Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userVideo Transport Improvement over MANET
تحسين نقل الفيديو عبر الشبكات المخصصة النقالة MANET
1959
1 87
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
تعد عملية نقل الفيديو ضمن شبكات MANET مشكلة في غاية الأهمية نظراً إلى المتطّلبات الخاصة التي تحتاج إليها تطبيقات الوسائط المتعددة ( التأخير - جودة الخدمة ...) إِذ تتعرض الرزم للضياع و التأخير بسبب حركة العقد و تغير التوزع الجغرافي فضلاً عن التزاحم و سوء شروط القناة.
Real-time multimedia transport over MANET has stringent bandwidth, delay, and loss requirements. It is a great challenge to support such applications in wireless ad hoc networks, which are characterized by frequent link failures, congestion, and lack of central administration.
Artificial intelligence review:
Research summary
يتناول هذا البحث تحسين عملية نقل الفيديو عبر الشبكات المخصصة النقالة (MANET) التي تواجه تحديات كبيرة بسبب طبيعتها اللاسلكية وعدم استقرار طوبولوجيتها. يركز البحث على استخدام تقنيات ترميز الفيديو وبروتوكولات التوجيه المناسبة لتحسين جودة الخدمة (QoS) وتقليل التأخير وضياع الرزم. من خلال الاختبارات، وجد الباحثون أن ترميز H.264 مع بروتوكول التوجيه AODV يقدم أداء جيداً، لكن الأداء يتدهور مع زيادة التزاحم. لذا، تم استخدام تقنيات QoS في طبقة التحكم بالنفاذ إلى الوسط (MAC) ضمن بروتوكول IEEE 802.11e، مع تعديل أولويات الرزم لإعطاء الأولوية العليا لرزم الفيديو. أظهرت النتائج تحسناً في تقليل التأخير بنسبة 12% مقارنة ببروتوكول PSNR، مما يعزز من جودة الفيديو المنقول عبر الشبكات المخصصة النقالة.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أن البحث يقدم حلولاً مبتكرة لتحسين نقل الفيديو عبر شبكات MANET، إلا أنه يفتقر إلى دراسة شاملة لتأثير الحركة الكبيرة للعقد على الأداء. كما أن الحلول المقترحة تعتمد بشكل كبير على تعديلات بروتوكول IEEE 802.11e، مما قد يزيد من تعقيد النظام ويصعب تطبيقه في البيئات العملية. بالإضافة إلى ذلك، لم يتم اختبار الحلول المقترحة في بيئات متنوعة وظروف مختلفة، مما يحد من تعميم النتائج. كان من الأفضل تضمين دراسات مقارنة مع بروتوكولات وتكنولوجيات أخرى لتحسين مصداقية النتائج وتوسيع نطاق التطبيق العملي.
Questions related to the research
-
ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه نقل الفيديو عبر شبكات MANET؟
التحديات الرئيسية تشمل التأخير، ضياع الرزم، التزاحم، وسوء شروط القناة بسبب الطبيعة اللاسلكية للشبكة وعدم استقرار طوبولوجيتها.
-
ما هي البروتوكولات وتقنيات الترميز التي تم اختبارها في البحث؟
تم اختبار بروتوكول التوجيه AODV وتقنيات ترميز الفيديو مثل H.264، وتمت مقارنتها ببروتوكولات وتقنيات أخرى لتحديد الأداء الأفضل.
-
كيف تم تحسين جودة الخدمة (QoS) في البحث؟
تم تحسين جودة الخدمة باستخدام تقنيات QoS في طبقة التحكم بالنفاذ إلى الوسط (MAC) ضمن بروتوكول IEEE 802.11e، مع تعديل أولويات الرزم لإعطاء الأولوية العليا لرزم الفيديو.
-
ما هي النتائج الرئيسية التي توصل إليها البحث؟
النتائج الرئيسية أظهرت أن ترميز H.264 مع بروتوكول التوجيه AODV يقدم أداء جيداً، وأن استخدام تقنيات QoS وتعديل أولويات الرزم يقلل من التأخير بنسبة 12% مقارنة ببروتوكول PSNR، مما يحسن من جودة الفيديو المنقول.
