6、基于深度学习的无线多媒体传感器网络视觉信息处理与传输实用方法

基于深度学习的无线多媒体传感器网络视觉信息处理与传输实用方法

1 引言

将低成本互补金属氧化物半导体（CMOS）相机和麦克风集成到传统无线传感设备中，为从物理环境中收集多媒体信息开辟了新途径。这一集成使得无线多媒体传感器网络（WMSN）能够同时捕获音频、视频、静态图像和标量传感器数据，吸引了信号处理、计算机视觉和通信网络等多个领域的研究和工业界的关注。

如今，WMSN在多个领域有广泛应用，包括医疗保健、边境安全、地震活动监测、天气预报、监控、工业自动化和智慧城市等。无线多媒体传感器（WMSens）节点与WMSN中的其他无线传感器节点（可以是标量或视觉、同质或异质的）协作，将信息从采集端处理并传输到接收端。

与其他媒体数据相比，视觉数据包含复杂且大量的信息。WMSens（配备视觉传感器）和整个WMSN中的视觉数据能够实现潜在的新应用，并改进工业自动化、环境监测、远程医疗和可穿戴传感器等现有应用。例如：
- 栖息地监测 ：水下部署视觉系统研究海洋动物。
- 道路监测 ：视觉系统提供速度检查、高速公路车流量统计以及自动事故检测和报告。
- 远程医疗 ：视觉系统用于监测和测量静脉输液（IV）流速，还可通过人脸图像的远程光电容积脉搏波（rPPG）信号测量心率和血压。
- 自动监控 ：视觉系统持续监控并报告任何异常事件或移动。
- 工业自动化 ：视觉系统帮助识别芯片制造过程中的缺陷、自动包装和放置。

将视觉系统集成到传统基于无线的标量传