867 resultados para Body sensor network


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Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

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Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

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[EN]The re-identification problem has been commonly accomplished using appearance features based on salient points and color information. In this paper, we focus on the possibilities that simple geometric features obtained from depth images captured with RGB-D cameras may offer for the task, particularly working under severe illumination conditions. The results achieved for different sets of simple geometric features extracted in a top-view setup seem to provide useful descriptors for the re-identification task, which can be integrated in an ambient intelligent environment as part of a sensor network.

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This artwork reports on two different projects that were carried out during the three years of Doctor of the Philosophy course. In the first years a project regarding Capacitive Pressure Sensors Array for Aerodynamic Applications was developed in the Applied Aerodynamic research team of the Second Faculty of Engineering, University of Bologna, Forlì, Italy, and in collaboration with the ARCES laboratories of the same university. Capacitive pressure sensors were designed and fabricated, investigating theoretically and experimentally the sensor’s mechanical and electrical behaviours by means of finite elements method simulations and by means of wind tunnel tests. During the design phase, the sensor figures of merit are considered and evaluated for specific aerodynamic applications. The aim of this work is the production of low cost MEMS-alternative devices suitable for a sensor network to be implemented in air data system. The last two year was dedicated to a project regarding Wireless Pressure Sensor Network for Nautical Applications. Aim of the developed sensor network is to sense the weak pressure field acting on the sail plan of a full batten sail by means of instrumented battens, providing a real time differential pressure map over the entire sail surface. The wireless sensor network and the sensing unit were designed, fabricated and tested in the faculty laboratories. A static non-linear coupled mechanical-electrostatic simulation, has been developed to predict the pressure versus capacitance static characteristic suitable for the transduction process and to tune the geometry of the transducer to reach the required resolution, sensitivity and time response in the appropriate full scale pressure input A time dependent viscoelastic error model has been inferred and developed by means of experimental data in order to model, predict and reduce the inaccuracy bound due to the viscolelastic phenomena affecting the Mylar® polyester film used for the sensor diaphragm. The development of the two above mentioned subjects are strictly related but presently separately in this artwork.

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Today, third generation networks are consolidated realities, and user expectations on new applications and services are becoming higher and higher. Therefore, new systems and technologies are necessary to move towards the market needs and the user requirements. This has driven the development of fourth generation networks. ”Wireless network for the fourth generation” is the expression used to describe the next step in wireless communications. There is no formal definition for what these fourth generation networks are; however, we can say that the next generation networks will be based on the coexistence of heterogeneous networks, on the integration with the existing radio access network (e.g. GPRS, UMTS, WIFI, ...) and, in particular, on new emerging architectures that are obtaining more and more relevance, as Wireless Ad Hoc and Sensor Networks (WASN). Thanks to their characteristics, fourth generation wireless systems will be able to offer custom-made solutions and applications personalized according to the user requirements; they will offer all types of services at an affordable cost, and solutions characterized by flexibility, scalability and reconfigurability. This PhD’s work has been focused on WASNs, autoconfiguring networks which are not based on a fixed infrastructure, but are characterized by being infrastructure less, where devices have to automatically generate the network in the initial phase, and maintain it through reconfiguration procedures (if nodes’ mobility, or energy drain, etc..., cause disconnections). The main part of the PhD activity has been focused on an analytical study on connectivity models for wireless ad hoc and sensor networks, nevertheless a small part of my work was experimental. Anyway, both the theoretical and experimental activities have had a common aim, related to the performance evaluation of WASNs. Concerning the theoretical analysis, the objective of the connectivity studies has been the evaluation of models for the interference estimation. This is due to the fact that interference is the most important performance degradation cause in WASNs. As a consequence, is very important to find an accurate model that allows its investigation, and I’ve tried to obtain a model the most realistic and general as possible, in particular for the evaluation of the interference coming from bounded interfering areas (i.e. a WiFi hot spot, a wireless covered research laboratory, ...). On the other hand, the experimental activity has led to Throughput and Packet Error Rare measurements on a real IEEE802.15.4 Wireless Sensor Network.

