تحسين وقت الاستجابة في الوقت المناسب
لتطبيقات شبكة الاستشعار المرئية

خلاصة:
تُعرف شبكة الاستشعار اللاسلكية (WSN) التي تتكون من عقد مجهزة بكاميرات أو أجهزة استشعار صور متقدمة منخفضة التكلفة باسم شبكة الاستشعار المرئية (VSN). تتمثل الوظيفة الرئيسية لـ VSN في التقاط الصور وإرسالها إلى العقد الغارقة للمعالجة. التطبيقات الشائعة لشبكة VSN هي المراقبة، والتتبع، وإدارة الحشود، والبحث العلمي، وما إلى ذلك. وتتطلب مثل هذه التطبيقات تبادل كميات كبيرة من البيانات بين عقد الكاميرا والمغسلة. تعد بيانات الصورة أكبر بكثير من بيانات المستشعرات الشائعة مثل درجة الحرارة والرطوبة والضغط. بالنسبة لتسليم البيانات في شبكات VSN، يكون الاتصال مقيدًا بالعديد من متطلبات جودة الخدمة الصارمة مثل التأخير والارتعاش وموثوقية البيانات. علاوة على ذلك، نظرًا للقيود المتأصلة في WSN مثل الطاقة المحدودة، وانخفاض طاقة وحدة المعالجة المركزية، وعدم كفاية الذاكرة؛ يجب على مهندس VSN اختيار الهيكل المناسب وخوارزميات ضغط الصور وبروتوكولات الاتصال اعتمادًا على التطبيق. في الأدبيات، تم اقتراح تقنيات مختلفة لحل متطلبات عرض النطاق الترددي لشبكة VSN. تعتمد غالبية هذه التقنيات على ضغط البيانات المرئية. تركز هذه الورقة على أحد هذه الجوانب، وهو بروتوكول الاتصال لـ VSN. في هذه الورقة، نقدم إطار توجيه الأولوية لنقل الصور (PRoFIT)، وهو إطار توجيه جديد لـ VSN لتقديم معلومات الصور المهمة مع القيود الزمنية للنظام. لقد أثبتنا أن PROFIT يعمل على تحسين وقت الاستجابة في تطبيقات VSN المختلفة مقارنةً بتقنيات التوجيه ذات الأولوية الأقل. لقد قمنا بتطبيق PROFIT جنبًا إلى جنب مع تطبيق معالجة الصور باستخدام Contiki وقمنا بمحاكاته على جهاز محاكاة Cooja لدعم مطالبتنا.

مقدمة

يتكون VSN من ثلاثة أنواع من العقد؛ عقد الاستشعار البصري والعقد الوسيطة والعقد الحوضية. تم تجهيز عقدة الاستشعار البصري بجهاز استشعار يلتقط الصور. اعتمادًا على التطبيق، يمكن أن يكون هذا المستشعر من النوع الذي يلتقط صورًا متعددة الألوان، أو صورًا ذات مقياس رمادي، أو صورًا حرارية، أو صورًا بالأشعة تحت الحمراء، وما إلى ذلك. وتتطلب العقد المجهزة بأجهزة الاستشعار هذه مزيدًا من الطاقة لتشغيل مكونات الأجهزة والبرامج الإضافية مثل أدوات التقاط الإطارات وبرامج تشفير الصور. تقوم هذه العقد بالتقاط الصور الأولية وتشفيرها وإرسالها نحو الحوض.


تتمثل المهمة الرئيسية للعقد الوسيطة في إرسال الحزم من عقد الاستشعار المرئي إلى العقد الغارقة.
قد تشارك هذه العقد أيضًا في استشعار المتغيرات البيئية العددية الأخرى مثل درجة الحرارة والرطوبة والضغط ومستوى تركيز بعض المواد الكيميائية اعتمادًا على طبيعة تطبيق VSN. بالإضافة إلى ذلك، قد تشارك هذه العقد أيضًا في تشفير بيانات الصورة كفئة من خوارزميات تشفير الصور لتفريغ بعض المعالجة إلى العقد الوسيطة من أجل الحفاظ على طاقة عقد الاستشعار البصري.


العقد الحوضية مسؤولة عن معالجة الصور الملتقطة بواسطة عقد الكاميرا. ولهذا الغرض، تكون العقد الحوضية غنية بالطاقة وتتمتع بقدرة حسابية عالية. من أجل اتخاذ إجراء اعتمادًا على تطبيق VSN، قد تحتوي هذه العقد بالإضافة إلى ذلك على مشغلات أو قد تكون متصلة بنوع رابع من العقد يسمى عقد المشغل.

