Compresión de imagenes

En esta ocasión les hablaremos un poco de la manera de comprimir imágenes. Bueno empecemos:

Para poder comprimir la imagen se utilizo la Transformada de coseno discreta (DCT).   Con la transformada nos permite obtener los datos de los pixeles que son de gran importancia y de aquellos que no lo son. Existen  diferentes modelos de DTC para este ejemplo se uso el modelo DCT 2 que es el mas utilizado para matrices en dos dimensiones en este caso una imagen en 2D.

Para poder realizar esto se utilizo se utilizo una herramienta científica para python llamada scipy. Esta librería se puede instalar desde la terminal tecleando lo siguiente:

sudo apt-get install python-scipy

O desde el synaptic buscando por scipy.

Esta librería nos permite sacar directamente la Transformada de coseno discreta al igual que la inversa, además que también nos permite obtener la transformada inversa de la misma para obtener los valores anteriores, además que también nos permite hacer integrales, derivadas y diferentes transformadas de  Fourier.

Información de scipy para diferentes transformadas

Informacion especifica para la transformada de coseno discreta con scipy.  

El algoritmo a seguir es el siguiente:

 1-.Se pasa la imagen original a escala de grises.
 2-.Se divide la imagen por cuadros de 8 pixeles cada uno.
 3-.Se obtiene la transformada de coseno discreta por cada uno de los bloques.

Para obtener la transformada usando la librería primero es necesario llamarla de la siguiente manera:

from scipy.fftpack import dct,idct

Como sabemos dct tiene tres diferentes modalidades, pero como es en 2D usaremos la modalidad dos

• Llamamos al método DCT, este método necesita varios parámetros.
• Primero es la matriz.
• El segundo es el tipo de DCT.
• el tercero es la longitud de la transformada en este caso dejamos que la librería use la estándar.
• El cuarto es el eje en que se realizara la transformada
• Quinta es la normalización.

De esta manera podemos llamarla y obtener la matriz de la transformada:

    b = dct(matriz,type=2,n=None,axis=-1,norm='ortho',overwrite_x=False)

Teniendo encuentra que la matriz que le enviamos es necesario que este entre el rango de -128 a 128, para esto solo restamos cada uno de los valores un 128.

Posteriormente necesitamos cuantificar, para saber que tanta calidad necesitamos reducir a la imagen, para ello se utilizo la matriz por default:

Posteriormente se realiza una división entre la matriz de la transformada y la matriz cuantificadora.

Frec = dct/Q

Obteniendo así una matriz predominante de ceros y diferentes números. Los ceros son las frecuencias importantes, mientras tanto los otros números son aquellos que no son tan importantes y que usaremos para reducir la calidad de la imagen y por consiguiente el tamaño.

Ejemplo de una sola matriz:

Código para obtener la matriz cuantificada:

Código para obtener la matriz cuantificada.




Esto es para sacar solo la matriz cuantificada.

Para el proceso en la imagen se va recorriendo la matriz de pixeles generando matrices de 8 x 8 y estas matrices se procesa de la manera anterior.

Las matrices cuantificadora resultantes son por lo general datos ceros que corresponde a las frecuencias importantes y los datos restantes son los menos importantes, solo es cuestión de utilizar un umbral para que estos datos se modifiquen de tal manera para reducir la calidad e invertir la matriz para general los nuevos pixeles y sustituir en la original para obtener nuestra imagen con menor calidad y menor tamaño en bytes.

Código para invertir la matriz ya con los nuevos valores:

Código para invertir la matriz ya con los nuevos valores.

Aquí unas pruebas

Imagen original (Escala de grises ):

Imagen comprimida:

imagen original(Escala de grises)

Imagen comprimida

Código del método principal:

Código del método principal.

Otro método que se utilizo fue el siguiente:

Se siguió el procedimiento de la misma manera asta obtener la matriz cuantificada.

Para poder modificar los pixeles , se realizo un filtro mediano entre los valores de mayor frecuencia y se sustituyo en todo el bloque de 8  obteniendo los siguientes resultados:

Imagen Original (Escala de grises):

Imagen comprimida:

Como resultado se obtuvo una imagen muy pixeleada pero con una compresión alta por la gran reducción de la calidad.


Click aquí para el código completo


 Referencias:

The JPEG Image Compression Algorithm | John W, O'Brien | 2 de diciembre de 2005 | http://hkn.colorado.edu/resources/latex/jpeg-paper/appm3310-project-final.pdf

 Image Compression Using Burrows wheeler Transfor | Vo si Van | 25 de noviembre 2009 | http://lib.tkk.fi/Dipl/2009/urn100116.pdf

 

Clase de telecomunicaciones

En esta ocasión les presentamos una pequeña reseña del siguiente paper:

Wireless sensor networks for personal health monitoring: Issues and

an implementation

Introducción:

 

Hoy en día los sistemas de salud se encuentran estructurados y optimizados de tal manera que se pueda dar atención rápida y oportuna, pero esto podría terminar rápidamente ya que la población actual en el mundo va en rápido crecimiento además de nuevos padecimientos en donde las personas tendrán que enfrentarse, además de cuidar las personas de manera adecuada y óptima en especial con enfermedades de pro vida.

En la actualidad existen sistemas de vigilancia de la salud  permitiendo que una persona pueda seguir cerca los cambios en sus signos vitales y proporcionar información para mantener un estado de salud óptimo.Además de que estos sistemas pueden alertar a las unidades medicas en caso de necesitarlas el paciente.

Pero con los grandes avances tecnológicos en áreas como miniaturizacion en sensores físicos, microcontroladores embebidos, chips, redes inalámbricas y entre otras mas. Todas estas nueva generación de tecnología a permitido redes inalámbricas de sensores adecuados para diferentes aplicaciones.

En el área de medicina mas exactamente existen sensores de posición para integrarse aun wireless body o red de área personal Wearable (WWBAN).

Estas redes WWBAN son de bajo costo , sensores ligeros que no molestan al paciente, miniatura y resistentes que permiten una vigilancia discreta a largo plazo, instantánea retroalimentación, y actualizaciones de los registros casi en tiempo real.

Tal sistema puede se utilizado para la supervición de diversas condiciones e incluso la detección temprana de condiciones medicas importantes.

Arquitectura del WWBAN

• Tier 1: Se incluyen un numero de nodos de sensores médicos inalámbricos integrados en una WWBAN. Cada uno de los nodos puede detectar, mostrar y procesar una o mas señales fisiológicas.
• Tier 2: abarca la aplicación del servicio personal PS, que se ejecuta en un asistente digital personal  PD haya sea un celular o o una computadora personal. EL PS es el responsable para un sin fin numero de tareas , que proporciona una interfaz a los sensores médicos , para el usuario y para el servicio medico. Esta interfaz también incluye la conflagración de la red y la gestión de la misma. La aplicación PS gestiona la red, el cuidado del canal, la sincronización, la recuperación de datos, y el procesamiento.
• Tier 3: Incluye un servidor medico que se accede a través de Internet, cuidados formales del mismo, Este servidor se ajusta o sincroniza al PS de los diferentes usuarios, recoge la información e integra los datos al servido o servidores de las diferentes clínicas.

