Sensorkonvergensen på mobiltelefonen ger upphov till en bred bas av nya och intressanta mobila applikationer. Allteftersom tillämpningar växer i sofistikering, kräver råa sensoravläsningar ofta klassificering i mer användbara tillämpningsspecifika data på hög nivå. Till exempel kan GPS-avläsningar klassificeras som löpning, gång eller cykling. Tyvärr byggs inte traditionella klassificeringar för de mobila systemens utmaningar: energi, latens och mobilens dynamik. Kobe är ett verktyg som hjälper mobil klassificeringsutveckling. Med hjälp av ett SQL-liknande programmeringsgränssnitt utför Kobe profilering och optimering av klassificeringar för att uppnå en optimal avvägning mellan energi-latens och noggrannhet. Vi visar genom experiment på fem verkliga scenarier, klassificerare på Kobe uppvisar snävt utnyttjande av tillgängliga resurser. För jämförbara nivåer av noggrannhet lider traditionella klassificeringar, som inte står för resurser, mellan 66 % och 176 % längre latens och användning mellan 31 % och 330 % mer energi. Från erfarenhet av att använda Kobe till prototyp två nya applikationer, observerar vi att Kobe möjliggör enklare utveckling av mobil avkänning och klassificering apps.
Dessutom försöker Kobe REF uppnå en optimal överföring av energi-latencyaccuracy för klassificering av mobila sensordata.
Balancing energy, latency and accuracy for mobile sensor data classification
{'venue': 'SenSys', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}