يتمثل المتطلب الأساسي لشبكة WSN في استشعار العوامل البيئية باستخدام أجهزة استشعار منخفضة الطاقة ومنخفضة التكلفة وتوجيه البيانات المهمة إلى العقد الحوضية الغنية بالطاقة للمعالجة. يصبح هذا المطلب تحديًا في شبكة VSN نظرًا لأن كمية البيانات التي سيتم نقلها أكبر بكثير من شبكة WSN التقليدية نظرًا لنوع البيانات التي تتم مشاركتها. تتطلب تطبيقات المراقبة تبادل كميات كبيرة جدًا من البيانات بين عقد الكاميرا والمغسلة. في شبكات WSN التقليدية التي تستشعر الضوء والرطوبة والضغط وما إلى ذلك، تقتصر حركة المرور الناتجة عن عقدة الاستشعار على البيانات العددية.
في معظم الحالات، يكون حجم الذاكرة المطلوبة للتخزين والإرسال هو 16 بت لكل قراءة.
من ناحية أخرى، تقوم عقدة VSN، المجهزة بكاميرا، بإنشاء بيانات متجهة. على سبيل المثال، صورة RGB أولية بحجم 128  ×  128  بكسل مع 24 بت لكل بكسل (8  بت لكل لون) ستكون 128  ×  128  ×  24  =  393,216 بت (48  كيلو بايت). وهذا أكبر بعدة مرات من بيانات أجهزة الاستشعار التقليدية.


لتقليل حجم بيانات الصورة، يمكن استخدام تقنيات ضغط الصورة مثل تحويلات جيب التمام المنفصلة [4] أو تحويلات المويجات المنفصلة. على الرغم من أن هذه الخوارزميات تقلل من حجم الصورة، إلا أن هذا التخفيض لا يمكن مقارنته ببيانات أجهزة الاستشعار التقليدية. لذلك، ضغط بيانات الصورة ليس كافيا. قوة المعالجة لكل عقدة محدودة أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، تلعب طوبولوجيا الشبكة وبروتوكولات التوجيه دورًا حاسمًا في نقل معلومات الصور من عقد الاستشعار المرئي إلى العقد المضيفة. ومن ثم، فإن مهام التقاط بيانات الصورة وضغطها وإرسالها إلى مكانها هي من أكثر المهام تحديًا التي يواجهها مهندسو VSN.


كما ذكرنا من قبل، باستخدام خوارزميات ضغط الصور يمكن تقليل حجم البيانات إلى حد ما. كما تقوم فئة من خوارزميات ضغط الصور بإنشاء طبقات متعددة من بيانات الصورة المضغوطة. تحتوي الطبقة الأولى على أبرز سمات الصورة، على سبيل المثال حواف الكائنات أو بيانات الصورة الخشنة. تحتوي الطبقات اللاحقة على التفاصيل التي عند دمجها مع الطبقة الأولى، فإنها تستعيد الصورة الأصلية. تتكون بعض خوارزميات معالجة الصور من تمريرات متعددة تتطلب مستويات مختلفة من تفاصيل الصورة المشفرة لكل تمريرة. باستخدام مثل هذه الخوارزميات في شبكات VSN، يمكن تقليل وقت استجابة النظام. إذا تلقت العقد الحوضية بيانات الصورة المطلوبة للممر الأول في وقت أقرب من البيانات المطلوبة لعمليات المرور اللاحقة، فيمكنها البدء في معالجة التمرير الأول واتخاذ الإجراء وفقًا لذلك أثناء وصول بيانات الطبقات اللاحقة إلى العقدة الحوض. تساعد هذه الورقة في تخفيف تحديات التوجيه لخوارزميات معالجة الصور من خلال اقتراح إطار توجيه يعتمد على الميزات التالية:

(1)يجب أن تكون عقد الاستشعار المرئي قادرة على تحديد الأولوية للحزم الصادرة. بهذه الطريقة، يمكن إرسال بيانات الصورة للتمرير الأول بأولوية أعلى من بيانات التمريرات اللاحقة.
(2)يجب أن تكون العقد الوسيطة أو عقد التوجيه على دراية بأولوية الحزمة بحيث يتم إعادة توجيه الحزم ذات الأولوية الأعلى قبل الحزم ذات الأولوية الأقل.
(3)في حالة تصادم الحزم من عقدتين، يجب إعادة إرسال الحزم ذات الأولوية العالية قبل الحزم ذات الأولوية المنخفضة.
(4)وأخيرًا، في حالة الازدحام، يجب إسقاط الحزم ذات الأولوية المنخفضة قبل إسقاط أي حزمة ذات أولوية عالية.