Requisitos para sensores médicos inalámbricos

• Portabilidad:  Para no presentar evación o molestia, estos sensores deben ser pequeños y ligeros. Pero el tamaño debe ser consistente con la proporción de la batería, solo se espera que la tecnología avance para mejorar este aspecto.
• Comunicación fiable: Es de suma importancia para aplicaciones medicas basadas en WWBAN. La necesidad de la comunicación de diferentes sensores varían de acuerdo a la necesidad. Además de lograr un equilibrio entre la energía, la comunicación, y el procesamiento.
• Seguridad: Otra cuestión importante del sistema es la seguridad. Esto existe en los tres diferentes niveles. En el primer nivel (Tier 1) debe cumplir con todos los estándares de privacidad dispuesta por la ley, y deben tener seguros la integridad de los datos. Aunque los sensores tiene grandes problemas en tener seguros los datos por el tamaño de los mismos y la capacidad.
• Operabilidad interna: Los sensores médicos inalámbricos debe permitir a los usuarios fácilmente montar un WWBAN en función del estado de salud de la persona.

Prototipo WWBAN

Hardware: El nodo sensor Actis cuenta con una organización jerárquica  empleada para ofrecer un amplio conjunto de funciones, se beneficia desde el apoyo de software libre, y realizar tareas de procesamiento y comunicaciones con un gasto mínimo de energía.  

Las tarjetas hijas directas hacen muestreos de datos y en algunos casos preprosesamiento de señales. La plataforma Telos puede apoyar el análisis mas sofisticados en tiempo real y puede realizar filtrado adicional, la extracción,  y el reconocimiento de patrones.

Organización del software

El software que se utiliza es el TinyOs. El código TinyOs es de código abierto, ligero para el sistema operativo de los sensores inalámbricos integrados. Esta diseñado para utilizar un mínimo de recursos.

Cordinador de la red: EL cordinador de la red se implementa en Telos. Se alimenta de la aplicación PS a través de un usb y gestiona la transmición de los mensajes del PS que establece una sección por cada uno de los individuos, distribuye las claves de manera cifrados y asigna ranuras de comunicación.

Protocolos de sincronización

Uno de los principales protocolos de sincronización de tiempo en redes inalámbricas de sensores es el Protocolo de inundación de sincronización de tiempo (FTSP), desarrollado en la Universidad de Vanderbilt. Cuenta con la capa MAC sellado de tiempo para una mayor precisión y compensación de retardo con la regresión lineal para dar cuenta de la sincronización del reloj. La FTSP genera la sincronización de tiempo con mensajes de sincronización de tiempo periódicos. La red puede elegir dinámicamente un nodo raíz. Cada vez que un nodo recibe un mensaje de sincronización de tiempo, se retransmite el mensaje, inundando la red con mensajes de sincronización de tiempo. El mensaje en sí mismo contiene una marca de tiempo muy precisa de cuando el mensaje ha sido enviado. El nodo receptor tiene una marca de tiempo adicional local cuando reciba el mensaje.

En este paper se modifica la FTSP original para ajustes WWBAN. Esta modificación explota la ZigBee de la red de topología en estrella para minimizar aún más los recursos necesarios para la sincronización de tiempo. El prototipo cuenta con una jerarquía maestro-esclavo donde el coordinador de la red envía periódicamente un mensaje de faro para los nodos esclavos para mantener el enlace de comunicación sincronizado; un nodo esclavo recibe la baliza sin volver a la transmisión. Esta sincronización de tiempo de alta precisión permite que un nodo esclavo para desactivar su radio y un modo de espera de bajo consumo, el despertar justo antes del siguiente mensaje es debido. Además, permite una implementación original donde una raíz puede ser elegido de forma dinámica y la red inundado por los mensajes de sincronización en el caso de que el coordinador de la red falla o se apaga.

Para la sincronización de tiempo, debe haber un punto fijo en el tiempo desde que tanto el emisor y el receptor pueden hacer referencia a la marca de tiempo en un mensaje dado. Para un mensaje ZigBee, este punto está en el extremo del inicio del delimitador de trama (SFD). la siguiente figura muestra la interfaz entre el transceptor CC2420 de Chipcon radio y el microcontrolador en la parte superior, y el formato de trama física 802.15.4 IEEE y la actividad pin correspondiente en la parte inferior.

Esta es una implementación específica de la plataforma del mecanismo de FTSP original, y da lugar a marcas de tiempo muy exactos de profundidad en la pila de radio. Además, el CC2420 proporciona flexibles recibir y transmitir búferes FIFO y se comunica con el procesador principal mediante una interfaz periférica síncrona (SPI). Generalmente, cuando se transmite un mensaje, el procesador cargue el FIFO de transmisión con todo el mensaje y luego permite la transmisión. Sin embargo, los mensajes FTSP contienen una marca de tiempo que se genera después de que el mensaje ha comenzado la transmisión. Cuando se produce la interrupción SFD, el valor del temporizador capturado se recupera y se convierte en una indicación de la hora mundial. La marca de tiempo se inserta en el mensaje y el resto del mensaje se coloca en la FIFO. Suponiendo que todo esto se puede hacer con la suficiente rapidez, se transmite el mensaje correctamente. Sin embargo, si el proceso es demasiado lento, el FIFO será el empotramiento y la transmisión del mensaje fallará.

El soporte de software para la sincronización de tiempo se implementa como una interfaz NesC que proporciona acceso a las aplicaciones de la información de sincronización de tiempo.

Para las pruebas de protocolo de sincronización de tiempo, se ha desarrollado un banco de pruebas donde el coordinador de la red y los sensores esclavos WWBAN están conectados a una señal de cable común conectado a un puerto de E / S digital de MSP430 con capacidad de captura de temporizador.

Sorprendentemente, se ha descubierto que aumenta el tiempo entre los mensajes, mejora la sincronización de tiempo, porque los nodos están en mejores condiciones para estimar el sesgo del reloj. Sin embargo, el costo de los períodos entre baliza más grandes es un aumento en el tiempo de conversión algoritmo. En consecuencia, se implementó un esquema híbrido donde se envían más a menudo mensajes. Durante la convergencia, los nodos procesarán cada baliza. Después se consigue una convergencia gruesa, nodos comenzarán a procesar cada N-ésimo faro, lo que permite una estimación más precisa.

Eficiencia energética

El consumo de energía es una primera clase de restricción de diseño de redes de sensores inalámbricos, ya que funcionan con baterías. Para extender la vida de cada nodo, es necesario reducir la disipación de energía tanto como sea posible; disipación por debajo de 100 LW, se permitirá el funcionamiento de la energía recogida desde el medio ambiente. Varios diseños trade-offs entre la comunicación y la computación en el sensor, protocolos de colaboración, y la organización jerárquica de la red puede producir un ahorro de energía significativa. Una vez que la red de sensores se despliega, las técnicas de administración de energía dinámica se pueden emplear con el fin de maximizar la vida de la batería.