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The term Ambient Intelligence (AmI) refers to a vision on the future of the information society where smart, electronic environment are sensitive and responsive to the presence of people and their activities (Context awareness). In an ambient intelligence world, devices work in concert to support people in carrying out their everyday life activities, tasks and rituals in an easy, natural way using information and intelligence that is hidden in the network connecting these devices. This promotes the creation of pervasive environments improving the quality of life of the occupants and enhancing the human experience. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. Ambient intelligent systems are heterogeneous and require an excellent cooperation between several hardware/software technologies and disciplines, including signal processing, networking and protocols, embedded systems, information management, and distributed algorithms. Since a large amount of fixed and mobile sensors embedded is deployed into the environment, the Wireless Sensor Networks is one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes which can be deployed in a target area to sense physical phenomena and communicate with other nodes and base stations. These simple devices typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). WNS promises of revolutionizing the interactions between the real physical worlds and human beings. Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. To fully exploit the potential of distributed sensing approaches, a set of challengesmust be addressed. Sensor nodes are inherently resource-constrained systems with very low power consumption and small size requirements which enables than to reduce the interference on the physical phenomena sensed and to allow easy and low-cost deployment. They have limited processing speed,storage capacity and communication bandwidth that must be efficiently used to increase the degree of local ”understanding” of the observed phenomena. A particular case of sensor nodes are video sensors. This topic holds strong interest for a wide range of contexts such as military, security, robotics and most recently consumer applications. Vision sensors are extremely effective for medium to long-range sensing because vision provides rich information to human operators. However, image sensors generate a huge amount of data, whichmust be heavily processed before it is transmitted due to the scarce bandwidth capability of radio interfaces. In particular, in video-surveillance, it has been shown that source-side compression is mandatory due to limited bandwidth and delay constraints. Moreover, there is an ample opportunity for performing higher-level processing functions, such as object recognition that has the potential to drastically reduce the required bandwidth (e.g. by transmitting compressed images only when something ‘interesting‘ is detected). The energy cost of image processing must however be carefully minimized. Imaging could play and plays an important role in sensing devices for ambient intelligence. Computer vision can for instance be used for recognising persons and objects and recognising behaviour such as illness and rioting. Having a wireless camera as a camera mote opens the way for distributed scene analysis. More eyes see more than one and a camera system that can observe a scene from multiple directions would be able to overcome occlusion problems and could describe objects in their true 3D appearance. In real-time, these approaches are a recently opened field of research. In this thesis we pay attention to the realities of hardware/software technologies and the design needed to realize systems for distributed monitoring, attempting to propose solutions on open issues and filling the gap between AmI scenarios and hardware reality. The physical implementation of an individual wireless node is constrained by three important metrics which are outlined below. Despite that the design of the sensor network and its sensor nodes is strictly application dependent, a number of constraints should almost always be considered. Among them: • Small form factor to reduce nodes intrusiveness. • Low power consumption to reduce battery size and to extend nodes lifetime. • Low cost for a widespread diffusion. These limitations typically result in the adoption of low power, low cost devices such as low powermicrocontrollers with few kilobytes of RAMand tenth of kilobytes of program memory with whomonly simple data processing algorithms can be implemented. However the overall computational power of the WNS can be very large since the network presents a high degree of parallelism that can be exploited through the adoption of ad-hoc techniques. Furthermore through the fusion of information from the dense mesh of sensors even complex phenomena can be monitored. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas:Low Power Video Sensor Node and Video Processing Alghoritm and Multimodal Surveillance . Low Power Video Sensor Nodes and Video Processing Alghoritms In comparison to scalar sensors, such as temperature, pressure, humidity, velocity, and acceleration sensors, vision sensors generate much higher bandwidth data due to the two-dimensional nature of their pixel array. We have tackled all the constraints listed above and have proposed solutions to overcome the current WSNlimits for Video sensor node. We have designed and developed wireless video sensor nodes focusing on the small size and the flexibility of reuse in different applications. The video nodes target a different design point: the portability (on-board power supply, wireless communication), a scanty power budget (500mW),while still providing a prominent level of intelligence, namely sophisticated classification algorithmand high level of reconfigurability. We developed two different video sensor node: The device architecture of the first one is based on a low-cost low-power FPGA+microcontroller system-on-chip. The second one is based on ARM9 processor. Both systems designed within the above mentioned power envelope could operate in a continuous fashion with Li-Polymer battery pack and solar panel. Novel low power low cost video sensor nodes which, in contrast to sensors that just watch the world, are capable of comprehending the perceived information in order to interpret it locally, are presented. Featuring such intelligence, these nodes would be able to cope with such tasks as recognition of unattended bags in airports, persons carrying potentially dangerous objects, etc.,which normally require a human operator. Vision algorithms for object detection, acquisition like human detection with Support Vector Machine (SVM) classification and abandoned/removed object detection are implemented, described and illustrated on real world data. Multimodal surveillance: In several setup the use of wired video cameras may not be possible. For this reason building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. Energy efficiency for wireless smart camera networks is one of the major efforts in distributed monitoring and surveillance community. For this reason, building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. The Pyroelectric Infra-Red (PIR) sensors have been used to extend the lifetime of a solar-powered video sensor node by providing an energy level dependent trigger to the video camera and the wireless module. Such approach has shown to be able to extend node lifetime and possibly result in continuous operation of the node.Being low-cost, passive (thus low-power) and presenting a limited form factor, PIR sensors are well suited for WSN applications. Moreover techniques to have aggressive power management policies are essential for achieving long-termoperating on standalone distributed cameras needed to improve the power consumption. We have used an adaptive controller like Model Predictive Control (MPC) to help the system to improve the performances outperforming naive power management policies.

