SmartCityFramework
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Marco de la ciudad inteligente utilizando IoT y Big Data
La tecnología de información y comunicaciones se está dominando cada vez más para los entornos urbanos y proporciona la base necesaria para la sostenibilidad y la resiliencia de las ciudades futuras inteligentes. A menudo, las herramientas de las TIC para una ciudad inteligente se ocupan de diferentes dominios de aplicaciones, por ejemplo, automatización del hogar, atención médica, monitoreo del medio ambiente, energía y rara vez proporcionan una perspectiva de información integrada para tratar la sostenibilidad y el crecimiento socioeconómico de la ciudad. Las ciudades inteligentes pueden beneficiarse de dicha información utilizando Big Data y, a menudo, la Cross-Tematic en tiempo real, la recopilación de datos, el procesamiento, la integración y el intercambio a través de servicios interoperables implementados en un entorno en la nube. Sin embargo, dicha utilización de la información requiere herramientas de software, servicios y tecnologías apropiadas para recopilar, almacenar, analizar y visualizar grandes cantidades de datos del entorno de la ciudad, ciudadanos y diversos departamentos y agencias a escala de la ciudad. Los conjuntos de datos de EITO generados por Smart Healthcare, Smart Environment y Energy Data Sets para análisis y evaluación. Este marco presenta una perspectiva sobre el procesamiento y el análisis de Big Data centrado en las ciudades inteligentes al proponer un servicio de análisis basado en la nube que se puede desarrollar aún más para generar inteligencia de información y apoyar la toma de decisiones en el contexto de las ciudades inteligentes.
Diseño y desarrollo de un marco de ciudades inteligentes para análisis de datos de procesamiento inteligente.
Smart City es una ciudad que invierte en los procesos de gobierno y participación mejorados de las TIC para definir el servicio público apropiado de los suscriptores y las inversiones de transporte, que puede garantizar un desarrollo socioeconómico sostenible, una mejor calidad de vida y una gestión inteligente de los recursos naturales. A pesar de que aún no hay una definición formal y ampliamente aceptada de la "ciudad inteligente", el objetivo final es obtener un mejor uso de los recursos públicos de la calidad de la calidad de las servicios que ofrece a los servicios a los servicios que ofrecen la ciudad de los servicios, mientras que la ciudad, el objetivo es obtener el mejor uso de los recursos públicos de la calidad de la calidad de la calidad de las servicios, a la que ofrece los servicios a los servicios, a la que ofrece la calidad de los servicios a los servicios, a la que ofrece la calidad de la calidad, la calidad de los servicios. Costos operativos de las administraciones públicas. Este objetivo puede perseguir el despliegue de un IoT urbano, es decir, una infraestructura de comunicación que proporciona acceso unificado, simple y económico a una gran cantidad de servicios públicos, desatando así posibles sinergias y aumentando la transparencia a los ciudadanos.
Hay dos usuarios que se beneficiarán de nuestro marco de la ciudad inteligente: el público en general y el administrador que controla la accesibilidad proporcionada al público en general. Los bloques de construcción para el marco de la ciudad inteligente se componen de -
El Internet de las cosas (IoT) es la red de dispositivos físicos, vehículos, electrodomésticos y otros elementos integrados con electrónica, software, sensores, actuadores y conectividad que permite que estas cosas conecten, recopilen e intercambien datos [1], [2] que crean oportunidades para una integración más directa del mundo físico en sistemas basados en computadora, lo que resulta en los mejoros de eficiencia, los beneficios económicos y las exerciones humanas reducidas [5] [5] [8].
Big Data es un término utilizado para referirse al estudio y las aplicaciones de conjuntos de datos que son tan grandes y complejos que el software tradicional de aplicaciones de procesamiento de datos es inadecuado para tratarlos. Los desafíos de Big Data incluyen capturar datos, almacenamiento de datos, análisis de datos, búsqueda, intercambio, transferencia, visualización, consulta, actualización, privacidad de la información y fuente de datos. Hay una serie de conceptos asociados con Big Data: originalmente había 3 conceptos de volumen, variedad, velocidad [6]. Otros conceptos más tarde atribuidos con Big Data son la veracidad (es decir, cuánto ruido hay en los datos) [7] y el valor [19].
