقيق هدف التطبيق. في هذه الشبكات، تجمع عقد الفيديو اللاسلكية ذات الموارد المحدودة كميات هائلة من بيانات الوسائط المتعددة من البيئة المراقبة وترسلها عبر شبكة إنترنت الأشياء.
تواجه هذه الشبكات تحديات كبيرة تتمثل في زيادة استهلاك الطاقة واستخدام النطاق الترددي والازدحام عبر شبكة إنترنت الأشياء. ولمعالجة هذه المشكلة، تقترح هذه الأطروحة تقليل إطارات البيانات على مستويين: مستوى عقدة مستشعر الفيديو(Video Sensor)، ومستوى البوابة(Gateway) .
في المستوى الأول يقترح طريقتين لتقليل البيانات موفرتين للطاقة وذلك لتقليل الإطارات الزائدة عن الحاجة وذلك من أجل توفير الطاقة مع الحفاظ على جودة مناسبة للبيانات المستلمة على مستوى بوابة الشبكة.
النهج الأول: خطة الحد من نقل البيانات عبر الإنترنت (ODaTReS)تعتمد هذه الخطة على مرحلتين أساسيتين: مرحلة الاستشعار ومرحلة الإرسال. في مرحلة الاستشعار، يتم تكييف معدل الإطارات للحد من عدد إطارات الفيديو الملتقطة باستخدام ثلاث تقنيات فعالة: . ويتم ذلك عن طريق استخدام ثلاث تقنيات فعالة: ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)، و لمطابقة السمات تم استخدام BF Matcher، بالإضافة لخوارزمية إحصائيات الحركة القائمة على الشبكة (GMS).
أما في مرحلة الإرسال، فتم استخدام عتبة إرسال تكيفية لتحديد ما إذا كان سيتم إرسال الإطار الملتقط الحالي أو إزالته، مما يساهم في تقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير مع الحفاظ على جودة البيانات المستلمة.
النهج الثاني: أسلوب تقليل إرسال الفيديو الموزع (DiViTR)يعتمد نهج DiViTR على ضغط الإطار باستخدام طريقتين لتقليل البيانات: تحليل المكونات الرئيسية (PCA)وترميز هوفمان.
في المستوى الثاني ، يقترح تلخيص فيديو متعدد المشاهد استنادا إلى شبكات مراقبة IoT لتلخيص طرق العرض المتعددة. يتضمن جمع البيانات من أجهزة استشعار فيديو مختلفة، ومعالجة البيانات، وتحديد حدود اللقطات، وإنشاء ملخص متعدد العروض غني بالميزات المستخرجة من خلال استخدام شبكة VGG16.
تهدف هذه المنهجيات المقترحة إلى تقليل كمية البيانات المرسلة ومعالجة البيانات بشكل أكثر فعالية، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الطاقة في شبكات WMSN، وبالتالي تعزيز الأداء العام لشبكات إنترنت الأشياء .