机不可失：面向间歇性传感器网络中瞬时事件的持续监测AIoT系统
系统与控制
2026-01-01 v1 系统与控制
摘要
荒野监测任务，如偷猎监控和森林火灾探测，需要普适且高精度的感知。虽然人工智能物联网（AIoT）提供了一条有前景的路径，但覆盖广阔且难以进入的区域需要大规模部署无需维护、无电池且计算资源有限的节点。然而，这些限制造成了一个关键的“可用性缺口”。传统的间歇性操作优先考虑计算吞吐量，迫使传感器在能量缓冲期间休眠。因此，系统会错过稍纵即逝的“机不可失”事件（例如，自然遗迹的声音或火灾），这对于检测罕见但高风险异常是致命的。为了解决这个问题，我们提出了一种能量感知弹性分割计算算法，该算法通过动态地将任务卸载到能量充足的邻居节点来优先保障持续感知。初步结果表明，该算法可稳定监测额外 的区域，并每天捕获约 103 个以上的关键事件。最终，该算法为在资源受限的节点上构建弹性、故障安全的监控系统奠定了坚实的基础。
引用
@article{arxiv.2512.24179,
title = {Now or Never: Continuous Surveillance AIoT System for Ephemeral Events in Intermittent Sensor Networks},
author = {Joonhee Lee and Kichang Lee and Jeonggil Ko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.24179},
year = {2026}
}