Abstract-The term Internet of Things (IoT) hänvisar till interaktion och kommunikation mellan miljarder enheter som producerar och utbyter data som rör verkliga objekt (dvs. saker). Utvinning av information på högre nivå från de råa sensoriska data som fångas upp av enheterna och som representerar dessa data som maskintolkbar eller människa-förståelig information har flera intressanta tillämpningar. Att härleda rådata till information på högre nivå representationer kräver mekanismer för att hitta, extrahera och karakterisera meningsfulla abstraktioner från rådata. Dessa meningsfulla abstraktioner måste sedan presenteras i en mänsklig och/eller maskinförståelig representation. Datans heterogenitet härrör dock från olika sensorenheter och tillämpningsscenarier såsom e-hälsa, miljöövervakning och smarta hemapplikationer, och sensordatas dynamiska karaktär gör det svårt att tillämpa endast en viss informationsbehandlingsteknik på de underliggande uppgifterna. En betydande mängd metoder från maskininlärning, den semantiska webben, samt mönster- och datautvinning har använts för att abstrahera från sensorobservationer till informationsrepresentationer. Detta dokument ger en översikt över kraven och lösningarna och beskriver utmaningar inom området informationsutdrag och presenterar ett effektivt arbetsflöde för att extrahera meningsfull information från rådata av sensordata baserat på den aktuella toppmoderna inom detta område. I detta dokument identifieras också forskningsriktningar i utkanten av informationsutdrag för sensordata. För att underlätta förståelsen av abstraktion arbetsflödesprocessen, introducerar vi en programvara verktygslåda som implementerar de införda teknikerna och motiverar att tillämpa dem på olika datamängder.
I dokumentet Ref kartlades krav, lösningar och utmaningar på området informationsutdrag och presenteras ett effektivt arbetsflöde baserat på den aktuella tekniken.
A Practical Evaluation of Information Processing and Abstraction Techniques for the Internet of Things
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}