En desastres naturales o provocados por el hombre, la capacidad de procesar cantidades masivas de datos electrónicos visuales de manera rápida y eficiente podría significar la diferencia entre la vida y la muerte para los sobrevivientes. Los datos visuales creados por numerosas cámaras de seguridad, dispositivos móviles personales y video aéreo proporcionan útilesdatos para personal de primera respuesta y aplicación de la ley. Estos datos pueden ser críticos en términos de saber a dónde enviar personal y recursos de emergencia, rastrear sospechosos en desastres provocados por el hombre o detectar materiales peligrosos. Recientemente, un grupo de investigadores en ciencias de la computación de la Universidad deMissouri desarrolló una arquitectura de computación en la nube visual que agiliza el proceso.
"En situaciones de desastre, la cantidad de datos visuales generados puede crear un cuello de botella en la red", dijo Prasad Calyam, profesor asistente de informática en la Facultad de Ingeniería de MU. "Esta abundancia de datos visuales, especialmente videos de alta resoluciónes difícil de procesar, incluso en circunstancias normales. En una situación de desastre, los recursos informáticos y de red necesarios para procesarlos pueden ser escasos e incluso no estar disponibles. Estamos trabajando para desarrollar la forma más eficiente de procesar datos y estudiar cómopresente rápidamente información visual a los socorristas y las fuerzas del orden "
El equipo de investigación, incluidos Kannappan Palaniappan y Ye Duan, profesores asociados en el Departamento de Ciencias de la Computación, desarrollaron un marco para el cálculo de datos de incidentes de desastres que vincula el sistema con dispositivos móviles en una nube móvil. Los algoritmos diseñados por el equipo ayudan a determinar quéla información debe ser procesada por la nube y qué información puede procesarse en dispositivos locales, como computadoras portátiles y teléfonos inteligentes. Esto distribuye el procesamiento en múltiples dispositivos y ayuda a los respondedores a recibir la información más rápido.
"A menudo, vemos muchas de las mismas imágenes de cámaras superpuestas", dijo Palaniappan. "Los respondedores generalmente no necesitan ver dos imágenes separadas sino las partes distintivas. Esa costura de mosaico que ayudamos a definir sucede en la periferia de lared para limitar la cantidad de datos que deben enviarse a la nube. Esta es una forma natural de comprimir datos visuales sin perder información. Algoritmos inteligentes ayudan a determinar qué tipos de procesamiento visual realizar en el borde o la niebla de la red, yqué datos y cálculo se deben hacer en la nube central "
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Materiales proporcionado por Universidad de Missouri-Columbia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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