Sviluppo di una piattaforma di crowdsensing per l'analisi di dati

Piattaforma di raccolta e analisi dei dati ambientali, raccolti da vari dispositivi. Server in node.js per ricevere e salvare i dati, client android per catturare i dati, client web per analizzare i dati attraverso una mappa e dei grafici.

Una piattaforma per la localizzazione indoor tramite crowdsensing

Questo elaborato studia e analizza il comportamento di tre algoritmi di base per quanto riguarda la localizzazione indoor e in particolare la tecnica del fingerprint. L'elaborato include l'analisi di come l'eterogeneita dei dispositivi possa influenzare gli algoritmi e la loro accuratezza nel produrre il risultato. Si include inoltre l'analisi dello stato dell'arte la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione Android e di un web service. L'illustrazione dei test effettuati e le considerazioni finali concludono la tesi.

Crowdsensing and proximity services for impaired mobility

La tesi si occupa della creazione di una piattaforma virtuale, composta da un sito web e da una applicazione Android, a supporto di persone con handicap motori. La piattaforma e composta da una mappa interattiva che permette agli utenti di inserire nuovi locali o di commentarne esistenti, e di fare lo stesso per le barriere architettoniche. Per questi motivi il progetto e dettato da una continua comunicazione tra client e server, rendendo la piattaforma aggiornata e dinamica, anche alla vista degli utenti. La parte web viene implementata attraverso Spring MVC, utilizzando delle View .jsp ed AJAX per la comunicazione remota con il server. La parte mobile e stata implementata basandosi principalmente sulle classi di geolocalizzazione di Android, oltre alle librerie osmdroid ed osmbonuspack, fornendo compatitiblita con OSM. Questa fornisce anche un servizio di calcolo del percorso, cercando di evitare il numero maggiore di ostacoli. L'applicazione Android appoggia le proprie comunicazioni sulla libreria Robospice. La parte di persistenza e stata implementata adottando un approccio ad alto livello, grazie ad Hibernate e JPA.

Utilizzo di servizi multimediali in sistemi di CrowdSensing

La tesi consiste nello studiare e sviluppare servizi multimediali in sistemi di CrowdSensing, nello specifico si vuole sviluppare un sistema che permetta il trasferimento da client a server di file multimediali come il video nel sistema Participact dell'universita di Bologna.

A Collaborative Mobile Crowdsensing System for Smart Cities

Nowadays words like Smart City, Internet of Things, Environmental Awareness surround us with the growing interest of Computer Science and Engineering communities. Services supporting these paradigms are definitely based on large amounts of sensed data, which, once obtained and gathered, need to be analyzed in order to build maps, infer patterns, extract useful information. Everything is done in order to achieve a better quality of life. Traditional sensing techniques, like Wired or Wireless Sensor Network, need an intensive usage of distributed sensors to acquire real-world conditions. We propose SenSquare, a Crowdsensing approach based on smartphones and a central coordination server for time-and-space homogeneous data collecting. SenSquare relies on technologies such as CoAP lightweight protocol, Geofencing and the Military Grid Reference System.

Scheduling application-aware in piattaforme di stream processing distribuito per scenari smart city

In piattaforme di Stream Processing è spesso necessario eseguire elaborazioni differenziate degli stream di input. Questa tesi ha l'obiettivo di realizzare uno scheduler in grado di attribuire priorità di esecuzione differenti agli operatori deputati all'elaborazione degli stream.

Progettazione ed implementazione di una piattaforma per il monitoraggio della copertura internet mobile attraverso un approccio di data-crowdsourcing

L'obiettivo di questa Tesi di laurea è di creare un applicativo che informi gli utenti sulle reti circostanti, in particolare sulla qualità del segnale, sulle zone in cui la rete mobile è carente e sui punti d'accesso aperti. Per l'implementazione del servizio, è stato adottato un modello di business, il Crowdsourcing, per raccogliere informazioni sui sistemi di connessione, affinché qualsiasi utente dotato di Smartphone possa aggiungere elementi al dataset.

