«В сценариях бедствия сумма визуальных произведенных данных может создать узкое место в сети», сказал Прасад Кэльям, доцент информатики в Колледже MU Разработки. «Это изобилие визуальных данных, видео потоков особенно с высоким разрешением, трудно обработать даже при нормальных обстоятельствах. В аварийной ситуации вычисление и сетевые ресурсы должны были обработать его, может быть недостаточным и даже не быть доступным.
Мы работаем, чтобы развивать самый эффективный способ обработать данные и учиться, как быстро представить визуальную информацию первым респондентам и охране правопорядка».Исследовательская группа, включая Кэннэппэна Паланиэппэна и Е Дуаня, адъюнкт-профессоров в Факультете информатики, развивала структуру для вычисления данных об инциденте бедствия, которое связывает систему с мобильными устройствами в мобильном облаке.
Алгоритмы, разработанные командой, помогают определить, какая информация должна быть обработана облаком и какая информация может быть обработана на местных устройствах, таких как ноутбуки и смартфоны. Это распространяет обработку по многократным устройствам и помогает респондентам получить информацию быстрее.
«Часто, мы видим многие из тех же самых изображений от накладывающихся камер», сказал Паланиэппэн. «Респонденты обычно не должны видеть две отдельных картины, а скорее отличительные части. Та мозаика, сшивающая это, которое мы помогли определить, оказывается, в периферии сети ограничивает объем данных, который нужно послать в облако. Это – естественный способ сжать визуальные данные, не теряя информацию.
Умные алгоритмы помогают определить, какие типы визуальной обработки выполнить на краю или тумане сети, и какие данные и вычисление должны быть сделаны в основном облаке».