References used
H. Zhou,” A Survey on Routing Protocols in MANETs” Michigan State University, Technical Report: MSU-CSE-03-08, Mar 28, 2003
John G. Apostolopoulos, Wai-tian Tan, Susie J. Wee,” video streaming: concepts, algorithms, and systems”, Mobile and Media Systems Laboratory, HP Laboratories Palo Alto September 18th, 2002
S. Mao, S. Lin, Y. Wang, and E. Celebi, “Video transport over ad hoc networks: Multistream coding with multipath transport,” in IEEE Journal of Selected Areas in Communications, ser. 10, vol. 21, December 2003, pp. 1721–1737
rate research
Read More
A Mobile Ad hoc Network (MANET) is a network of wireless mobile devices deployed without the aid of any pre-existing infrastructure or centralized administration.
Ad-hoc networks has opened a new dimension in wireless networks. It allows
wireless communication in the absence of central support of the contract. In these
networks, there are no fixed infrastructure because the mobile nodes are continuously
mak
ing continuous and dynamic change in the topology.
Routing protocols of mobile ad-hoc networks differ from the existing internet
protocols which are designed for the fixed structure based wireless networks. MANET
protocols have to face high challenges due to dynamically changing of topologies, low
transmission power and asymmetric links. Due to link instability, node mobility and
frequently changing topologies routing becomes one of the core issues in MANETs.
Currently existent routing protocols provide routing solutions up to a certain level
and most of them are designed and implemented in small areas. Many researchers are still
working on the developments of MANET routing protocols.
With the increase in the types of routing protocols used in mobile network it has
become necessary to study the effectiveness of each type of protocols In this papper we
compared between the most famous species (proactive, Reactive, hybrid) and choose a
protocol to be representative of all species previously mentioned and the network
performance assessment each type in terms of Throughput, dynamic routing routing, load,
delay and determine which of these protocols appropriate for each case.
Multilingual question answering over knowledge graph (KGQA) aims to derive answers from a knowledge graph (KG) for questions in multiple languages. To be widely applicable, we focus on its zero-shot transfer setting. That is, we can only access train
ing data in a high-resource language, while need to answer multilingual questions without any labeled data in target languages. A straightforward approach is resorting to pre-trained multilingual models (e.g., mBERT) for cross-lingual transfer, but there is a still significant gap of KGQA performance between source and target languages. In this paper, we exploit unsupervised bilingual lexicon induction (BLI) to map training questions in source language into those in target language as augmented training data, which circumvents language inconsistency between training and inference. Furthermore, we propose an adversarial learning strategy to alleviate syntax-disorder of the augmented data, making the model incline to both language- and syntax-independence. Consequently, our model narrows the gap in zero-shot cross-lingual transfer. Experiments on two multilingual KGQA datasets with 11 zero-resource languages verify its effectiveness.
Video Question Answering (VidQA) evaluation metrics have been limited to a single-word answer or selecting a phrase from a fixed set of phrases. These metrics limit the VidQA models' application scenario. In this work, we leverage semantic roles deri
ved from video descriptions to mask out certain phrases, to introduce VidQAP which poses VidQA as a fill-in-the-phrase task. To enable evaluation of answer phrases, we compute the relative improvement of the predicted answer compared to an empty string. To reduce the influence of language bias in VidQA datasets, we retrieve a video having a different answer for the same question. To facilitate research, we construct ActivityNet-SRL-QA and Charades-SRL-QA and benchmark them by extending three vision-language models. We perform extensive analysis and ablative studies to guide future work. Code and data are public.
Live video comments, or ''danmu'', are an emerging feature on Asian online video platforms. Danmu are time-synchronous comments that are overlaid on a video playback. These comments uniquely enrich the experience and engagement of their users. These
comments have become a determining factor in the popularity of the videos. Similar to the ''cold start problem'' in recommender systems, a video will only start to attract attention when sufficient danmu comments have been posted on it. We study this video cold start problem and examine how new comments can be generated automatically on less-commented videos. We propose to predict the danmu comments by exploiting a multi-modal combination of the video visual content, subtitles, audio signals, and any surrounding comments (when they exist). Our method fuses these multi-modalities in a transformer network which is then trained for different comment density scenarios. We evaluate our proposed system through both a retrieval based evaluation method, as well as human judgement. Results show that our proposed system improves significantly over state-of-the-art methods.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
