Comparative Study on Energy Efficiency of WSNs and WMSNs for Surveillance Applications

2019

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ict.2019.8798784
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The infrastructure required to deliver various "Internet of Things" (IoT) services is expected to be widely available in the very near future for application areas such as Smart Cities, Smart Homes, Intelligent Transportation and Smart Monitoring in the coming decades. In fact, it is expected that the number of devices connected to the Internet will exceed 50 billion by 2020. It is possible to use these infrastructures for environmental monitoring systems, especially for the early detection and prevention of disasters such as forest fires. Wireless sensors are an essential part of the IoT infrastructure and environmental monitoring/surveillance systems. Wireless sensor networks based on scalar sensors and wireless multimedia sensor networks are widely used for environmental monitoring. Multimedia surveillance systems have better accuracy but a shorter lifetime with multimedia surveillance systems. Therefore, it is necessary to study in detail their energy efficiency to better understand the introduction of more efficient algorithms and architectures. In this study, the lifetimes of the Wireless Sensor Networks(WSNs) and Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs) are considered in a comparative way. The results are presented for a forest fire detection case study using simulations as well as an example of a test bench to confirm the accuracy of the simulation tool used.