Sistema client-server per la gestione di dati georeferenziati raccolti via crowdsourcing

Questa tesi descrive un sistema Client Server che ricava dagli smartphone, tramite modello crowdsourcing e crowdsensing, posizioni che successivamente verranno georeferenziate sulla mappa con lo scopo di favorire l'accessibilità urbana.

Synergistic User <-> Context Analytics

Various avours of a new research field on (socio-)physical or personal analytics have emerged, with the goal of deriving semantically-rich insights from people's low-level physical sensing combined with their (online) social interactions. In this paper, we argue for more comprehensive data sources, including environmental (e.g. weather, infrastructure) and application-specific data, to better capture the interactions between users and their context, in addition to those among users. To illustrate our proposed concept of synergistic user <-> context analytics, we first provide some example use cases. Then, we present our ongoing work towards a synergistic analytics platform: a testbed, based on mobile crowdsensing and the Internet of Things (IoT), a data model for representing the different sources of data and their connections, and a prediction engine for analyzing the data and producing insights.

Sensoriamento automático e participativo em cidades.

As cidades estão a seu tempo e a seu modo, modernizando os serviços prestados à população. Entre os diversos fatores que estão contribuindo para esta evolução estão a diversificação e proliferação de sensores, nos diversos domínios de serviços das cidades, e os novos canais de comunicação com os munícipes, entre eles, as redes sociais e mais recentemente os sistemas crowdsensing, motivados pelos anseios sociais, por melhores serviços públicos e pela popularização dos dispositivos móveis. Nesta direção, a eficiência administrativa é um fator essencial, uma vez que as cidades estão se mostrando mais complexas na medida em que cresce a população nas áreas urbanas. A utilização de técnicas de sistemas distribuídos para que múltiplos domínios de serviços usufruam da mesma infraestrutura computacional, pode auxiliar na eficiência das cidades, evitando gastos administrativos duplicados e até mesmo, possibilitando a correlação de eventos entre os serviços, favorecendo a identificação de fatores de causalidades e assim, a tomada de decisões administrativas mais objetivas e precisas. Neste contexto, este trabalho concentra-se na análise de um middleware direcionado à gestão de cidades para coleta, integração e interpretação dos dados de sensores, pertencentes aos serviços disponíveis da própria cidade, junto com os dados do sensoriamento colaborado pelos cidadãos. Para avaliação do conceito foi investigado o cenário de monitoração da conservação de vias públicas. Após 3 meses de coletas de dados por um sistema de sensoriamento automático, totalizando mais de 360 mil pontos e também mais de 90 relatórios pelo sensoriamento participativo, verificou-se que um sistema distribuído pode realizar a interpretação de séries históricas, engajar os munícipes apoiar a manutenção dos serviços da cidade e também indicar objetivamente aos gestores públicos os pontos que devem ser prioritariamente atendidos. Aliar ferramentas pelas quais o cidadão pode, de acordo com sua necessidade, convicção e altruísmo, exercer influência nos gestores públicos com o suporte de informação contínua e critérios objetivos das redes de sensores, pode estimular a continua excelência dos serviços públicos.

Progetto di servizi multimediali in sistemi di Crowd Sensing

Nell’ambito delle Smart City si rivela di fondamentale importanza ottenere quante più informazioni possibili dalla popolazione locale. In questo scenario sono di utilizzo strategico sistemi di CrowdSensing e soprattutto di Mobile CrowdSensing per raccogliere informazioni dalla popolazione autoctona. Su queste basi nasce e si sviluppa il sistema ParticipAct dell’Università di Bologna. A differenza dei tradizionali sistemi di Mobile CrowdSensing, ParticipAct attua il modello del così detto “Mobile CrowdSensing Partecipativo”, che vede l’utente non solo come fonte di dati passivi, ma come fonte di informazioni di qualsiasi genere, da questionari a fotografie. Questa Tesi di laurea vuole mettere in evidenza come l’integrazione di dati multimediali, in particolare i Video, possono essere sfruttati come risorsa per Smart City grazie alla loro particolare natura composta. Viene poi analizzata la particolare architettura del sistema ParticipAct e come è stato possibile implementare la richiesta di Task contenenti azioni di tipo Video in un sistema basato su interazione Client - Server.