Analisi e ottimizzazione delle prestazioni di una wireless visual sensor network

Le Wireless Visual Sensor Network sono un campo in veloce e continuo sviluppo, ed in futuro, in svariati ambiti della società, saranno sempre più presenti nella vita quotidiana. Queste reti, costituite da un numero svariato di sensori, sono in grado, con dei nodi-fotocamera, di catturare delle immagini e, attraverso queste, di effettuare complesse operazioni di analisi visuale, come l’identificazione di oggetti, persone o eventi. Il modello convenzionalmente usato prevede che le immagini vengano catturate, compresse e poi trasmesse sulla rete al nodo centrale che si occupa di elaborarle per effettuare le operazioni di riconoscimento (paradigma che prende il nome di ”Compress-Then-Analyze”). Il progetto GreenEyes, coordinato dal Politecnico di Milano, si prefigge lo scopo di capovolgere questo paradigma e di spostare parte dell’elaborazione dell’immagine sui sensori. Questi catturano le immagini, estraggono le ”visual feature” (i punti significativi) e le inviano attraverso la rete al nodo principale (modello che è stato chiamato ”Analyze-Then-Compress”). In questo modo non vengono trasmesse le immagini, ma una loro rappresentazione concisa. Il principale problema delle WVSN è quello del consumo energetico, per questo è necessario ottimizzare al meglio le funzioni eseguite. Al’interno di quest’ottica si inserisce questa tesi, che cercherà di affrontare quello che è il problema dell’ottimizzazione della trasmissione dei dati usando la tecnologia Wi-Fi. La tesi si propone di trovare un comportamento ottimo che i sensori possano praticare al variare della qualità del canale su cui avviene la trasmissione, utilizzando alternativamente il paradigma Analyze-Then-Compress o quello Compress-Then-Analyze e il protocollo di trasmissione UDP(senza controllo di ricezione) o quello TCP (con controllo di ricezione).