LIUPPA/CRAN 2006-2009 http://www.iutbayonne.univ-pau.fr/~roose/tcap/ ANR JC - TCAP Transport de flux vidéo sur réseaux de capteurs pour la surveillance.

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1 LIUPPA/CRAN 2006-2009 http://www.iutbayonne.univ-pau.fr/~roose/tcap/
ANR JC - TCAP Transport de flux vidéo sur réseaux de capteurs pour la surveillance à la demande LIUPPA/CRAN

2 11 Membres (PR, MCF, Docteur, Ingénieur, Doctorants)
LIUPPA/UPPA Belloir Nicolas, Dalmau Marc, Laplace Sophie, Louberry Christine, Pham Congduc, Roose Philippe, Hoang Natacha CRAN/Nancy Université David Mickaël, Duran-Faundez Cristian, Krommenaker Nicolas, Lecuire Vincent, Maimour Moufida

3 Application « type » Intrus Caméra Autre capteur
Source image: B. Kechar

4 Problématiques (1) Grand nombre de paramètres de fonctionnement
Couverture, Economie d’énergie Activer/Éteindre un certain nombre de capteurs vidéos, de sélectionner ceux qui sont les plus à même de fournir la vidéo la plus intéressante (le plus proche, le meilleur angle, etc.) Favoriser (a priori) les traitements sur les capteurs afin de minimiser les transferts/communications. En fonction de l’application et du contexte il sera intéressant de déporter des traitements sur un ou plusieurs capteurs.

5 Problématiques (2) Disponibilité, efficacité
Agir sur le routage des flux vidéo afin d’optimiser la circulation des informations, ou d’anticiper sur des baisses de batterie d’autres capteurs. Hétérogénéité des nœuds complémentarité des fonctionnalités, notion de service, amélioration de la couverture

6 Axes d’étude Axe A: Plateforme logicielle spécifique
Grand nombre de paramètres de fonctionnement Hétérogénéité des composants (matériels & logiciels), notion de service Diversité des informations (scalaires & multimédia) Synchronisation forte (aspect temps-réel) entre elles. Axe B: Communications & codage Localisation Codage image & vidéo Routage, Contrôle de congestion Optimisation de l’état initial

7 Intégration à la plateforme RECAP
Extrait du site web de Recap « many topics must be study such as topology control (addressing, localization, etc.), data communication (broadcasting, routing, gathering, etc.), architecture (hardware, system -OS-, network -communication stacks-, etc.), applications (service lookup, distributed database, etc.). TCAP 2 Axes développés: AXE A : Modélisation, Architectures, Composants Logiciels AXE B: Localisation, Codage des Images, Routage multi-chemin, Contrôle de Congestion RECAP 4 Axes développés SP1 Applications SP2 Data Communication SP3 Topology Control SP4 System Architecture

8 Axe A Modélisation (LIUPPA) Architectures (LIUPPA)
Composants Logiciels (LIUPPA)

9 Modèle Composant Unifié, Plateforme
Flux sur le réseau Application et Plateforme distribuées Flux locaux Groupe de composants correspondant à un service

10 Choix technologiques Plateforme OSGi Middleware distribué
Implémentation standard « Félix » Implémentation light « Concierge » Middleware distribué Totalement (sites fixes) Partiellement (capteurs) Architecture à services Usine à containers (PE) Usine à conduits Routage Supervision Implémentation en cours

11 Organisation en couches

12 Axe B Localisation (CRAN) Codage des Images (CRAN)
Routage multi-chemin (CRAN/LIUPPA) Contrôle de Congestion (CRAN/LIUPPA)

13 Organisation - Localisation
Dispersion du champ de capteurs Représentation multi-résolution (en couches) de l’image par transformée en ondelettes dyadique Compression des sous-bandes par un algorithme de codage de faible complexité Transmission de l’image basée sur un protocole de communication semi-fiable

14 Routage multi-chemin Interference-aware Multipath routing
M. Maimour, CRAN

15 Contrôle de congestion
Sans pertes:2 directions possibles Adaptation du débit: codage avancé, réduction fréquence d’envoi des msg, réduction de la fenêtre d’anticipation Distribution de la charge: routage multi-chemins Avec pertes: 2 directions possibles Filtrage, élimination des redondances (couverture, données, sémantique?) Mécanisme de type AQM dans les nœuds relais C. Pham (LIUPPA, UPPA)

16 Contrôle de congestion
Etudes préliminaires: contrôle de congestion au dessus d’un routage multi-chemin: notification explicite puis répartition de charge Etudes futures mesurer plus précisément le niveau de congestion prises en compte de la couverture, de la pertinence et des redondances lors du contrôle

17 Exemple de scénario S1 1 7 3 5 S2 8 2 4 6 9 10 11 S3 S4 sink 1 50 2 1
Min thresh Max thresh Average Queue Length inUse 1 50 2 50 CN(5,1,4) CN(5,2,4) S1 1 50 7 CN(5,1,4) CN(5,2,4) sink 3 5 S2 8 2 CN(5,1,4) CN(5,2,4) 90 inUse 90 1 50 2 4 6 CN(node-id,path-id,nb-flows) 9 10 11 inUse inUse 2 1 90 3 2 1 90 3 S3 S4 CN(5,1,4) CN(5,2,4) CN(5,1,4) CN(5,2,4)

18 Réseaux de capteurs vidéo
C. Pham (LIUPPA, UPPA) & B. Kechar (Univ ORAN)

19 Optimisation de l’état initial
Les capteurs vidéo possèdent un niveau de paramétrage plus élevé: rotation de caméra=forme de mobilité qui influe sur la couverture Transmission de patrimoine dans le cas d’algorithmes de reconnaissance Optimiser le nbr de capteurs actif pour une couverture donnée

20 Matériels

21 Plateforme « réseaux de capteurs » du CRAN
Matériels de Crossbow Technology inc. 30+10 motes (10 MICA2DOT, 20 MICA MICAZ). Capteurs de lumière, de température, acoustique, sismique, humidité, etc. 1 système de positionnement GPS. 8 puits pour l’interconnexion via ethernet (2), RS232 (1) et USB (5). Matériels de SkyeTek inc. 4 modules M1-Mini (lecteurs d’étiquettes RFID). Matériels de Pentar inc. 4 capteurs d’images « cyclops ». Matériels de Particle Computer GmbH. 10 motes pParticle. 4 puits pour l’interconnexion via ethernet (1), USB (2) et (1).

22 Matériel : Sun Spot Partenaire officiel de SUN Micro System (3 kits)
Processeur : ARM920T 180MHz 32-bit 512K RAM et 4M Flash. Communication : 2.4GHz radio (antenne intégrée sur carte) – Chipset radio : TI CC2420 (ChipCon) – compatible IEEE Machine Virtuelle Java (Squawk)