يلخص القسم التالي بروتوكولات الاتصال المختلفة المستخدمة في معماريات VSN اعتبارًا من اليوم. يناقش القسم 3 سيناريو تطبيق VSN الذي نتناوله في هذه الورقة. يحدد القسم 4 PROFIT، وهو إطار التوجيه المقترح على أساس الأولوية. تمت مناقشة تنفيذ PROFIT في القسم 5. وتم إجراء عمليات محاكاة لتحديد مدى فائدة PROFIT. في القسم 6، تتم مناقشة بيئة المحاكاة والنتائج. يناقش القسم 7 نقل ميزات الصورة لتطبيقات VSN في الوقت الحقيقي باستخدام PROFIT لتحسين وقت استجابة النظام. وأخيرا، تم الانتهاء من الورقة في القسم


سيناريو تطبيق VSN

يشرح هذا القسم سيناريو تطبيق VSN الذي تمت مناقشته في هذه الورقة. في السيناريو الخاص بنا، تلتقط عقدة الاستشعار البصري الصورة وتقسمها إلى مستويات بت. المستوى البتي للصورة الرقمية عبارة عن مجموعة من البتات المقابلة لموضع بت معين في كل قيمة بكسل للصورة الرقمية.

على سبيل المثال، إذا تم تمثيل صورة ذات تدرج رمادي باستخدام 8 بتات (1  بايت) لكل بكسل، فمن بين هذه الـ 8 بتات، تمثل البتة 1 البتة الأقل أهمية بينما تمثل البتة 8 البتة الأكثر أهمية.
PROFIT – إطار توجيه الأولوية لنقل الصور
يقدم هذا القسم تفاصيل حول كيفية عمل PROFIT. يمكن توزيع PROFIT على طبقتين من أي مكدس بروتوكول بالإضافة إلى طبقة واجهة التطبيق الرفيعة (AIL). هاتان الطبقتان هما طبقة الشبكة وطبقة الوصول المتوسطة. يقوم AIL بتغليف تفاصيل طبقة الشبكة وطبقة الوصول المتوسطة. يصور الشكل 3 طبقات PROFIT وترد تفاصيلها الوظيفية في الأقسام الفرعية أدناه.

تنفيذ PROFIT باستخدام Contiki OS
لقياس مدى فائدة PROFIT، تم إنشاء تطبيق VSN وتم إجراء عمليات المحاكاة. على الرغم من أنه يمكن تنفيذ الإطار باستخدام أي مكدس بروتوكول، فقد تم اختيار Contiki OS نظرًا لقبوله كنظام تشغيل في الوقت الفعلي لشبكات WSN. تم توضيح البنية في الشكل 5. وقد تم إجراء تعديلات على الشبكة وطبقة MAC الخاصة بجزء مكدس بروتوكول RIME في نظام التشغيل Contiki OS. يوفر مكدس بروتوكول RIME مجموعة من أساسيات الاتصال الأساسية تتراوح من أفضل الجهود.

نتائج المحاكاة
يمكن تنفيذ نوع تطبيقات VSN المستهدفة في هذه الورقة باستخدام عقد شبكة استشعار منخفضة التكلفة مثل TelosB [28]. يمكن تجهيز بعض الكاميرات بـ CMUCam4 مما يمنحها القدرة على التقاط الصور. يمكن استخدام عقد TelosB المتبقية لتوجيه بيانات الصورة من عقد الاستشعار المرئي إلى العقد. يمكن لهذه التطبيقات الخاصة بشبكات VSN التقاط الصور واستخدام خوارزميات تشفير الصور مثل تحويل جيب التمام المنفصل أو تحويل المويجات المنفصلة لتشفير الصور إلى مستويات مختلفة من
تتميز الصورة بالنقل باستخدام PROFIT
ميزات الصورة هي معلومات عن صورة يمكن استخدامها في العديد من تطبيقات معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر. الخطوة الأولى في العديد من تطبيقات معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر هي استخراج الميزات. ميزات الصورة هذه هي الحواف والزوايا والنقط وSIFT وما إلى ذلك. حيث تعد الحواف والزوايا ميزات أساسية للغاية ويمكن استخدام هاتين الميزتين الأساسيتين في اكتشاف الحركة وتسجيل الصور واكتشاف الكائنات والتعرف عليها وفسيفساء الصور والنمذجة ثلاثية الأبعاد

ختاماً:
بناءً على جميع نتائج المحاكاة، يمكننا أن نستنتج أن PROFIT، إطار توجيه الأولوية المقترح لنقل الصور يساعد في نقل الصور التدريجي في شبكات VSN. يمكن استلام معلومات الصور المهمة من عقد الاستشعار المرئي في العقد الحوضية في وقت أسرع من معلومات الصور الأقل أهمية. يساعدنا النقل التدريجي للصور في إدارة مشكلة النطاق الترددي المنخفض لبيئة VSN. تمت مناقشة النقل القائم على الأولوية لمستويات البتات باستخدام PROFIT