Low-Power Smart Imagers for Vision-Enabled Sensor Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer, 2014
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a comprehensive, systematic approach to the development of vision system architectures that employ sensory-processing concurrency and parallel processing to meet the autonomy challenges posed by a variety of safety and surveillance applications. Coverage includes a thorough analysis of resistive diffusion networks embedded within an image sensor array. This analysis supports a systematic approach to the design of spatial image filters and their implementation as vision chips in CMOS technology. The book also addresses system-level considerations pertaining to the embedding of these vision chips into vision-enabled wireless sensor networks. Describes a system-level approach for designing of vision devices and embedding them into vision-enabled, wireless sensor networks; Surveys state-of-the-art, vision-enabled WSN nodes; Includes details of specifications and challenges of vision-enabled WSNs; Explains architectures for low-energy CMOS vision chips with embedded, programmable spatial filtering capabilities; Includes considerations pertaining to the integration of vision chips into off-the-shelf WSN platforms.…
Codice articolo 9781489995407
- Titolo
- Low-Power Smart Imagers for Vision-Enabled Sensor Networks
- Autore
- Jorge Fernández-Berni
- Editore
- Springer, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1489995404
- ISBN 13
- 9781489995407
- Peso dell'articolo
- 283 grammi
- Dimensioni
- 235x155x11 mm
This book presents a comprehensive, systematic approach to the development of vision system architectures that employ sensory-processing concurrency and parallel processing to meet the autonomy challenges posed by a variety of safety and surveillance applications. Coverage includes a thorough analysis of resistive diffusion networks embedded within an image sensor array. This analysis supports a systematic approach to the design of spatial image filters and their implementation as vision chips in CMOS technology. The book also addresses system-level considerations pertaining to the embedding of these vision chips into vision-enabled wireless sensor networks.
Describes a system-level approach for designing of vision devices and embedding them into vision-enabled, wireless sensor networks; Surveys state-of-the-art, vision-enabled WSN nodes; Includes details of specifications and challenges of vision-enabled WSNs; Explains architectures for low-energy CMOS vision chips with embedded, programmable spatial filtering capabilities; Includes considerations pertaining to the integration of vision chips into off-the-shelf WSN platforms."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book presents a comprehensive, systematic approach to the development of vision system architectures that employ sensory-processing concurrency and parallel processing to meet the autonomy challenges posed by a variety of safety and surveillance applications. Coverage includes a thorough analysis of resistive diffusion networks embedded within an image sensor array. This analysis supports a systematic approach to the design of spatial image filters and their implementation as vision chips in CMOS technology. The book also addresses system-level considerations pertaining to the embedding of these vision chips into vision-enabled wireless sensor networks.
- Describes a system-level approach for designing of vision devices and embedding them into vision-enabled, wireless sensor networks;
- Surveys state-of-the-art, vision-enabled WSN nodes;
- Includes details of specifications and challenges of vision-enabled WSNs;
- Explains architectures for low-energy CMOS vision chips with embedded, programmable spatial filtering capabilities;
- Includes considerations pertaining to the integration of vision chips into off-the-shelf WSN platforms.
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