Abstract-Cyber-fysiska teknologier möjliggör händelsedrivna tillämpningar, som i realtid övervakar förekomsten av vissa stokastiska händelser. Dessa tekniker används i stor utsträckning i städer runt om i världen och en av deras kritiska aspekter är energiförbrukning, eftersom de mestadels är batteridrivna. De mest representativa exemplen på sådana applikationer idag är smart parkering. Eftersom parkeringssensorer ägnas åt att upptäcka parkeringshändelser i nästan realtid, strategier som dataaggregation är inte väl lämpade för att optimera energiförbrukningen. Dessutom är datakomprimering meningslös, eftersom händelser i huvudsak är binära enheter. Därför introducerar detta dokument konceptet Lean Sensing, som möjliggör en avslappning av avkänningsnoggrannheten till förmån för förbättrade driftskostnader. I detta syfte avviker detta dokument från begreppet ögonblicklig slumpmässighet och utforskar den korrelationsstruktur som uppstår ur det i komplexa system. Därefter undersöks användningen av denna systemomfattande aggregerade kontextuella information för att optimera strömförbrukningen och därmed gå i motsatt riktning; från systemnivå representation till individuell enhet effektförbrukning. De diskuterade teknikerna inkluderar att anpassa datainsamlingen till tidsmässiga korrelationer (dvs. att anpassa sensorbeteendet till den förväntade aktiviteten) och att härleda systemtillståndet från ofullständig information baserad på rumsliga korrelationer. Dessa tekniker tillämpas på real-world smart-parking applikationer, syftar till att utvärdera den inverkan som ett antal system-nivå optimeringsstrategier har på enheter strömförbrukning.
Statistiska egenskaper hos parkeringssignaler utforskas i REF, där författarna föreslår begreppet lean sensing.
Lean Sensing: Exploiting Contextual Information for Most Energy-Efficient Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}