Frattini, Francesca
(2021)
Machine learning e IoT in un’app per la cura delle piante e monitoraggio della qualità dell’aria.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
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Abstract
Negli ultimi anni il settore della coltivazione di piante ornamentali da interno ha avuto un notevole aumento di interesse. Questa passione è stata incentivata anche da studi che hanno dimostrato come le piante possano influire positivamente sulle condizioni dei luoghi in cui sono coltivate.Questo volume di tesi ha come obiettivo la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione Android che possa rappresentare un punto di riferimento per principianti ed esperti del settore dell’allevamento delle piante da interno. Uno dei temi chiave è proprio la qualità dell'aria ed il contributo fornito dalle piante per migliorarla. Questo argomento è stato sviluppato grazie all’utilizzo di iot, che permette all'applicazione di comunicare direttamente con un sensore che rileva la qualità dell'aria, misurandone alcuni parametri, quali temperatura, pressione, umidità, rumore e concentrazione di CO₂.
Inoltre, è presente la tecnologia del machine learning con un modello per la classificazione delle specie di vegetali.
La trattazione inizia con una panoramica sul contesto in cui si inserisce l'applicazione e alle tecnologie utilizzate per la sua implementazione. Infine, è presentato il progetto finale con la descrizione delle sue componenti e funzionalità.
Abstract
Negli ultimi anni il settore della coltivazione di piante ornamentali da interno ha avuto un notevole aumento di interesse. Questa passione è stata incentivata anche da studi che hanno dimostrato come le piante possano influire positivamente sulle condizioni dei luoghi in cui sono coltivate.Questo volume di tesi ha come obiettivo la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione Android che possa rappresentare un punto di riferimento per principianti ed esperti del settore dell’allevamento delle piante da interno. Uno dei temi chiave è proprio la qualità dell'aria ed il contributo fornito dalle piante per migliorarla. Questo argomento è stato sviluppato grazie all’utilizzo di iot, che permette all'applicazione di comunicare direttamente con un sensore che rileva la qualità dell'aria, misurandone alcuni parametri, quali temperatura, pressione, umidità, rumore e concentrazione di CO₂.
Inoltre, è presente la tecnologia del machine learning con un modello per la classificazione delle specie di vegetali.
La trattazione inizia con una panoramica sul contesto in cui si inserisce l'applicazione e alle tecnologie utilizzate per la sua implementazione. Infine, è presentato il progetto finale con la descrizione delle sue componenti e funzionalità.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Frattini, Francesca
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
android,iot,machine learning,room,app mobile,mobile computing,ai,tensorflow lite,crowdsensing,pervasive computing
Data di discussione della Tesi
7 Ottobre 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Frattini, Francesca
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
android,iot,machine learning,room,app mobile,mobile computing,ai,tensorflow lite,crowdsensing,pervasive computing
Data di discussione della Tesi
7 Ottobre 2021
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