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This thesis adresses the problem of localization, and analyzes its crucial aspects, within the context of cooperative WSNs. The three main issues discussed in the following are: network synchronization, position estimate and tracking. Time synchronization is a fundamental requirement for every network. In this context, a new approach based on the estimation theory is proposed to evaluate the ultimate performance limit in network time synchronization. In particular the lower bound on the variance of the average synchronization error in a fully connected network is derived by taking into account the statistical characterization of the Message Delivering Time (MDT) . Sensor network localization algorithms estimate the locations of sensors with initially unknown location information by using knowledge of the absolute positions of a few sensors and inter-sensor measurements such as distance and bearing measurements. Concerning this issue, i.e. the position estimate problem, two main contributions are given. The first is a new Semidefinite Programming (SDP) framework to analyze and solve the problem of flip-ambiguity that afflicts range-based network localization algorithms with incomplete ranging information. The occurrence of flip-ambiguous nodes and errors due to flip ambiguity is studied, then with this information a new SDP formulation of the localization problem is built. Finally a flip-ambiguity-robust network localization algorithm is derived and its performance is studied by Monte-Carlo simulations. The second contribution in the field of position estimate is about multihop networks. A multihop network is a network with a low degree of connectivity, in which couples of given any nodes, in order to communicate, they have to rely on one or more intermediate nodes (hops). Two new distance-based source localization algorithms, highly robust to distance overestimates, typically present in multihop networks, are presented and studied. The last point of this thesis discuss a new low-complexity tracking algorithm, inspired by the Fano’s sequential decoding algorithm for the position tracking of a user in a WLAN-based indoor localization system.

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Negli ultimi anni i progressi tecnologici in termini di miniaturizzazione elettronica, hanno permesso la realizzazione di componenti hardware ed in particolare di microprocessori e sensori dalle dimensioni ridottissime. Questo ha favorito la recente diffusione di reti di sensori wireless (Wireless Sensor Network) basate su sistemi embedded più o meno complessi ed applicate a settori di mercato che vanno dalla domotica alle applicazioni industriali, fino al monitoraggio dei pazienti. Lo scopo di questa tesi, svolta in collaborazione con la società Rinnova di Forlì, consiste nell’implementazione di un dimostratore che mostri la reale capacità di realizzare una rete WS che si appoggia su di un sistema embedded commerciale ed ampiamente diffuso come la piattaforma Arduino ed in grado di rilevare il livello di ammoniaca presente negli allevamenti di pollame. Tale gas infatti, se presente in quantità notevole, provoca una dannosa alterazione comportamentale dei polli e risulta quindi un parametro molto importante da monitorare. Oltre al sensore di ammoniaca, misurazione principale richiesta dal progetto, ne sono stati aggiunti uno per la temperatura ed uno per l’umidità. L’architettura finale implementata è quella tipica di una rete a stella, in cui il master centrale colleziona a polling i dati provenienti dai sensori collegati agli slave e li invia ad un server web, rendendoli accessibili mediante la rete Internet. L’utente finale può così accedere alla pagina web da un qualunque PC dotato di connessione Internet, monitorare i dati dei sensori e soprattutto verificare quando il livello di ammoniaca supera la soglia di attenzione, potendo così intervenire immediatamente nell’allevamento per effettuare le dovute operazioni di pulizia.