En los sistemas de WWBAN, reducir el consumo total de energía es crucial, por varias razones. La capacidad de una batería es directamente proporcional a su tamaño. Por consiguiente, los nodos de sensores WWBAN tienen que ser extremadamente eficiente de la energía, ya que la reducción de los requerimientos de energía permitirá a los diseñadores utilizar baterías más pequeñas. Baterías más pequeñas tendrán como resultado mayor miniaturización de los sensores fisiológicos y, a su vez, un mayor nivel de confort del usuario. En segundo lugar, es deseable un período prolongado de operación sin cambios de la batería, debido a los cambios de batería frecuentes en múltiples sensores son propensos a obstaculizar la aceptación de los usuarios. Además, la vida útil de la batería disminuirá los costos operativos WWBAN.

Se a diseñado un protocolo personalizado, específico de la aplicación de acuerdo con las recomendaciones 802.15.4. Con el fin de satisfacer los requisitos de aplicaciones médicas, el protocolo de red especifica un ciclo de supertrama 1-s (TSFC = 1 s) y cada nodo esclavo tiene su ranura de tiempo reservada de 50 ms para transmitir los datos que se encuentran en la siguiente imagen.

Un ciclo de súper trama comienza con un mensaje de la baliza enviado por el coordinador de la red, el mensaje de la baliza lleva la información de sincronización de tiempo. Cada nodo sensor despierta su interfaz de radio en un modo de recepción inmediatamente antes de la siguiente baliza se esperaba la siguiente figura muestra los perfiles de potencia registrados por un sensor de movimiento utilizando un entorno para la supervisión de la alimentación en tiempo real.

Se puede identificar tres estados distintos: Escucha, transmisión y modos inactivos.

Conclusiones

En este trabajo se muestra el uso de WWBANS como una infraestructura clave que permite el monitoreo de la salud discreto, continuo ambulatorio. Esta nueva tecnología tiene el potencial de ofrecer una amplia gama de beneficios a los pacientes, el personal médico y la sociedad a través de la monitorización continua en el ámbito ambulatorio, la detección temprana de condiciones anormales, rehabilitación supervisada, y el potencial de descubrimiento de conocimiento a través de la minería de datos de toda la información recopilada. Se a descrito una arquitectura general WWBAN, las cuestiones de aplicación importantes, y un prototipo WWBAN basado en plataformas de sensores inalámbricos off-the-shelf y sensores de ECG y el movimiento de diseño personalizado. Se a abordado varias cuestiones técnicas clave como nodo sensor de la arquitectura de hardware, arquitectura de software, sincronización de hora de red, y la conservación de la energía. Se requieren esfuerzos adicionales para mejorar la calidad de servicio de la comunicación inalámbrica, la fiabilidad de los nodos sensores, seguridad y normalización de las interfaces y la interoperabilidad. Además, otros estudios de diferentes condiciones médicas en contextos clínicos y ambulatorios son necesarios para determinar las limitaciones específicas

y las posibles nuevas aplicaciones de esta tecnología.

 Bibliográfica:

Wireless sensor networks for personal health monitoring: Issues and
an implementation |Aleksandar Milenkovic, Chris Otto, Emil Jovanov | 6 de marzo de 2006 | http://202.114.89.42/resource/pdf/2897.pdf

Laboratorio de Redes de telecomunicaciones

Buenas en esta ocasión les traemos una simulación en 3D con las siguientes características:

• Nodos principales o de comunicación son estáticos.
• Nodo de referencia para empezar eventos sera el único que estará en movimiento.

Para empezar los nodos  principales se generaron sus coordenadas de manera al azar, y el nodo de referencia se genero siempre en el mismo lugar al iniciar la simulación.

Para los nodos principales tienen los siguientes atributos:

• posición en x.
• posición en y.
• posición en z.
• Condición para saber si fueron avisados.
• TTL que actualmente tiene ese nodo.

Además que se uso una función predefinida para saber si se encuentra dentro del área de cobertura cierto nodo contra otro.

Código de esto

Código de esto

Para continuar se uso la librería  matplotlib para poder realizar la simulación en 3D, esta herramienta se puede instalar desde el gestor Synaptic.

El proceso que se realizo fue muy similar al anterior post solo que en vez de ser en 2D fue en 3D.

Pasos:

1. Se verificaba  si algún nodo tendría visión con el nodo de referencia.
2. En caso que sea así su condición pasaba a 1 y se pinta de un color distinto.
3. Este nodo verificaba si podría contactar con sus vecinos y enviarles un mensaje y un TTL.
4. El nodo que recibía el TTL podría verificar de igual manera si podría enviar un mensaje a algún vecino cercano y enviar un TTL reducido.

Todo esto dentro de un bluce infinito, donde el único elemento que se puede mover seria el nodo de referencia. En la animación esta marcado con un texto: "Nodo R". Mientras que los nodos principales marcan su TTL.

El TTL en caso de que no hayan visto al nodo de referencia o no hayan sido avisados siempre sera de cero hasta que lo reciban de algún nodo.

En caso de que se podría enviar el mensaje el nodo receptor y transmisor en ese instante se unían con una linea.

Con respecto a la herramienta es relativamente sencilla de usar, solo es cuestión de inicializarla con:

-> plt.ion() ## para la animación

-> fig = plt.figure() ##inicializarla

-> ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ##modelo 3D

Donde plt.ion es para que se pueda realizar la simulación y lo demás para crear la gráfica en 3D

para poder modificar las posiciones lo que se hacia erra borrar la gráfica por cada cambio o frame y dibujar nuevamente los elementos en sus nuevas posiciones.

    plt.hold() ## para borrar elementos

    plt.draw() ## para dibujar

Aquí el vídeo de la simulación:

Aquí el código completo:

Aquí código completo

Para apreciar bien el vídeo se recomienda 360 p o superior

Referencias:
1-. matplotlib |"mplot3d tutorial"|  John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom and the matplotlib development team|ultima modificación: 26 de marzo de 2013| http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html.

2-.Distancia entre puntos  en el espacio |¿Cómo calcular la distancia entre dos puntos en el espacio? |http://distanciapuntosenelespacio.blogspot.mx/2010/04/como-calcular-la-distancia-entre-dos_19.html

Entrada # 14 Laboratorio - Pedro

Laboratorio de 

Temas Selectos de Sistemas Inteligentes

Retralimentación Personal del Proyecto

En general lo logrado en este tiempo fue bueno pero no lo que se esperaba al principio.

Todo esto se debió en su gran mayoría a la falta de tiempo y a la planificación y/o responsabilidades del equipo.

En la parte del desarrollo del Proyecto

Falto la implementación de una buena interfaz para, mediante el uso de esta, poder tener un manejo de las funciones del sistema así como la manipulación de los tiempos de espera para que la computadora se suspenda o realiza algún otro modulo de lo que contaba.

Otra parte del proyecto que falto es la parte del reconocimiento, se logro que pudiera detectar personas sin importar los la proximidad a la que este tuviera de la computadora, pero falto el identificar de forma correcta quien era cada persona.

