mabrek zahia

Au cours de la dernière décennie, le déploiement de l'Internet des objets (IoT) a considérablement augmenté et de nombreux pays se dirigent rapidement vers des maisons et des villes intelligentes. Cette tendance émergente ouvre de nouvelles opportunités, notamment pour les systèmes de surveillance vidéo, comprenant la surveillance, la recherche, la défense, la gestion des urgences et des catastrophes. Divers problèmes posés par les CCTV, tels que la couverture limitée de la zone, le manque de capacités de partage et de suivi des emplacements, peuvent facilement être résolus en introduisant des drones de surveillance offrant des capteurs de vision plus évolutifs et flexibles avec une couverture de surveillance plus complète. Cependant, entre-temps, les drones sont également confrontés à plusieurs défis, tels que des ressources de traitement et d'alimentation limitées, des effets de tremblement de caméra dans le flux vidéo, des perturbations dans les signaux de transmission, etc. De plus, le choix d'un nouveau réseau adapté à la communication peut être une tâche très difficile, car les drones se déplacent constamment, rendant obsolètes les anciennes normes de transmission et de gestion des données. L'autre problème généré par les systèmes de surveillance vidéo dans les environnements IoT est la quantité énorme de données transmises par les capteurs de vision. Ces données sont soit utilisées en temps réel pour des systèmes interactifs, soit stockées pour être utilisées ultérieurement à des fins d'investigation. Dans les deux cas, trouver des informations utiles de manière efficace et rapide reste un grand défi pour de nombreuses recherches afin de trouver la méthode de structure d'indexation appropriée pour ce type d'environnement.