Abstract-Många uppdragskritiska applikationer som militär övervakning, övervakning av människors hälsa, och hinderdetektering i autonoma fordon ställer stränga krav för händelsedetektion noggrannhet och kräver långa systemlivslängder. Genom kvantitativa studier visar vi att traditionella metoder för att upptäcka händelser har svårt att uppfylla sådana krav. Specifikt kan de inte utforska detektionsförmågan hos ett utplacerat system och välja rätt sensorer, homogena eller heterogena, för att uppfylla användarens angivna detektionsnoggrannhet. De kan inte heller dynamiskt anpassa detektionsförmågan till observationer i körtiden för att spara energi. Därför är vi motiverade att föreslå Watchdog, en modalitet-agnostisk händelse detektion ram som samlar rätt sensorer för att möta användaren specificerad detektion noggrannhet under körning samtidigt avsevärt minska energiförbrukningen. Genom utvärdering med spårdata för fordon och en testbädd för trafikövervakning av IRIS motes visar vi Watchdogs överlägsna prestanda jämfört med befintliga lösningar när det gäller att uppfylla användarens specificerade detekteringsnoggrannhet och energibesparingar.
Keally och al. I Ref föreslogs vakthunden, som är en modal agnostisk ram för händelsedetektering.
Watchdog: Confident Event Detection in Heterogeneous Sensor Networks
{'venue': '2010 16th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium', 'journal': '2010 16th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}