En la parte del equipo

Como se menciona anteriormente la desorganización fue lo que no logro terminar de la forma esperada el proyecto.

Lo anterior surgió desde el punto en el que casi nunca todos los integrantes se lograban reunir debido a los horarios que tenia cada uno, también nos dedicábamos todos a ser un punto a la vez en lugar de cada quien un punto lo que ocasiono el no completar de tiempo.

En el equipo yo apoye en su mayoría en la parte de los módulos que tuvo el proyecto así como la implementación de estos con la parte de open cv.

Futuro

Para mas adelante se pretende terminar este proyecto ya que si se le ve futuro, solamente habría que hacer cambios en el modo de trabajar y los tiempos establecidos para hacer cada punto.

Entrada # 13 Laboratorio - Pedro

Laboratorio de 

Temas Selectos de Sistemas Inteligentes

Retroalimentación de las Presentaciones Finales de los demás equipos.

Car NXP

Me hubiera gustado ver un demo en vivo o un vídeo para ver el funcionamiento final del proyecto.

Una recomendación seria no hacer el proyecto tan ambicioso desde el principio ya que como hay otras tareas, no se tiene a veces suficiente tiempo para cubrir, por lo que antes de agregar módulos nuevos probar si estos puedan ser terminados en el tiempo restante.

Despertador Inteligente

Al momento que se configure la alarma dar la opción de seleccionar el sonido a usar como alarma ya que el sonido usado en el demo no me levantaría para nada.

Una duda sería el ver la opción que dieran un tiempo (este se obtenga dependiendo de retroalimentación con usuarios o definida por el equipo) cuando la persona se levanta ya que algunas personas se levantarían solo para ir al baño o alguna otra cosa y se regresarían a la cama, por lo que las personas ya no se levantarían a la hora que pusieron la alarma.

Por ejemplo la persona se levanta y tomar tiempo si pasaron como 2 min (o el tiempo que se decida dar) y en ese lapso no detecto un peso en la capa pues desactive la alarma por completo pero si ocurre lo contrario que siga corriendo en el momento que detecte el peso nuevamente.

Galería Inteligente

Como el audio esta conectado directamente a la computadora, ver la opción de conectarle unas bocinas para evitar tener problemas que la computadora no se escuche muy fuerte.

Casa Inteligente

Una recomendación: si se tiene falta de conocimiento del uso de los componentes y no se encuentra solución en linea apoyarse en compañeros que ya han utilizado esos componentes para evitar que el proyecto no funciona ya que se desconoce el funcionamiento de los componentes.

No todos los proyectos se terminaron totalmente así que por lo menos el haber presentado lo que se alcanzo a hacer para en base a eso apoyarse con otros compañeros y de así el lograr posteriormente terminar este proyecto.

Garaje Inteligente

Mi única duda sería para le información que este guarde, si esta es cifrada o de que manera se protegió para evitar que sea usada por personas indebidas.

Localizador Inteligente

Para el demo hubiera estado muy bueno ya que es una aplicación android mostrar la pantalla del android en la computadora para que los resultados se vieran de una mejor manera.

Oficina Inteligente

En lugar de estar batallando con el validación del rostro se hubiera hecho mediante un lector de huellas digitales.

Y al igual que como el comentario al proyecto Car NXP no se definan todos las cosas que quieren que lleve el proyecto desde el principio sin antes hacer pruebas que en verdad estos elementos funcionen correctamente y se puedan acoplar de buena manera para evitar penas que no se pudo hacer el proyecto como debía, ya que no se implementar ciertas cosas.

Retroalimentación Personal AVE

Retroalimentación personal: 

Con respecto al proyecto nuestro de  “Segurilab” , los módulos fueron hechos según se había estimado fueron los siguientes:

• Pause y reinicio de Video
• Suspención del Pc
• Reinicio de PC

Con estos módulos no se tuvo tantos problemas, pero el módulo de reconocimiento de usuario se tuvo problemas por los siguientes aspectos:

Se pensó hacer un mapeo del rostro del usuario para poder identificarlo pero se tuvieron diversos problemas como la iluminación, acercamiento de la persona entre otros.

Tomando esto en cuenta se procedió a la identificación de los rasgos del rostro como la distancia de los ojos.

Ya que se cambio un poco anticipado no se pudo completar al 100 % solo logrando un avance parcial.

El trabajo en si en mi noble opinión pienso que fue un poco aprisa y con un poco de desorganización,

con respecto a la repartición de actividades se me parecieron de manera adecuada y cada quien trabajo al mi parecer de igualmanera.

Trabaje mas que nada en parte de los módulos y en gran medida en la identificación de los usuarios.

Lo que se podría mejorar:

• Seria esencialmente lo de reconocer al usuario.
• Alguna interfaz gráfica para configuraciones.

Laboratorio Obed: Retroalimentacion del equipo segurilab

Retroalimentación del proyecto.

Los objetivos que se buscaban en este proyecto, la mayoría se lograron, solo la identificación de usuario ese se logro en un nivel intermedio pero por lo demás los códigos trabajan perfectamente.

Hubiera sido bueno pegar todas las funcionalidades en un solo código pero por motivos de desorganización y cuestiones de que todos estaban ocupados por tareas o trabajo no se logro.

Con respecto a como se trabajo.

Creo que el equipo trabajo en igualdad, lamentablemente cada quien por su lado solo cuando había que presentar algo era cuando nos juntábamos pero para revisar códigos era individual, y es ahí donde nos equivocamos ya que de haber checado esto desde el principio hubiéramos logrado algo mejor



La contribución realizada fue la creación de scripts para la suspensión de la maquina sin nada de reconocimiento solo revisar cual es eran las lineas que nos ayudarían a realizar este trabajo

Que nos falto

Lo que nos faltó implementar para que el trabajo fuera mejor:

• Implementar un filtro de luz.
• Una interfaz sencilla para ofrecerle retroalimentación al usuario.
• Una autenticación de usuario mediante mapeos de áreas de interés.

Retroalimentación

CarNXP
Liga: http://inteligentsystems.wordpress.com/

Sobre la retroalimentación de este proyecto me parecio un buen avanze con respecto a lo que se tenia pensado por parte de ellos, como dijieron ellos so creo que sea necesario un lider para verificar todo lo que se lleva a acavo y una mejor organizacion. Creo que hubiera sido bueno un demo en vivo para ver la estetica en si del proyecto, pero en si en lo que se planeo me parecio bien.

_______________________________________________________________________

Despertador inteligente
Liga: http://3-its.blogspot.mx/

Pues en si me parece bonito la aplcación en el movil ademas de que seria interesante pensar la manera en como se podria aplciar en tamaños reales, y en si se logro las metas propuestas, creo que tambien en la aplicacion movil pueden poner alguna panera para que el usuario ponga sus cansiones favoritas.

