Engineering Energy Efficient Visual Sensor Network Applications Using Skeletons

Stefano Chessa; Susanna Pelagatti; Nicoletta Triolo

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Engineering Energy Efficient Visual Sensor Network Applications Using Skeletons

机译：使用骨架工程节能的视觉传感器网络应用

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Visual sensor networks (VSNs) perform complex scene analysis algorithms that require significant computations and communications. Under this respect, the use of skeletons contributes to reduce the complexity of VSN programming and may ensure an easier and better optimization of the code. In this context, we propose INS, a stencil based skeleton targeted for wireless/visual sensor networks (W/VSNs) and give a preliminary analysis of its benefits using tracking as a case study. INS abstracts a distributed approximation schema in which the estimation of a given metric is organized in a sequence of steps. Each step includes collecting estimates from some neighbor nodes and local computation of a new approximation. In particular, INS takes inspiration from some stencil based skeletons proposed for parallel computation and merges it with the classical event driven model typical of sensor programming. As a result, the execution of each step is triggered by the detection of a relevant event in the environment. Tracking consists in periodically predicting position and velocity of one or more mobile targets. We discuss how INS can be instantiated to a distributed version of Kalman filtering. As energy efficiency is central in W/VSNs, we derive analytic models for energy dissipation of the INS skeleton depending on different concepts of neighborhood for the data exchanged at each step. Then, these models are used to guide the deployment of our tracking application on a real scenario.

机译：视觉传感器网络（VSN）执行复杂的场景分析算法，需要大量的计算和通信。在这方面，使用框架有助于降低VSN编程的复杂性，并可以确保更轻松，更好地优化代码。在这种情况下，我们提出了INS，这是一种针对无线/视觉传感器网络（W / VSN）的基于模板的骨架，并使用跟踪作为案例研究对其效益进行了初步分析。 INS抽象了一个分布式的近似方案，在该方案中，按一系列步骤组织给定度量的估计。每个步骤都包括从一些邻居节点收集估计值以及对新近似值进行本地计算。特别是，INS从为并行计算提出的基于模板的骨架中汲取了灵感，并将其与传感器编程中典型的经典事件驱动模型合并。结果，通过检测环境中的相关事件来触发每个步骤的执行。跟踪包括定期预测一个或多个移动目标的位置和速度。我们讨论如何将INS实例化为Kalman滤波的分布式版本。由于能量效率在W / VSN中至关重要，因此我们根据在每个步骤交换的数据的邻域的不同概念，得出INS骨架能量耗散的解析模型。然后，这些模型将用来指导我们在实际情况下的跟踪应用程序的部署。

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来源
《International journal of parallel programming》 |2014年第4期|663-680|共18页
作者
Stefano Chessa; Susanna Pelagatti; Nicoletta Triolo;
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作者单位

Dipartimento di Informatica, Universita di Pisa, Largo B. Pontecorvo, 3, Pisa, Italy;

Dipartimento di Informatica, Universita di Pisa, Largo B. Pontecorvo, 3, Pisa, Italy;

Dipartimento di Informatica, Universita di Pisa, Largo B. Pontecorvo, 3, Pisa, Italy;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Visual sensor networks; Algorithmic skeletons; Energy saving; Kalman filtering;

机译：视觉传感器网络;算法框架;节约能源;卡尔曼滤波;

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