【摘要】：智能传感器网络仍然是一个热门的研究领域516。情景识别网络工具箱描述的是一个C++框架，该框架在可配置的运行模块上集成了硬件抽象、滤波算法、特征提取组件和分类器，用于支持情景识别应用的快速开发，例如，参考文献[44]。上述的系统和方法，并不依赖一个形式化的元模型，因此不能完全从模型驱动的系统开发方法中受益[27]，尤其是，形式化元模型可以通过交换生成器模板实现包括CRN工具箱的各种平台的代码生成。
智能传感器网络仍然是一个热门的研究领域516。这些研究涵盖很多方面：包括通过引入通用网络协议407进行网络信息流管理：以分层方式表示视场以便进行高效的路径查询[128]，从而对视场重叠的摄像机间的特征进行有效的匹配[362,217]：设计特定的查询机制和数据库模型，使它们能够将高层特征当作简单特征的组合进行处理[9,464]。Akdere等学者的方案[9]描述了用于三维感知的视觉传感网络中的数据访问和查询技术。在参考文献[9]中，对所收集的数据或所感知的数据实现特定时空下的四维可视化。通过一个特殊的多维数据集查询接口进行数据访问，该接口提供了类SQL标记符的说明性查询。查询被编译成可执行计划，然后分配给各节点去执行。查询技术为能量节省、数据分发、网路负载和容错能力提供了优化机会。大体来讲，本系统可以像分布式数据库系统一样工作，类似TinyDB，请见参考文献[348]，它在提供必要硬件抽象的所有节点上都设置了运行次数。情景识别网络(CRN)工具箱描述的是一个C++框架，该框架在可配置的运行模块上集成了硬件抽象、滤波算法、特征提取组件和分类器，用于支持情景识别应用的快速开发，例如，参考文献[44]。特别地，人们设计了CRN工具箱，使得这些应用能够通过支持POSIX运行环境的嵌入式系统得到实现。
上述的系统和方法，并不依赖一个形式化的元模型，因此不能完全从模型驱动的系统开发方法中受益[27]，尤其是，形式化元模型可以通过交换生成器模板实现包括CRN工具箱的各种平台的代码生成。(www.xing528.com)
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