_______________________________________________________________________ 

Galería inteligente
Liga: http://ultimo-sem.blogspot.mx/search/label/Computo%20Ubicuo

Se podria utilizar algun servdor de tal manera que el sonido se envie directo a una bocina en la vitrina sin necesidad de utilizar alguna memoria coenctada a esta, ya sea por medio de cables desde el servidor asta la vitrina. Sobre la proximidad me parece bien la manera en como lo manejaron y el apagado automatico de la vitrina tambien.
_______________________________________________________________________ 

Casa segura:
Liga: http://3puntosteam.blogspot.mx/

Hubiera sido bueno un demo en vivo sobre los modulos que se tuvieran, tmabien hubiera sido bueno ver en papel la interfaz grafica del como podria haber querado la aplicación movil, con respecto a detección de movimiento hubiera sido bueno tambien usar mas de un solo detector en caso que asi sea.

_______________________________________________________________________ 

Garaje inteligente:
Liga: http://obicomp.blogspot.mx/

Aqui solo hay que tener cuidado con respecto a la seguridad entre las diferentes comunicaciones ya sea la aplicación movil o el servidor web

_______________________________________________________________________ 


Alarma inteligente:
Liga: http://ubicomputo.blogspot.mx/


 En este caso igual que el anterior es necesario tener en cuenta la seguridad con respecto al envio de la informacion entre la casa y el automovil ya que puede que sea interceptado, ademas creo que la interfaz del movi puede mejorar, tambien tener un especie de servidor para ver quien utilizo el carro en caso de que sea conocido y a que hora.

_______________________________________________________________________ 


Localizador inteligente:
Liga: http://gtdsoftwa.blogspot.mx/search/label/ComputoUbicuo 

 Seria bueno tener en cuenta el rango del bluetooth para la detecciín , al igual que recoemndaciones anteriores seria necesario algun tipo de encriptacion para salvaguardar los datos.

_______________________________________________________________________

Oficina inteligente

Estaria bien proteger el servidor en caso de que se aplique, tambien todos los modulos se pueden poner dentro del servidor cada uno de estos, ademas de tener en cuentra algun encriptado para la informacion al igual que tener en cuenta en caso de robo de los tag

Liga: http://pepgonzalez.blogspot.mx/search/label/SistemasInteligentes

Laboratorio Obed: Retroalimentaacion final

CarNxP.
Para retroalimentacion de este equipo seria que casi logran realizar todo lo que se propusieron para entrega final, seria bueno en lugar de encontrar un lider, mejor realizar unas juntas para saber que tipo de avanze es el que van a realizar. Falto un su demo para ver esos avances que dicen tener.
______________________________________________________________________

Despertador.
Este equipo logro lo propuesto en realidad no parece que les haya faltado algo, eso si la interfaz es realmente muy simple pero no se ve como un usuario pueda saber como usarlo ahí faltaría hacerlo intuitivo si es que se quiere llevar a áreas reales, pero hace su función.
______________________________________________________________________

Galería inteligente.
En este equipo también se lograron mas objetivos que los que no, de lo que se propusieron, también seria bueno si es que van a llevar mas lejor este sistema es implementar un sensor que identifique si un usuario continua viendo la obra de arte para que eviten la reproducción completa de la obra sin que nadie la este viendo.
______________________________________________________________________

Casa segura.
Lamentablemente les falto terminar el proyecto no solo mostrar ideas, una buena organización siempre es buena pero siempre nos falla, como mencione antes seria bueno hacer juntas cuando todos puedan como por ejemplo en estos momentos que siempre se van a ver, para revisar que es lo que se va a hacer y así darle una avance al proyecto.
______________________________________________________________________

Garage
Su proyecto logro todos su objetivos solo que les faltó implementar alguna encriptación utilizando algunos de los módulos de python para realizarlo, sólo como muestra de lo que pensaban realizar.
_____________________________________________________________________

Auto inteligente
Aquí cayeron en el mismo problema que muchos que es la mala organización que aunque dicen que no se pueden ver, si es posible durante las clases en las que están juntos ya que todos son de la misma carrera se toparían, solo una cosa seria bueno que la entrada de la llave la pusieran en un lugar que solo el usuario conociera o que el decidiera el lugar.

____________________________________________________________________

Localizador
Falto un demo que se pudiera ver mejor, de hecho debieron de haber utilizado una aplicación que permite mostrar lo que se ve en la pantalla del dispositivo movil en la computadora, también seria bueno que la aplicación la realizaran mucho mejor con botones menos grandes y mas usable.
____________________________________________________________________

Oficina inteligente.
Parece que se logro lo que se propusieron, como mencionan hubiera sido bueno juntarlo todo, como ya comente hubieran realizado juntas para así ver lo que se a logrado realizar

Laboratorio Obed: Plan de negocio

Plan de negocio. 

Lo que se realizara  es un producto para deportes en especifico futbol (balonpie), para la correcta decisión de goles que parecen dudosos.


El nombre del balo sera "crowler"

Resumen ejecutivo.

Este producto, se ideo con la finalidad de facilitar el deporte como se menciono antes en cuestión con el futbol, sobre cuestiones arbitrales, para así evitar esas decisiones que producen dudas e insultos hacia el cuerpo arbitral por mala decisiones y, con este tipo de sistema dejaría de existir errores del cuerpo arbitral.

Como por ejemplo:

• El balón pego en el poste y cayo al suelo pero por la inercia el balón salio pero esta en duda si paso la linea de meta.

Errores como el anterior que son goles y no son marcados.

Este producto contara con un sensor en el centro del balón con extensiones a todo el balón esto para hacer mas fuerte el sistema y evitar que se rompa con facilidad, que cuando haya ese cruce en el linea de meta, mandara un alerta al reloj del arbitro indicando que el balón cruzo y que se marque el gol, esto también serveria para cuando el balón salio del campo.

Definicion y justificación del producto

VisionSer el balón diseñado mas reconocida a nivel mundial para el 2023, por su calidad e innovación

MisiónEl balón se preocupa y se compromete a la legalidad y el buen funcionamiento del cuerpo arbitral en cada partido de balonpie ya sea nacional o internacionalmente hablando, tiene como misión dar un seguimiento al partido perfectamente.

Análisis FODA

Herramientas:
Hardware:

• Sensores de Proximidad(Para detectar la linea de gol)
• Sistema GPS (Ayudar al arbitro donde esta el balon, y con este poder mandar la posicion del mismo)
• Cámara Web (Para observar lo que se ve)

Software

• Programa para monitorear cámara web)
• Programa para el envío de señal si se marca o no el gol.

Mercadotecnia

Clientes

El producto esta diseñado para Futbol y como solo las organizaciones son las encargadas de legalizar lo que se utiliza en dichos juegos, mi cliente potencial seria la FIFA, esta organización es la principal en el rubro del fútbol, y estarían demasiados interesados sobre tener alguna muestra de este tipo de producto.

Porque lo querrían comprar.

La principal razón por la que este balón seria una buena opción de compra, es por esas jugadas que producen duda, de hecho andan en busca de algo similar por lo que hay oportunidad de venderlo.

Costo 

$ 500, 000.00
por cada balón creado.

