Éditeur(s) : DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane
Extrait de : Conférence Internationale "Biodiversité terrestre des Petites Antilles", 8-10 novembre 2010. Université des Antilles et de la Guyane, Faculté des Lettres et sciences humaines, campus de Schoelcher, Martinique.

Droits : CC-BY-NC-ND - Attribution - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification
Provenance : Université des Antilles et de la Guyane. Service commun de la documentation
Permalien : http://www.manioc.org/fichiers/HASH01b496c2b42131ac85f2dfec
HASH01b496c2b42131ac85f2dfec

Éditeur(s) : DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane
Extrait de : Conférence Internationale "Biodiversité terrestre des Petites Antilles", 8-10 novembre 2010. Université des Antilles et de la Guyane, Faculté des Lettres et sciences humaines, campus de Schoelcher, Martinique.

Droits : CC-BY-NC-ND - Attribution - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification
Provenance : Université des Antilles et de la Guyane. Service commun de la documentation
Permalien : http://www.manioc.org/fichiers/HASH10741524c71f15227ead8b
HASH10741524c71f15227ead8b

Éditeur(s) : DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane

Droits : Document protégé par le droit d'auteur
fichiers:HASH10741524c71f15227ead8b

Éditeur(s) : DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane DIREN : Direction Régionale de l'Environnement Université des Antilles et de la Guyane

Droits : Document protégé par le droit d'auteur
fichiers:HASH01b496c2b42131ac85f2dfec

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
In this paper we study how to detect anomalies in a distributed manner by using wireless sensor networks (WSN). We focus on a medical context, where existing works generally provide large environments to monitor patients using sensors as simple transducers. Those devices forward sensed health parameters to a main base station. This station collects received data and may perform some computations. In this paper, we perform some distributed tasks on the sensors. We propose a distributed algorithm which allows to raise alarms under some initial rules to alert efficiently medical staff in case of critical situations without needles warnings.
10th IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks, WOWMOM 2009.
KOS, Greece

hal-00519589
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00519589

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
We present a study on the optimasation of the number of messages for medical diagnosis over wireless sensors networks (WSNs). We suggest distributed algorithms to diagnosis some diseases while monitoring a patient. Then, we compare the number of messages needed to make a decision between the algorithms. In our approach, each sensor will make some computations in order to participate to the decision. Indeed, some computation and collaboration tasks are performed over the sensors and the final diagnosis is performed in a distributed way. During the experimentation of our algorithms, we used a real data flow extracted from hospital monitoring.
Proceedings of the 14th IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC 2009), July 5-8, Sousse, Tunisia
Sousse, Tunisia

hal-00519593
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00519593

Éditeur(s) : HAL CCSD ACM
Résumé : International audience
This study presents two algorithms that count birds with wireless sensors equipped with microphones. Audio inputs are parametrized to get some kind of fingerprints which are used to recognize the song of the birds in a classification process. Afterward, counting algorithms derive an estimate of the number of singing birds in the habitat. Unlike traditional approaches which leverage the audio waveform to get the location of the targets, we use a trilateration technique on graphs derived from the detection of the birds. These graphs exhibit nice properties which enable the finding of the estimate in polynomial time. Further, experiments are conducted and confirmm the efficiency of our counting algorithms even in the presence of noise.
Proceedings of the 6th ACM symposium on Performance evaluation of wireless ad hoc, sensor, and ubiquitous networks
New York, United States

hal-00602263
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00602263
DOI : 10.1145/1641876.1641891