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"I computer del nuovo millennio saranno sempre più invisibili, o meglio embedded, incorporati agli oggetti, ai mobili, anche al nostro corpo. L'intelligenza elettronica sviluppata su silicio diventerà sempre più diffusa e ubiqua. Sarà come un'orchestra di oggetti interattivi, non invasivi e dalla presenza discreta, ovunque". [Mark Weiser, 1991] La visione dell'ubiquitous computing, prevista da Weiser, è ormai molto vicina alla realtà e anticipa una rivoluzione tecnologica nella quale l'elaborazione di dati ha assunto un ruolo sempre più dominante nella nostra vita quotidiana. La rivoluzione porta non solo a vedere l'elaborazione di dati come un'operazione che si può compiere attraverso un computer desktop, legato quindi ad una postazione fissa, ma soprattutto a considerare l'uso della tecnologia come qualcosa di necessario in ogni occasione, in ogni luogo e la diffusione della miniaturizzazione dei dispositivi elettronici e delle tecnologie di comunicazione wireless ha contribuito notevolmente alla realizzazione di questo scenario. La possibilità di avere a disposizione nei luoghi più impensabili sistemi elettronici di piccole dimensioni e autoalimentati ha contribuito allo sviluppo di nuove applicazioni, tra le quali troviamo le WSN (Wireless Sensor Network), ovvero reti formate da dispositivi in grado di monitorare qualsiasi grandezza naturale misurabile e inviare i dati verso sistemi in grado di elaborare e immagazzinare le informazioni raccolte. La novità introdotta dalle reti WSN è rappresentata dalla possibilità di effettuare monitoraggi con continuità delle più diverse grandezze fisiche, il che ha consentito a questa nuova tecnologia l'accesso ad un mercato che prevede una vastità di scenari indefinita. Osservazioni estese sia nello spazio che nel tempo possono essere inoltre utili per poter ricavare informazioni sull'andamento di fenomeni naturali che, se monitorati saltuariamente, non fornirebbero alcuna informazione interessante. Tra i casi d'interesse più rilevanti si possono evidenziare: - segnalazione di emergenze (terremoti, inondazioni) - monitoraggio di parametri difficilmente accessibili all'uomo (frane, ghiacciai) - smart cities (analisi e controllo di illuminazione pubblica, traffico, inquinamento, contatori gas e luce) - monitoraggio di parametri utili al miglioramento di attività produttive (agricoltura intelligente, monitoraggio consumi) - sorveglianza (controllo accessi ad aree riservate, rilevamento della presenza dell'uomo) Il vantaggio rappresentato da un basso consumo energetico, e di conseguenza un tempo di vita della rete elevato, ha come controparte il non elevato range di copertura wireless, valutato nell'ordine delle decine di metri secondo lo standard IEEE 802.15.4. Il monitoraggio di un'area di grandi dimensioni richiede quindi la disposizione di nodi intermedi aventi le funzioni di un router, il cui compito sarà quello di inoltrare i dati ricevuti verso il coordinatore della rete. Il tempo di vita dei nodi intermedi è di notevole importanza perché, in caso di spegnimento, parte delle informazioni raccolte non raggiungerebbero il coordinatore e quindi non verrebbero immagazzinate e analizzate dall'uomo o dai sistemi di controllo. Lo scopo di questa trattazione è la creazione di un protocollo di comunicazione che preveda meccanismi di routing orientati alla ricerca del massimo tempo di vita della rete. Nel capitolo 1 vengono introdotte le WSN descrivendo caratteristiche generali, applicazioni, struttura della rete e architettura hardware richiesta. Nel capitolo 2 viene illustrato l'ambiente di sviluppo del progetto, analizzando le piattaforme hardware, firmware e software sulle quali ci appoggeremo per realizzare il progetto. Verranno descritti anche alcuni strumenti utili per effettuare la programmazione e il debug della rete. Nel capitolo 3 si descrivono i requisiti di progetto e si realizza una mappatura dell'architettura finale. Nel capitolo 4 si sviluppa il protocollo di routing, analizzando i consumi e motivando le scelte progettuali. Nel capitolo 5 vengono presentate le interfacce grafiche utilizzate utili per l'analisi dei dati. Nel capitolo 6 vengono esposti i risultati sperimentali dell'implementazione fissando come obiettivo il massimo lifetime della rete.