Para poder vender el producto y darle buena publicidad para que también la gente pueda comprarlo, se planea una campaña de publicidad donde contaran con los siguiente:

• Comerciales televisivas.
• Promociones.
• Panoramicas

Presentación final de ubicom

Laboratorio de ubicom AVE Plan de negocio

Plan de negocio

El plan de negocio sera para un servicio de seguridad integral para la casa, y en caso de detectar algún sospechoso realizar una llamada o aviso a la estación de policía.

El nombre de la empresa sera el siguiente "seguridad integral" para este ejemplo

Resumen ejecutivo:

El servicio trata sobre el cuidado de los hogares  cuando el usuario o familiar de este mismo no esten en el hogar.Este sistema de seguridad tendría  diversas cámaras ubicadas en posiciones estratégicas para detectar cualquier persona sospechosa usando técnicas de visión computacional.

Además de contar con cámaras de seguridad que capten cualquier actitud sospechosa, también se contara con diferentes sensores de proximidad , estos sensores serán activados para su operación cuando se detecte que no se encuentre nadie en casa o la ultima persona haya salido, además gracias a las cámaras cuando el usuario llegue estos sensores se podrían desactivar para que no haya algún problema.

Además cuando sea de noche varios sensores entraran nuevamente en operación, para que el usuario pueda descansar cómodamente.

ya cuando los sensores detecten movimiento y junto a las cámaras que avisan si esta una persona con actitud sospechosa inmediatamente envía la señal a la estación de policía.

Definición y justificación del negocio:

Descripción: Es un servicio integral de seguridad, que protege la seguridad del hogar y sus respectivas familias.


Misión : Tener seguros a todos nuestros clientes es nuetro principal objetivo además de una respuesta rapida y confiable.

Visión: Ser los mejores en salvaguardar las viviendas de los regiomontanos en los próximos 5 años.

Análisis de FODA:

Herramientas a utilizar:

Software a utilizar:

• Lenguaje a utilizar: Python
• Servidor: Apache

Hardware:

• Cámaras
• Sensores
• Servidor
• Cables para la comunicación

Costo: 10 ,000 con instalación incluida

Mercadotecnia

A quien venderemos: Dentro del mercado laborar pretendemos venderles el servicio a los siguientes personas con las siguientes características:

• Personas que califiquen en clase meda o alta .
• Preferencia personas adultas con casa propia.
• Que vivan en un vecindario peligroso o que roben constantemente.

La meta del mercado es tener una gran cantidad de clientes dentro de la área. metropolitana de monterrey.

Para poder venderlo se planea una campaña de publicidad donde contaran con los siguiente:

• Comerciales en televisión local.
• Volantes.
• Promociones.
• Carros publicitarios.

Todo esto con el fin de ser el mejor proveedor en el servicio de seguridad para el hogar en el área metropolitana de monterrey.

Redes de telecomunicaciones "Simulación de movimiento".

En esta ocasión realizaremos una pequeña simulación de movilidad, bueno empecemos.

Se crearon dos diferentes nodos:

Los primero nodos son aquellos que se comunicaran entre si, enviando un mensaje de pause, ademas de que se tratara de controlar el "TTL"  (time to live) de cada uno de ellos, ademas de que cada uno de ellos tiene su propia batería. 

El nodo de referencia, este nodo es el que iniciara la serie de eventos para la comunicación, esto quiere decir que si uno de los nodos de comunicación lo detecta, este nodo de comunicación tratara de avisarles a sus nodos vecinos que lo detecto reduciendo cada vez el" TTL" en cada transmisión.

El código se hizo por clases, una clase para los primeros nodos y una segunda clase para el nodo auxiliar

Aquí esta:

Posteriormente se inicia la simulación.

La aparición de los nodos sera de un modo exponencial.

Por ejemplo se agregan los primeros nodos cuando tiempo sea igual a  la exponencial elevado a la uno, posteriormente el siguiente agregado de nodos sera cuando el tiempo sea igual a la exponencial elevado a la dos, y así sucesivamente.

Posteriormente ya teniendo nodos principales, se verifica si pueden ver al nodo de referencia, en caso de que no se pasa al siguiente nodo.

Si el nodo llega a detectar al nodo de referencia este cambia de color, y se parará automáticamente. Posteriormente este tratara de pesarle la información a sus nodos vecinos teniendo en cuenta su área de visión, en caso de que encuentre a un vecino con una condición de movilidad, este le envía el mensaje para que se para y el "TTL" se reduce a uno. 

El código para verificar si encontró el nodo de referencia y para verificar si se puede enviar a nodos vecinos información es el siguiente:

Y este proceso se repite nuevamente con cada uno de los nodos y dependiente mente de su estado seria su acción ya sea verificar si puede enviar mensajes a sus vecinos o en búsqueda del nodo de referencia.

Cada vez que pase un ciclo de la simulación, pierden un porcentaje de su batería  al igual si transmiten la información.

En caso de que esta energía llegue a cero el nodo desaparece.

Para finalizar se trato de optimizar el "TTL" de la siguiente manera:

• Se verifica el "TTL" final que quedo dando vueltas al poner nuevamente nodos, este "TTL" se toma de la ultima verificación de los nodos.
• En caso de que este nodo tenga un "TTL" arriba de 0 , se reduce el "TTL" inicial menos uno, y en caso de que el "TTL" resultante sea igual a 0 se aumenta uno, tratando que el "TTL" sobrante sea alrededor de uno.

Aquí la simulación

Como observamos en la simulación, en caso de que se encuentre el nodo de referencia "verde", los nodos de comunicación "amarillo" cambiaran de color a morado, y dejaran de moverse. Posteriormente se verifica si estos nodos tienen nodos de comunicación de vecinos y les transmiten que deben pararse ademas que se muestra en estos nodos el "TTL" resultante.

Codigo completo aqui

Reporte

Presentación:



 

Propósito:

EL propósito del proyecto es la detección de obstáculos en tiempo real a través de una cámara utilizando diferentes técnicas de visión computacional. Además de enmarcar dichos objetos sin perder tanto tiempo en la ejecución del sistema.

Justificación:

Hoy en día existen diferentes necesidades  o usos que necesiten detectar obstáculos en tiempo real. Por ejemplo:

Advertencia de colisión:

Automóvil: Esta necesidad esta mas enfocada a automoviles, de tal manera que se percaten de algun señalamiento, botes, baches o simplmente para sacar la vuelta a otro vehiculo ya sea de manera autonoma, que el mismo automovil se condusca por si mismo o para ayudar  a algun conductor distraido.

Maniobrar robots:

En la actualidad existen diferentes usos para los robots o vehículos especiales, por ejemplo:

http://www.ultimahora.com/notas/560951-Prueban-robot-en-volcan-espanol-

 

Se utilizan robots tipo vehículo para obtener información  de los volcanes en lugares donde una persona no podría estar o podría correr peligro, pero la mayoría de las ocasiones estas máquinas trabajan a distancia con una persona operando, la detección de obstáculos le ayudaría al operador a evitar rocas, hoyos entre otras cosas y no simplemente fiarse de la vista.

http://www.cadenaser.com/tecnologia/fotogaleria/curiosity-aterriza-marte/csrcsrpor/20120806csrcsrtec_1/Zes

Hace poco también se lanzo el tan famoso curiosity, capas de surcar obstáculos con una gran precisión, ya que utiliza cinco cámaras ya sea para evitar los obstáculos o el análisis del suelo marciano, esto nos da una idea de mejoramiento para la aplicación ya que solo se utilizo una cámara.

