De Giorgio, Federico
(2021)
plant analyzer: implementazione di una piattaforma iot per il monitoraggio e la condivisione di dati per la smart agriculture.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [L-DM270]
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Abstract
L’utilizzo dell’internet of things ha permesso il monitoraggio costante di molti dati in real-time.
Scopo di questo progetto di tesi è offrire un’implementazione di una piattaforma che gestisca completamente il processo di monitoring IoT, dalla configurazione della scheda alla resa dei valori.
Oltre ad occuparsi di questo viene implementato un sistema di autenticazione e di sharing dei dati, in modo da fornire funzioni collaborative.
Si è deciso di svolgere le analisi su una pianta, vista la scarsa quantità di studi in questo ambito. Il codice è comunque facilmente modificabile per effettuare monitoraggi su altri settori.
La piattaforma acquisisce diversi dati importanti e può essere vista come un punto di partenza per servizi più complessi, ad esempio progetti che fanno uso di tecniche come AI o Machine Learning.
Data la mole di dati necessaria per questo tipo di integrazione, è stato scelto un approccio di tipo low-cost per la scelta della scheda Iot (Esp32) e delle componenti ad essa collegate.
Abstract
L’utilizzo dell’internet of things ha permesso il monitoraggio costante di molti dati in real-time.
Scopo di questo progetto di tesi è offrire un’implementazione di una piattaforma che gestisca completamente il processo di monitoring IoT, dalla configurazione della scheda alla resa dei valori.
Oltre ad occuparsi di questo viene implementato un sistema di autenticazione e di sharing dei dati, in modo da fornire funzioni collaborative.
Si è deciso di svolgere le analisi su una pianta, vista la scarsa quantità di studi in questo ambito. Il codice è comunque facilmente modificabile per effettuare monitoraggi su altri settori.
La piattaforma acquisisce diversi dati importanti e può essere vista come un punto di partenza per servizi più complessi, ad esempio progetti che fanno uso di tecniche come AI o Machine Learning.
Data la mole di dati necessaria per questo tipo di integrazione, è stato scelto un approccio di tipo low-cost per la scelta della scheda Iot (Esp32) e delle componenti ad essa collegate.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
De Giorgio, Federico
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Android,MQTT,Esp32,Making,Implementazione,Firebase,Internet Of Things,Piattafroma,Smart Agriculture,Monitoring
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
De Giorgio, Federico
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Android,MQTT,Esp32,Making,Implementazione,Firebase,Internet Of Things,Piattafroma,Smart Agriculture,Monitoring
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2021
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