如何搭建低成本IoT传感器网络

传感器聚合智能城公共空间利用监控简单读IoT产品设计者、开发者和实施者最优通过设计系统测量城市空间利用-传感器选择校准、电源选择、网络设计、数据清理和规范化以及数据处理等取舍方法可泛化设计IoT网络论文不亚于完美案例研究 如何搭建IoT网络

文中最有趣的方面由Billy Pik Lik Lau、Nipunwijerathne和Curtin大学理工大学和Benny Kai Kiat Ng测量空间利用度 表示空间多时间隔 选择声运动传感器本文中应用的方法可适应其他传感器类型

声音传感器比视频传感器

声音传感器比视频传感器选择检测活动这可能看起来反直觉,但仅仅因为视觉人感知更多视觉支配摄像头计算费用昂贵,提高处理量需要网络上更昂贵、更强力计算机大规模部署时,这将增加成本而不提高测量精度更多计算容量将增加耗电量,超出可持续低维护太阳能电池提供电量云处理视频数据需要大量的网络带宽和存储,增加成本最后,由于隐私问题,部署摄像头需要许可,这将给在新加坡部署研究工作带来问题

可再生广域传感器网络消除硬接电和电池替换可再生电源设计非测试声电传感器所必需,因为在有限七节点网络中硬接电源或电池电源本不贵大规模部署传感器网络推理

RWSN使用低功率XBE802.15.4模块连接传感器和Raspberry Pi连接数据云存储Xbee中继器研究者搭建无线网状网络以扩大覆盖网络用太阳能板和电池存储器供电两者大小都包括在内,所以IoT系统设计师在不同时态和不同量的阳光可调整太阳能板和电池的大小以适应局部条件

环境监控传感器节点,包括气压计、温度计、光强度、抗雨、紫外线指数、湿度、运动和噪声传感器都包括在网络中,以提供校准数据消除环境条件的影响,例如雨干扰声读数

低费热电红外传感器也称被动红外传感器,用于检测运动廉价模拟声音传感器 基本为麦克风 用于记录声音

PIR传感器报告白天多例假阳性,下午尤然清除错误时写出标定模块预处理数据现场事实测量假阳性与光天化日相联相关模块计算假报警概率并调整数据从统计学上归并

应用机学习消除错误

环境条件错误如雨用非监督机器学习法消除,使研究人员能够使用聚类查找类似声音数据模式简单分组相似数据集,如雨声,从数据中取出类似背景噪声可消除

标准校准数据PIR和声音传感器使用由研究人员选择算法结合计算,估计测试区7节点的空间利用估计基础实证现场观察和对7节点接合数据比较

论文解释了硬件、通信、传感器和数据处理设计因素,以构建低成本精密IoT系统并解释从PIR运动传感器获取的数据中消除假阳性的挑战,以及如何描述人类活动噪声签名特征,同时消除环境错误,如雨声和背景噪声,以精确估计单个兴趣点和整体测试板的利用

IoT网络需要潜力规模大实用,证明设计和开发成本与经济或社会回报相对应设计开发需要多学科团队和一些专业技能,特别是在传感器工程和子领域统计和机器学习高级数学方面。数学技巧需要校准数据并消除背景噪声测距工程技巧需要以正确解析方式低成本获取数据企业认真建设IoT传感器网络可能需要受雇获取传感器和数学技能