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http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/675
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Rangel, Elivelton Oliveira | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7247467260430387 | por |
dc.contributor.advisor1 | Loula, Angelo Conrado | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0704248561279452 | por |
dc.date.accessioned | 2018-07-18T21:55:12Z | - |
dc.date.issued | 2018-03-27 | - |
dc.identifier.citation | RANGEL, Elivelton Oliveira. Otimização de Redes de Sensores Visuais sem Fio por Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo. 2018. 92 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Estadual de Feira de Santana, Feira de Santana, 2018. | por |
dc.identifier.uri | http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/675 | - |
dc.description.resumo | As redes de sensores visuais sem fio podem obter, através de câmeras, informações importantes para aplicações de controle e monitoramento, e tem ganhado atenção da comunidade acadêmica nos últimos anos. Para algumas aplicações, um conjunto de alvos deve ser coberto por sensores visuais, e por vezes com demanda de redundância de cobertura, especialmente quando há requisitos de disponibilidade ou demandas de múltiplas perspectivas de cobertura para os alvos visados. Para sensores visuais rotacionáveis, as orientações de detecção podem ser ajustadas para otimizar cobertura e redundância, existindo diferentes abordagens de otimização disponíveis para solucionar esse problema. Particularmente, como diferentes parâmetros de otimizacão podem ser considerados, o problema de maximização de cobertura redundante pode ser tratado como um problema multiobjetivo, com algumas soluções potenciais a serem consideradas. Neste contexto, dois algoritmos evolutivos diferentes são propostos para calcular a maximização de cobertura redundante para visualização de alvos, pretendendo ser alternativas mais eficientes para algoritmos gulosos. Os resultados da simulação reforçam os benefícios de empregar algoritmos evolutivos para ajustes das orientações dos sensores, potencialmente beneficiando a implantação e o gerenciamento de redes de sensores visuais sem fio para diferentes aplicações. | por |
dc.description.abstract | Wireless visual sensor networks can provide valuable information for a lot of moni- toring and control applications, which has driven much attention from the academic community in last years. For some applications, a set of targets have to be covered by visual sensors and sensing redundancy may be desired in many cases, especially when applications have availability requirements or demands for multiple coverage perspectives for viewed targets. For rotatable visual sensors, the sensing orientations can be adjusted for optimized coverage and redundancy, with different optimization approaches available to address this problem. Particularly, as different optimization parameters may be considered, the redundant coverage maximization issue may be treated as a multi-objective problem, with some potential solutions to be conside- red. In this context, two different evolutionary algorithms are proposed to compute redundant coverage maximization for target viewing, intending to be more efficient alternatives to greedy-based algorithms. Simulation results reinforce the benefits of employing evolutionary algorithms for adjustments of sensors’ orientations, poten- tially benefiting deployment and management of wireless visual sensor networks for different applications. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Jadson Francisco de Jesus SILVA (jadson@uefs.br) on 2018-07-18T21:55:12Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 2639155 bytes, checksum: af49bdcdf83d4a063546324a223124a4 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2018-07-18T21:55:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 2639155 bytes, checksum: af49bdcdf83d4a063546324a223124a4 (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Estadual de Feira de Santana | por |
dc.publisher.department | DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UEFS | por |
dc.publisher.program | Mestrado em Computação Aplicada | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Algoritmos Evolutivos | por |
dc.subject | Redes de Sensores sem Fio | por |
dc.subject | Redes de Sensores Visuais sem Fio | por |
dc.subject | Otimização multiobjetivo | por |
dc.subject | Evolutionary Algorithms | eng |
dc.subject | Wireless Visual Sensor Networks | eng |
dc.subject | Wireless Sensor Networks | eng |
dc.subject | Multiobjective Optimization | eng |
dc.subject.cnpq | CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | por |
dc.title | Otimização de Redes de Sensores Visuais sem Fio por Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo | por |
dc.type | Dissertação | por |
Appears in Collections: | Coleção UEFS |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
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Dissertação.pdf | Arquivo de texto completo | 2.58 MB | Adobe PDF | Download/Open Preview |
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