Diseño del Software

Diagrama del diseño del software:

 Pasos que se siguieron:

1-. Se obtuvo la imagen de entrada que se obtendría del la cámara en ese instante.

2-. Se elimino ruido de esa imagen, ya que las tomas de la cámara llegan con una cantidad considerable de ruido.

3-. Se paso la imagen a escala de grises.

4-. Posteriormente se binarizo.

5-. Teniendo la imagen binarizada solo se tomo 3/4 de la imagen para procesarla, lo demas se tomo como fondo, ademas para la utilización posterior los colores se invirtieron, de blanco se paso a negro y de negro se paso a blanco.

6-. Se obtuvieron los contornos de la imagen ya procesada.

7-. Se separaron los contornos de tal manera de obtener los diferentes objetos u obstáculos.

8-. Se enmarcaron los objetos, poniendo un rectángulo a su alrededor.

9-. Se etiquetaron.

10-. Se muestra en la pantalla la imagen final.

Librerías

Para las librerías usamos Opencv y alguno de sus métodos por diferentes razones, la principal era para reducir el tiempo de procesamiento de las mismas.

Opencv:

• cv.QueryFrame() guarda la imagen tomada de la cámara.
• cv.Smooth() reduce el ruido.
• cv.CvtColor() cambia la imagen a escala de grises u otros colores.
• cv.Threshold() binariza  la imagen.
• cv.FindContours() obtiene los contornos.

Para las direcciones, la separación de los contornos de los objetos, el cambio de la imagen de blanco a gris y viceversa  y la toma de 3/4 de la imagen, se usaron funciones propias.

Desempeño

Umbrales altos en  eliminación de ruido

Con promedio de 0.580681741238 segundos en procesar un solo frame, esto nos indica que para tomar el siguiente frame tiene que esperar 0.58 segundos, esto no es tan óptimo aunque sea menos de un segundo ya que si es muy importante el trabajo puede ser un problema.

Umbrales bajos en eliminación de ruido

Como observamos la evidencia indica que entre mejores filtros , la aplicación tarda menos en ejecutarse, con menos umbrales aproximadamente tarda en promedio 0.597395379203.

Como observamos al iniocio tarda casi un segundo en procesar la imagen

Trabajos a futuro

Tener en cuenta la luz del lugar
Optimizar los diferentes umbrales para la eliminación de ruido y la binarizacion
Uso de mas de una sola cámara.

Demo:

Dentro de una habitación

 En la calle:

Todas las pruebas se realizo con las siguientes características de la computadora:

Repositorio : https://github.com/alejandroave/provis
Referencias: 
1-. "Curiosity" |ultima modificación: 7 abril de 2013 | http://es.wikipedia.org/wiki/Curiosity.
2-. "Ejemplos Básicos con OpenCv"| Sebest |  29 de julio de 210 | http://www.sebest.com.ar/?q=node/79.
3-. "Manipulación del color en OpenCV" | ucoopencv| ultima modificación: 11 de enero de 2011 | http://ucoopencv.wikispaces.com/Espacios+de+Color.
4-.  "Filtro de detección de bordes (Canny) usando OpenCV" |por Oscar García| 2 julio de 2011 | http://blogrobotica.linaresdigital.com/2011/02/filtro-de-deteccion-de-bordes-canny.html.

Laboratorio de Telecomunicaciones

En esta ocación haremos una breve reseña del siguiente articulo:

Titulo: Vehicular Ad Hoc Networks : A New Challenge for
Localization-Based Systems

autor: Azzedine Boukerche

Introducción:

Hoy en día existen un sin fin de aplicaciones en el ramo de transportes inteligentes  utilizando un tipo de red ad hoc. En este tipo de aplicaciones cada uno de los vehículos están equipados  para poder enviar y recibir mensajes entre vehículos. Usando este tipo de redes se puede desarrollar aplicaciones como:

• Advertencia de colisión
• Advertencia de distancias
• Asistencia al conductor
• Control de cruce
• conducción cooperativa
• Estacionarse automáticamente
• Localización 

Cada una de estas técnicas requieren técnicas de localización  El uso de sistemas de referencias es necesario que los nodos sepan su ubicación física, sus diferentes parámetros y alguna manera de saber donde se encuentran sus próximos vecinos.

Aplicaciones "Vehicular Ad Hoc Networks" (VANETs)

La mayoría de las aplicaciones VANETs tienen la disponibilidad de las diferentes posiciones en tiempo real. Aunque pueden diferir sobre la posición de los objetos  esto nos indica que no es exactamente precisa. Estas aplicaciones se dividen con respecto a su utilización.

La mayoría de todas estas aplicaciones necesitan la comunicación entre los vehículos, vehículo carretera,entre otros.

Técnicas de localización para VANETs

 Mapa corespondiente:

Los actuales avances en Sistemas de Información Geográfica (SIG) han permitido la recogida y almacenamiento de, así como el acceso a datos geográficos muy precisos, incluso para los dispositivos menos potentes. Esta tecnología se ha aplicado con éxito para almacenar información de mapa de la ciudad en el mapa de localización de los sistemas recientemente desarrollados para la navegación de vehí­culos . En el Mapa técnica de correspondencia, varias posiciones obtenidas en perí­odos regulares de tiempo se pueden utilizar para crear una estimación de trayectoria. Esta trayectoria estimada se compara entonces con conocidos datos de los mapas digitales para encontrar la geometría de la ruta más adecuada en el mapa que coincide con la trayectoria. Usando esta técnica, la información de posición (por ejemplo, desde el GPS) se puede representar con precisión en el mapa.

Dead Reckoning:

Mediante el uso de Dead Reckoning, la posición actual de un vehículo puede ser calculado sobre la base de su última ubicación conocida y utilizar dicha información de movimiento como la dirección, la velocidad, la aceleración, la distancia, el tiempo, etc .

Localización celular:

La localización celular aprovecha la infraestructura de telefonía móvil celular presente en la mayoría de los entornos urbanos para estimar la posición de un objeto. Aplicaciones conocidas de esta tecnología incluyen la localización de teléfonos móviles, el seguimiento de los animales domésticos, y la localización de vehí­culos. Con el fin de funcionar correctamente, los sistemas celulares móviles requieren la instalación de una infraestructura de comunicación compuesto por una serie de estaciones de base celulares distribuidos a través de la zona cubierta. 

Imagen / procesamiento de vídeo:

De imagen, fuentes de información de vídeo y técnicas de procesamiento de datos también se pueden utilizar para fines de localización, especialmente en sistemas de guiado de robots móviles. En algunos casos, sin embargo, las cámaras ya están disponibles en los sistemas de seguridad implementados en los estacionamientos y túneles. Por lo general, estas técnicas de procesamiento de imágenes / vídeo se utilizan para alimentar a los algoritmos de fusión de datos para estimar y predecir (pista) la ubicación de un vehículo  De hecho, la imagen y la información de víideo son fuentes reales de las que se puede calcular los parámetros de ubicación de un vehículo.