La computación en la nube son grupos compartidos de recursos configurables del sistema informático y servicios de nivel superior que se pueden aprovisionar rápidamente con un esfuerzo de gestión mínimo, a menudo a través de Internet. [4] Cloud Computing se basa en compartir recursos para lograr coherencia y economías de escala, similar a una utilidad pública. Las nubes de terceros permiten a las organizaciones centrarse en sus negocios centrales en lugar de gastar recursos en infraestructura y mantenimiento informáticos [9]. Algunos de los servicios en la nube de uso común son Microsoft Azure, Amazon EC2.
El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, informar conclusiones y apoyar la toma de decisiones [7]. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarcan diversas técnicas bajo una variedad de nombres, mientras se utilizan en diferentes dominios de negocios, ciencias y ciencias sociales.
El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas de computadora que pueden acceder a datos y usarlo aprender por sí mismos [14] [18].
Una aplicación que se ejecuta en la plataforma web es un tipo de software de aplicación diseñado para ejecutarse en la web. Estas aplicaciones con frecuencia sirven para proporcionar a los usuarios un medio interactivo para realizar solicitudes y obtener los resultados.
Los conjuntos de datos de IoT generados por Smart Entorny, y los conjuntos de datos relacionados con la energía se utilizan para el análisis y la evaluación. Big Data se define como datos de alto volumen, de alta velocidad y alta variedad que exige formas rentables e innovadoras de procesamiento de información que permitan una visión mejorada, la toma de decisiones y la automatización de procesos. Con respecto a los desafíos planteados por Big Data, los servicios de análisis basados en la nube se desarrollan aún más para generar inteligencia de información y apoyar la toma de decisiones en el contexto de las ciudades inteligentes.
Los big data se procesan y analizan utilizando algoritmos de aprendizaje automático mediante motor de procesamiento y análisis. Los resultados obtenidos de este motor se procesan para responder a las consultas de los usuarios y se muestran en la parte delantera a la que se puede acceder a los usuarios a través de la aplicación móvil. La aplicación móvil está diseñada para poner los servicios a disposición de los suscriptores de acuerdo con sus requisitos a través de una interfaz fácil de usar y fácilmente comprensible.
Tenemos la intención de expandir este modelo al campus universitario con el objetivo de implementar el marco de la ciudad inteligente integrando los datos recopilados de varios sensores de IoT instalados en diferentes partes del campus con protocolos IoT que desencadenan los comandos basados en la configuración del usuario. Para mejorar la usabilidad de nuestro marco de la ciudad inteligente y acelerar el desarrollo de este marco, las API de nuestro marco se implementarán utilizando tecnologías de código abierto.
| Asunto | Descripción | Url |
|---|---|---|
| Estacionamiento en la calle | Con la aplicación en su teléfono inteligente, puede ver cuántos espacios de estacionamiento están disponibles. Además de mostrarse en su teléfono inteligente, puede ver cuántos espacios de estacionamiento están disponibles en las tablas que abordan las calles. | Sistema de detección de espacio de estacionamiento inteligente basado en el procesamiento de imágenes |
| Adaptar semáforo en un caso de emergencia | El semáforo inteligente puede estar adaptándose cuando se acuza los casos de emergencia, como un automóvil accidental, caso de emergencia médica con ambulancia, atasco de tráfico. | Smart_traffic_control_system_for_ambulance Este enlace apunta a un escenario específico, caso de ambulancia |
| Nombre del sensor | especificación del sensor | Usos | Referencias |
|---|---|---|---|
| Dht22 | sensor de humedad de temperatura | Se utiliza para medir la temperatura y la humedad del aire. | Adafiradora |
| UVM-30A UVA/UVB | Sensor UV | El sensor UV se usa para detectar la intensidad de la radiación ultravioleta incidente (UV). | El proyecto Turtles Bay |
| Nombre de algoritmo | Categoría de algoritmo | Uso en el monitoreo del entorno | Tipo de datos necesarios | Sensores IoT | Referencia |
|---|---|---|---|---|---|
| Synaptic.js | Red neuronal | Se puede utilizar para el control de PID de las variables ambientales, como controlar la temperatura del medio ambiente y predecir la necesidad de continuar o no con el sistema de control conectado, lo que contribuye a la reducción del consumo de energía. | Señal del sensor, punto de ajuste de temperatura e histéresis | Dht22 | Synaptc.js |