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Viene proposta una possibile soluzione al problema del tracking multitarget, tramite una rete di sensori radar basata su tecnoligia ultra wide-band. L'area sorvegliata ha una superficie pari a 100 metri quadri e all'interno di essa si vuole tracciare la traiettoria di più persone.

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Attualmente la costante diffusione delle sensor network e lo sviluppo di apparati elettronici a basso consumo di energia hanno fatto in modo di motivare la ricerca nel campo dell’elettronica che tenta di spiegare il concetto dell'energy harvesting per raccogliere energia dall'ambiente circostante. I sistemi che raccolgono quella energia che normalmente va persa sono di diversi tipi.

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Grazie al progresso dell'elettronica, ai giorni nostri, è possibile costruire dispositivi elettronici molto piccoli, che col passare del tempo lo sono sempre più. Questo ci permette di poter imboccare nuove strade nel mondo dell'informatica, sfruttando proprio questo fatto. Le dimensioni ridotte dei dispositivi in commercio, come sensori, attuatori, tag e tanto altro, sono particolarmente adatte a nuovi scenari applicativi. Internet of Things è una visione in cui Internet viene esteso alle cose. Facendo largo uso di dispositivi come sensori e tag è possibile realizzare sistemi intelligenti che possono avere riscontri positivi nella vita di tutti i giorni. Tracciare la posizione degli oggetti, monitorare pazienti da remoto, rilevare dati sull'ambiente per realizzare sistemi automatici (ad esempio regolare automaticamente la luce o la temperatura di una stanza) sono solo alcuni esempi. Internet of Things è la naturale evoluzione di Internet, ed è destinato a cambiare radicalmente la nostra vita futura, poichè la tecnologia sarà sempre più parte integrante della nostra vita, aumentando sempre più il nostro benessere e riducendo sempre più il numero delle azioni quotidiane da compiere. Sempre più sono middleware, le piattaforme e i sistemi operativi che nascono per cercare di eliminare o ridurre le problematiche relative allo sviluppo di sistemi di questo genere, e lo scopo di questa tesi è proprio sottolinearne l'importanza e di analizzare gli aspetti che questi middleware devono affrontare. La tesi è strutturata in questo modo: nel capitolo uno verrà fatta una introduzione a Internet of Things, analizzando alcuni degli innumerevoli scenari applicativi che ne derivano, insieme però alle inevitabili problematiche di tipo tecnologico e sociale. Nel secondo capitolo verranno illustrate le tecnologie abilitanti di Internet of Things, grazie alle quali è possibile realizzare sistemi intelligenti. Nel terzo capitolo verranno analizzati gli aspetti relativi ai middleware, sottolineandone l'importanza e prestando attenzione alle funzioni che devono svolgere, il tutto riportando anche degli esempi di middleware esistenti. Nel quarto capitolo verrà approfondito il middleware Java Embedded di Oracle.

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Progettazione di un sistema di misura contactless per la tensione, da integrare in un nodo sensore di una Wireless Sensor Network per Smart Metering Distribuito

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Studio e realizzazione di una rete Wireless Sensor Network per il monitoraggio ambientale di area archeologica. Trasmissione dati raccolti su server tcp. Misure sperimentali su rete di sensori radar UWB per la localizzazione di un target in ambiente indoor