Distribución relativa en la localización ad hoc:

Los mapas de posición relativa locales pueden ser construidos por un vehículo mediante la estimación de las distancias entre sus vecinos y el intercambio de esta información de distancia con nodos cercanos en la comunicación multisalto. Con esta dinámica la posición del mapa, un vehículo puede situarse en relación a los vehículos cercanos, así­ como localizar los vehículos en sus proximidades (Fig. 3G). Este tipo de localización relativa se ha utilizado sobre todo en el modo Ad Hoc y redes de sensores, pero recientemente una serie de soluciones se ha propuesto para VANETS.

Comparación de técnicas

Todas estas técnicas de localización estudiados tienen sus pros y sus contras. La Tabla 2 compara brevemente estas técnicas. Como podemos ver en la tabla, a pesar de varias soluciones interesantes, en el fondo ninguno de ellos satisface todos los requisitos de las aplicaciones criticas  al mismo tiempo, como estar disponible en cualquier lugar y en cualquier momento, con cálculos precisos de posición y que sea fiable. Por estas razones, uno de los problemas más interesantes que resuelve VANETS es como proporcionar un sistema de localización en cualquier momento y en cualquier lugar, de grano fino y confiable para ser utilizado por los vehículos  Un requisito en cualquier momento significa que el sistema de localización debe estar libre de demoras al calcular las posiciones actuales de los vehículos (por ejemplo, sin demora de inicio).

Fusión de datos en los sistemas de localización VANETS

La fusión de datos puede ser definida simplemente como la combinación de múltiples fuentes de información para obtener una mejor. LA fusión de datos se utiliza comúnmente en las tareas de detección y clasificación de diferentes dominios de aplicación, como la robótica y aplicaciones militares. Últimamente  estos mecanismos se han utilizado en las aplicaciones previamente impredecibles, tales como detección de intrusos y la denegación (DoS) de detección de Servicio.

Un modelo de fusión de datos es posible

Técnicas de fusión de datos, tales como filtros de Kalman, filtros de partículas  y Teoriía de Creencias también se han utilizado para mejorar las estimaciones de localización en muchos sistemas basados en sensores. La idea general detrás de un sistema de localización basado en la fusión de datos es la combinación de varias fuentes de información para proporcionar una estimación de localización precisa.

Teóricamente, las técnicas de fusión de datos se pueden utilizar en casi todas las etapas de un proceso de estimación de posición para VANETs. Este modelo tiene los siguientes componentes:

• Fuentes Rango: Hay varias fuentes de datos posibles que pueden proporcionar estimaciones de distancia, como el ultrasonido, láser, RSSI, Toa, y TDoA. Estas fuentes rango pueden ser desplegados en la carretera, en vehículos y en edificios cercanos.
• Fusión Intervalo: Cada fuente de rango puede incrustar un cierto nivel de ruido. En este contexto, todas las estimaciones de distancia disponibles pueden estar fusionados (filtrada) para reducir el ruido incorporado. Datos de los métodos de estimación de fusión, como media móvil, Kalman y filtros de partículas.
• Rango basado en estimación: Una vez que tengamos una estimación de la distancia fusionado, podemos utilizar esta información para calcular la posición del vehículo mediante el uso de, por ejemplo, un proceso de multilateralización.
• Rango libre de estimación: De vez en cuando, un sistema de localización de corral puede ser utilizada como información complementaria para complementar las otras estimaciones de posición disponibles.
• Dispositivos GPS: En VANETS es razonable suponer que varios vehículos están equipados con GPS porque el costo asociado se reduce en comparación con el coste global de un vehículo  Por lo tanto, estos dispositivos pueden ser utilizados para proporcionar información de la posición (y orientación) siempre que sea posible (es decir, los satálites deben ser alcanzable).
• Orientación de fuentes: Tales fuentes informan la dirección de movimiento y la orientación de un vehículo. Se puede estimar mediante la recopilación de información de vecinos (es decir, otros vehículos o lugares destacados a lo largo de las carreteras).
• Orientación de fusión: cuando varias fuentes de orientación son disponibles, que se pueden refinar mediante el uso de una técnica de fusión. Una vez más, los métodos de estimación, tales como promedio móvil, mínimos cuadrados, de Kalman, y filtros de partículas son adecuados para este componente.
• Velocidad de fuentes: Fuentes potenciales de velocidad son los vehículos odómetros (incluyendo un vehículo vecino) y la carretera odómetros (usados, por ejemplo, para comprobar si o no un vehículo respeta los límites de velocidad).
• Velocidad de fusión: Una vez más, los datos de fusión se puede aplicar para aumentar la estimación de la velocidad cuando se dispone de múltiples fuentes. Para la fusión velocidad, los métodos de estimación como Kalman, mínimos cuadrados, y filtros de partículas son apropiados para este componente también.
• Posición de fusión: Este es un elemento clave. En VANETs, el problema de localización incorpora el problema de seguimiento ya que los vehículos se mueven y por lo general, en función de la velocidad de movimiento, una simple estimación de la posición (sin predicción) puede ser inmediatamente fuera de la fecha.
• Contexto de fusión: La información de contexto se puede fusionar con estimaciones de posición para mejorar la precisión
• Posición final: Una vez que se sabe, la posición correcta debe retroalimentación del componente de fusión Posición para permitir.

Conclusiones

En este trabajo, los sistemas de localización fueron estudiados desde el punto de vista de las redes ad hoc vehiculares (VANETs). Se muestra como los receptores GPS, la fuente más común de información de localización en VANETs, pueden llegar a ser errónea o no está disponible en un número de situaciones. Luego se discutio como estos errores de localización pueden afectar a las aplicaciones Vanet. Un número de otros sistemas de localización disponibles para su uso en vehículos para estimar sus posiciones: Mapa Matching, Callejón sin salida, localización celular, Imagen / procesamiento de ví­deo, servicios de localización, y la localización relativa Distributed Ad Hoc. Todas estas técnicas tienen sus pros y sus contras. En este artículo se argumenta que los sistemas de localización de futuros para VANETs son susceptibles de utilizar algún tipo de técnica de fusión de datos con el fin de proporcionar información sobre la posición de los vehículos que es preciso y lo suficientemente robusta como para ser aplicado en aplicaciones críticas Vanet. A continuación, muestran como las técnicas de fusión de datos se pueden utilizar para calcular una posición precisa sobre la base de un número de estimaciones de posición relativamente inexactos.

Referencias:
"Vehicular Ad Hoc Networks: A New Challenge for Localization-Based Systems" |Azzedine Boukerche, , Horacio A.B.F. Oliveira, Eduardo F. Nakamura, Antonio A.F. Loureiro |  |2008 | http://www.csie.ntpu.edu.tw/~yschen/course/96-2/Wireless/papers/Location-1.pdf