Application of wireless sensor networks for beehive monitoring and in-hive thermal patterns detection

Kridi, Douglas Santiago; Carvalho, Carlos Giovanni Nunes de; Gomes, Danielo G.

doi:10.1016/j.compag.2016.05.013

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“…Most works in literature consider data aggregation in order to overcome this situation. () In these works, aggregation occurs when nodes are close to each other, or when data are relayed by some intermediate node, in some tree‐routing scheme. However, the fact that nodes are close to each other does not guarantee data correlation in order to perform aggregation.…”

Section: Related Workmentioning

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“…Over the last years, wireless sensor networks (WSNs) have gained popularity, leaving the academic and research circle and been widely adopted by industries and corporations. The potential of WSN in applications such as health care,() home security, environmental monitoring() has leveraged that transition. However, despite their success, recent works on literature have exposed the limitations of the computation model used to managed them, including sensor system management and sensing data usage model.…”

Section: Introductionmentioning

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An approach for provisioning virtual sensors in sensor clouds

et al. 2019

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In sensor clouds environments, the provisioning process is a crucial task since it is responsible for selecting physical sensors that will be used to create virtual sensors. However, most works consider the allocation of all sensors within the region of interest, causing serious problems such as the wasting of energy consumption. The objective of this paper is to present ACxSIM, an automatic approach to the provisioning of virtual sensors. ACxSIM includes two algorithms: adaptive clustering algorithm based on similarity (ACASIM) and ant colony optimization for sensor selection based on similarity (ACOSIM).ACASIM first clusters the sensor nodes based on the similarity of its measurements (exploiting the temporal and spatial correlations between them), which may create clusters with nodes not physically close to each other. Therefore, in ACASIM, a cluster represents different geographical areas whose nodes have correlated measurements (according to a defined error threshold). Later, ACOSIM, based on ant colony optimization algorithm, creates virtual sensors by selecting only a subset of nodes from each cluster. In this way, the overall energy consumption of sensor nodes is reduced, prolonging the lifetime of the sensor cloud. Results from experiments in Intel Lab dataset show that the ACxSIM reduces energy consumption by 73.97%, providing a solution to be considered in sensor cloud scenarios.Int J Network Mgmt. 2019;29:e2062.wileyonlinelibrary.com/journal/nem

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Section: Related Workmentioning

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Section: Introductionmentioning

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An approach for provisioning virtual sensors in sensor clouds

et al. 2019

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“…Em seu trabalho Application of wireless sensor networks for beehive monitoring and in-hive thermal patterns detection, Kridi, Carvalho e Gomes [Kridi et al 2016], utilizaram padrões térmicos como um parâmetro para alertar sobre problemas de superaquecimento dentro das colmeias, e isso é importante porque as altas temperaturas podem causar muitos danos à apicultura, como absconding (um processo biológico em que todas as abelhas deixam o ninho estabelecido para buscar um novo adequado), malformação e morte da prole e até mesmo a má qualidade do mel. Os três objetivos ressaltados deste artigo são: (i) obter dados suficientes para a temperatura interna e externa da colméia; (ii) usando técnicas de agrupamento de similaridade para descobrir padrões nos conjuntos de dados mencionados; e (iii) aplicar e testar padrões obtidos em relação às leituras usando Wireless Sensor Network (WSN), em cenários normais e de aquecimento.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Detecção de Anomalias em Comportamento de Abelhas Utilizando Redes Neurais Recorrentes

Carvalho¹,

Carvalho²,

Arruda³

et al. 2018

Anais Do Workshop De Computação Aplicada À Gestão Do Meio Ambiente E Recursos Naturais (WCAMA)

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Resumo. Abelhas tem um papel muito importante na polinização de espécies vegetais. Por meio da polinização, as espécies vegetais trocam gametas e tem frutos em maior quantidade e em melhor qualidade. Conhecer o comportamento das abelhas é importante pois auxilia produtores a entender melhor as atividades das abelhas relacionadas com a polinização. Neste trabalho avaliamos como técnicas de aprendizado de máquina podem ser empregadas na tarefa de identificação de anomalias em comportamento de abelhas. Mais de 1200 abelhas de oito colmeias foram monitoradas com etiquetas eletrônicas (RFIDs) num período de 4 semanas. Mostramos como diferentes topologias de redes recorrentes podem auxiliar na tarefa de classificação de anomalia comportamental. IntroduçãoA primeira grande importância das abelhas sociais para o homem refere-se à utilização do mel produzido por estas, que se tornou de grande valor comercial, assim como a cera e a resina. Esses produtos tornaram-se ainda de grande importância para a complementação do comércio rural da região Norte, assim como foi demonstrado no trabalho de [Venturieri et al. 2003]. Hoje, sabe-se que as abelhas desempenham um papel fundamental para manutenção da biodiversidade, por meio da polinização, sendo consideradas os agentes polinizadores mais eficientes para o processo. Imperatriz-Fonseca, Contrera e Kleinert [Imperatriz-Fonseca et al. 2004] descrevem que o valor anual estimado gerado pela atividade das abelhas para polinização, foi de US$65-70 bilhões por ano. Mais de 80% de todas as espécies de plantas com flores e mais de 3/4 das culturas agrícolas do mundo dependem de animais polinizadores. A maioria delas pode ser polinizada por uma ou mais entre as 20.000 espécies de abelhas conhecidas. Temos ainda culturas, como a do maracujá, em que é utilizada a polinização manual, mas as abelhas substituem com vantagem este trabalho caro e árduo; os frutos resultantes apresentam melhor qualidade e sabor.Apesar do crescimento global do número de colmeias domesticadas, a quantidade de abelhas vem diminuindo nos Estados Unidos desde a década de quarenta e em alguns países da Europa desde a década de sessenta [Potts et al. 2010]. Essa diminuição afeta não só as plantas oriundas das florestas nativas, mas também tem um impacto

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“…An accurate quantification of these signal patterns can give valuable information on the hive health (Qandour et al, 2014). Electronic systems for management of beehives have been developed lately and combine hive acoustics monitoring with measurement of parameters like brood temperature (Kridi et al, 2016), humidity, hive weight and the weather conditions of the apiary. Dietlein et al .…”

Section: Biosensors For Animal Diseasesmentioning

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