Duomenų surinkimo ir vizualizavimo sistemos kūrimas oro taršos aptikimui

Šiuo metu žmonija patiria technologinį šuolį, kuris, kaip tikimasi, pakeis daugelį jau esamų pasenusių sistemų. Daiktų internetas IoT, ir pažangi interneto tinklų įrenginių aplinka duomenų surinkimui, yra perspektyvi mokslinių tyrimų sritis. Deja, naudojant, kaupiant ir analizuojant didžiuosius duomenis, praktikoje dažnai susiduriama su duomenų atitikimo su realia situacija, kolizija. Kuriama sistema naudoja jutiklius, kurie sujungti su IoT įrenginiais, jungiasi per bevielius ryšius, galinčiais nukreipti duomenis į serverius, debesų sistemas. Debesies, serverių duomenis galima pasiekti realiu laiku pažangių įrenginių pagalba, taip pat kaupti serveryje, juos analizuoti bei atsisiųsti tolesnėms analizėms. Jutikliai gali matuoti dujų koncentraciją, temperatūrą, drėgmę ir siųsti duomenis į serverius. Siūlomos architektūros jutikliai išdėstyti skirtingose vietose, ir naudojami aplinkos taršos stebėsenai, bei duomenų rinkimui. Panaudojus laiko eilutės algoritmus, duomenų paieškos variklis tiksliai sugrupuoja duomenis, išveda jų vidurkius, kurie naudojami tolimesniam duomenų apdorojimui. Nustatyta, kad naudojant algoritmus galima tiksliai pašalinti duomenų triukšmus ir panaudoti tik tikslius duomenis kurie informuoja apie oro taršos pasikeitimo faktorių.

Mankind is currently experiencing a technological leap that is expected to replace the most popular existing obsolete systems. The Internet of Things (IoT), and the most advanced data collection plan for the Internet networking environment, is an area of promising research. Unfortunately, when using, storing and analyzing big data, in practice, the real situation of data matching, the collision. The developed system is used for sensors, which are connected to IoT devices, connected via wireless connections, data is finally set up on servers, cloud systems. In the cloud, servers can be found in real time with the help of devices, as well as accumulate on the server, analyze them and download them later when analyzed. These sensors can be adapted to measure gas concentration, temperature, humidity and used for data to the server. The proposed architectural sensors are arranged in baseboards for both environmental pollution monitoring and data collection. Using a time series algorithm, error calculation, determining the exact methods of data acquisition and processing in real time. Determine the use of the algorithm to obtain information about the factors of environmental change.