A Scalable Sensor Management Architecture Using BDI Model for Pervasive Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Recent world events have amplified the need for improved safety and security to contend with natural and man-made threats. The universality and unpredictability of such threats have stimulated intense interest in smart pervasive surveillance systems. They are built by adopting smart sensor networks that cover large areas and can perform self-contained assessments of situations in the environment. However, such systems rely on a massive number of sensors with diverse capabilities but limited resources, e.g., power, processing, and storage. Thus, successful management of tasks hinges on the systems architecture. Sensor management architectures (SMAs) coordinate the sensor nodes and their resources in a manner that improves system control and situation awareness. This paper introduces a scalable and flexible SMA for many sensor management (SM) applications, particularly, pervasive surveillance. This novel SMA is called the extended hybrid architecture for SM (E-HASM), an architecture that combines the advantages of the holonic, federated, and market-based paradigms. The E-HASM models each node as an intelligent sensor by using the beliefs, desires, and intentions model and defines the interaction and cooperation among the nodes. The simulation results illustrate the performance of the E-HASM over a variety of security threats, background targets, and network sizes. The results prove that the proposed architecture is significantly more scalable and flexible than centralized architectures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».