TY  - THES
U1  - Bachelor Thesis
A1  - Engelhardt, Andreas
T1  - Crowd-basierte Luftqualitätsmessungen mit der Complex Event Processing Engine Siddhi auf Raspberry Pi
N2  - Unter Crowdsensing versteht man Anwendungen, in denen Sensordaten kollaborativ von einer Menge von Freiwilligen erhoben werden. So kann Crowdsensing eingesetzt werden um die Luftqualität an Orten zu messen, an denen keine fest installierten Sensoren verfügbar sind. In Crowdsensing-Systemen müssen die Teilnehmer koordiniert und die Messdaten verarbeitet werden, um relevante Daten zu erhalten. Im Rahmen der Abschlussarbeit wurde ein System konzipiert und prototypisch umgesetzt, das auf einem Raspberry Pi (unter Einsatz geeigneter Sensoren) Sensordaten erhebt und mit der Complex Event Processing Technologie verarbeitet.
KW  - Complex Event Processing
KW  - Crowdsensing
KW  - Air Quality Monitoring
KW  - Siddhi
KW  - Raspberry Pi
KW  - Luftqualität
KW  - Monitoring
Y2  - 2020
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-17273
U6  - https://doi.org/10.25968/opus-1727
DO  - https://doi.org/10.25968/opus-1727
ER  -