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Previous issue date: 2016-09-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This study suggests the use of a approach to initial urban sensing, in the context of intelligent cities, by data collectors. The approaches currently used for the instrumentation of the cities are usually based on fixed sensors and present challenges relating to power-up, security, maintenance and communication of the sensors, resulting on the increase of the project’s cost. In order to decrease the complexity and costs observed in current models, we propose the use of existing mobility agents (such as metropolitan buses, for example) to provide mobility to traditional sensors. We believe this strategy can help overcome some of the existing challenges and allow a preliminary sensing of the cities in a more affordably way. To evaluate the feasibility of the proposed approach, a series of experiments were conducted using climate microstations positioned statically and also in motion. One of the evaluation fronts was to compare the change in average physical quantities obtained through frequent readings versus more sporadic readings that were collected by stationary sensors. Then the results obtained were compared with samples collected in a mobile way with the use of mobile agents equipped with sensors acting as urban data collectors. The results indicate that the approach is very promising and may be used in combination with conventional approaches, such as the initial detection of heat islands, pollution or traffic jam which can subsequently be monitored with equipments of greater precision. / Este estudo sugere o uso de uma abordagem para o sensoriamento urbano preliminar, no contexto de cidades inteligentes, através do uso de coletores de dados. As abordagens atualmente utilizadas para a instrumentação das cidades normalmente se baseiam em sensores fixos e apresentam desafios referentes à energização, segurança, manutenção e comunicação dos sensores, resultando em aumento de custo dos projetos. Visando à diminuição da complexidade e dos custos observados nos modelos atuais, propomos a utilização de agentes de mobilidade já existentes (como ônibus metropolitanos, por exemplo) para proporcionar mobilidade a sensores tradicionais. Acreditamos que esta estratégia possa ajudar a superar alguns dos obstáculos existentes e permitir um sensoriamento preliminar das cidades de forma mais acessível. Para avaliar a viabilidade da abordagem proposta, uma série de experimentos foi conduzida utilizando-se microestações meteorológicas posicionadas de forma estática e também em movimento. Uma das frentes de avaliação foi comparar a variação das médias de grandezas físicas obtidas através de leituras frequentes versus leituras mais esporádicas, coletadas por sensores estacionários. Em seguida, os resultados obtidos foram comparados com amostras coletadas de forma móvel com a utilização de agentes de mobilidade equipados com sensores e atuando como coletores de dados urbanos. Os resultados apontam que a abordagem é bastante promissora e pode ser usada de forma combinada com estratégias tradicionais, como por exemplo na detecção inicial de ilhas de calor, poluição ou congestionamentos que podem ser, posteriormente, monitoradas com equipamentos de maior precisão.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/9261 |
| Date | 23 September 2016 |
| Creators | Resende, Ítalo Raphael Amador |
| Contributors | Costa, Rostand Edson Oliveira |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFPB, Brasil, Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 4679641312648529202, 600, 600, 600, 600, 7879657947546587587, 3671711205811204509, 2075167498588264571 |
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