Datakomprimering i sensorsimuleringsmiljö

Beroende på storleken på lagringsutrymme eller begränsad överföringskapacitet behövs ibland sensordata komprimeras. Det finns icke-förstörande (lossless) komprimering, som inte är så effektiv, och förstörande komprimering (lossy) som är mer effektiv, men inför distorsion i sensordata. Ett sätt att undersöka hur sådan distorsion påverkar automatiska signalbehandlingsmetoder är att testa dem i en simuleringsmiljö. Detta projekt har undersökt hur komprimering kan användas i simuleringsmiljön MSSLab. Dessutom har en undersökning genomförts av hur en automatisk signalbehandlingsmetod bäst skall vara inställd, för att fungera på sensordata som blivit utsatt för förstörande komprimering. En förstörande datakomprimeringsmetod (JPEG) har tillförts till MSSLab och en undersökning har genomförts av dess inverkan på en automatisk detektionsmetod som bygger på klassificering av särdrag. Undersökningen har tittat på huruvida detektorn skall tränas på komprimerade bilder eller på icke-komprimerade bilder, för att uppnå så bra resultat som möjligt. Utgående från bilder med sju olika grader av komprimering, har ROC-kurvor tagits fram för att undersöka detektionsalgoritmen. Ingen eller låg komprimering ger ofta bra detektionsresultat, men ibland kan hårt komprimerade bilder ge bättre resultat. Det verkar som att komprimeringen då fungerar som en förfiltrering som framhäver egenskaper som detektorn har nytta av. Därav är det svårt att entydigt säga hur graden av komprimering påverkar den valda detektionsalgoritmen.