WiseNET (wise network) est un projet de système sémantique qui fusionne des sources de données hétérogènes, telles que des données provenant de capteurs et les différentes informations contextuelles.

Le système est défini de manière à inclure différents types de capteurs (température, humidité, capteur de profondeur). Cependant, lors des premières étapes de développement, nous nous concentrons sur les caméras intelligentes.

L’objectif principal de WiseNET est d’améliorer la vision informatique classique et les systèmes d’apprentissage en profondeur en prenant en compte les informations contextuelles de l’environnement et en effectuant un raisonnement en temps réel. En conséquence, WiseNET peut surmonter certaines limitations de la vision par ordinateur comme par exemple, les fausses détections et les détections manquées.

Mais aussi certains inconvénients de l’apprentissage en profondeur par exemple, le besoin d’une grande quantité de données de formation et de test et les limitations d’un système basé sur plusieurs caméras permettant la détection d’événements / anomalies en temps réel et la reconfiguration du système.