Trådlösa sensornätverk är ett effektivt verktyg för finupplösningsövervakning av den fysiska miljön. Sensorer genererar kontinuerliga strömmar av data, vilket leder till flera beräkningsutmaningar. I takt med att sensornoder blir alltmer aktiva enheter, med fler bearbetnings- och kommunikationsresurser, blir olika metoder för distribuerad databehandling och delning möjliga. Utmaningen är att extrahera information från insamlade sensoriska data med en specificerad noggrannhetsnivå i ett snabbt och effekteffektivt tillvägagångssätt. Detta dokument presenterar en ny lösning för distribuerad informationsextraktion som använder sig av den morfologiska Watershed-algoritmen. Den Watershed algoritmen grupperar dynamiskt sensorn noder i homogena nätverkssegment med avseende på deras topologiska relationer och deras avkänningstillstånd. Denna inställning tillåter nätverksprogrammerare att manipulera grupper av rumsligt distribuerade dataströmmar istället för enskilda noder. Detta uppnås genom att använda nätverkssegment som programmeringsabstractioner där olika frågeprocesser kan utföras. Med detta syfte som mål presenterar vi en omformulering av den globala Watershed-algoritmen. Den modifierade Watershed-algoritmen är helt asynkron, där sensornoder självständigt kan bearbeta sina lokala data parallellt och i samarbete med angränsande noder. Experimentell utvärdering visar att den föreslagna lösningen avsevärt kan minska kostnaderna för frågeupplösning utan att äventyra kvaliteten på de returnerade resultaten. Jämfört med liknande system, t.ex. "Logical Neighborhood", minskar det föreslagna tillvägagångssättet den totala frågeupplösningen med upp till 57,5 %, minskar antalet noder som är involverade i frågeupplösningen med upp till 59 % och minskar installationskonvergenstiden med upp till 65,1 %.
Dessutom användes den morfologiska vattendelartransformen också av Hammoudeh et al. i REF att samla in de kända uppgifterna i ett WSN med en specificerad noggrannhetsnivå i rätt tid och med en effekteffektiv metod.
Information extraction from sensor networks using the Watershed transform algorithm
{'venue': 'Inf. Fusion', 'journal': 'Inf. Fusion', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}