Crowd-basierte Luftqualitätsmessungen mit der Complex Event Processing Engine Siddhi auf Raspberry Pi
- 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.
Download full text files
Additional Services
Statistics
| Author: | Andreas Engelhardt |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:bsz:960-opus4-17273 |
| DOI: | https://doi.org/10.25968/opus-1727 |
| Advisor: | Ralf BrunsGND, Jeremias Dötterl |
| Document Type: | Bachelor Thesis |
| Language: | German |
| Year of Completion: | 2020 |
| Publishing Institution: | Hochschule Hannover |
| Granting Institution: | Hochschule Hannover, Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik |
| Date of final exam: | 2020/09/20 |
| Release Date: | 2020/10/05 |
| Tag: | Siddhi Air Quality Monitoring; Complex Event Processing; Crowdsensing |
| GND Keyword: | Raspberry Pi; Luftqualität; Monitoring |
| Link to catalogue: | 1737922983 |
| Institutes: | Fakultät IV - Wirtschaft und Informatik |
| DDC classes: | 004 Informatik |
| Licence (German): |  Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
