ABSTRACT Internet of Things (IoT) dataanalys ligger till grund för många tillämpningar, men uppgiften är fortfarande utmanande främst på grund av heterogena IoT dataströmmar, opålitliga nätverk, och ständigt ökande storlek på data. I detta sammanhang föreslår vi en arkitektur i två lager för analys av IoT-data. Det första lagret ger ett generiskt gränssnitt med hjälp av en serviceorienterad gateway för att inta data från flera gränssnitt och IoT-system, lagra det på ett skalbart sätt och analysera det i realtid för att extrahera hög nivå händelser, medan det andra lagret är ansvarig för probabilistisk fusion av dessa hög nivå händelser. I det andra skiktet utökar vi den senaste händelsebehandlingen med hjälp av Bayesianska nätverk för att ta hänsyn till osäkerheten och samtidigt upptäcka komplexa händelser. Vi implementerar vår föreslagna lösning med hjälp av öppenkällkodskomponenter optimerade för storskaliga applikationer. Vi demonstrerar vår lösning på verkliga användningsfall inom området intelligenta transportsystem där vi analyserade trafik, väder och sociala mediers dataströmmar från Madrid för att förutsäga sannolikheten för överbelastning i realtid. Systemets prestanda utvärderas kvalitativt med hjälp av ett webbgränssnitt där trafikadministratörer kan ge återkoppling om kvaliteten på förutsägelser och kvantitativt använda F-mått med en noggrannhet på över 80 %. Komplex händelsebehandling, dataanalys, sakernas internet, realtidssystem, intelligenta transportsystem.
Probabilistisk datafusion i realtid för de storskaliga IoT-tillämpningarna REF visar användningen av multimodala dataströmmar (data från sakernas internet, väder och sociala medier) för effektiv förutsägelse av trafikstockningar.
Real-Time Probabilistic Data Fusion for Large-Scale IoT Applications
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}