Internet-of-Things (IoT) membawa potensi pembangunan untuk mengubah komuniti kepada “Smart City” dengan ide menggabungkan pengumpulan data dan perkongsian perkhidmatan. Ia membawa banyak faedah termasuk merendahkan tahap pencemaran, ramalan cuaca masa nyata, meningkatkan trafik, membina kecekapan tenaga, dan kualiti kehidupan yang lebih baik untuk warganegara pada masa depan. Kerja penyelidikan ini mencadangkan platform pengesanan alam sekitar mudah alih untuk pengumpulan maklumat bandar dan pemantauan keadaan dengan membekalkan data kepada sistem pengkomputeran awan. Untuk membangunkan sistem ini, sensor kualiti udara, sensor suhu dan kelembapan dan modul geolokasi direkabentuk dan dihubungkan dengan Raspberry Pi 3. Selepas itu, parameter alam sekitar dikumpulkan, disimpan dalam pangkalan data tempatan PhpMyadmin dan dimuat naik ke pangkalan data awan ThingSpeak secara masa nyata. Kemudian, data tersebut diproses dan divisualisasikan secara grafik untuk menganalisis dan memantau data selanjutnya. Ujian medan prototaip telah dilakukan untuk menyiasat perlaksanaan kerja yang betul. Sistem yang dibangunkan menggunakan penginderaan statik konvensional dan penginderaan mudah alih baru. Didapati bahawa terdapat perbezaan 6.93% di antara kaedah penderiaan statik dan mudah alih, yang agak kecil. Secara keseluruhan, pembangunan sistem maklumat alam sekitar IoT dengan menggunakan penderiaan mudah alih adalah satu kejayaan dan dapat memudahkan penderiaan alam sekitar dan pemantauan.
_______________________________________________________________________________________________________
The Internet-of-Things (IoT) brings a development potential to transform the communities into Smart Cities with the idea of incorporating data collection and services sharing. It brings a lot of benefits including lowering levels of pollution, real-time weather forecasting, improving traffic, building up energy efficiency, and a better overall quality of life for the future citizen. This research work proposes a mobile environmental sensing platform for city information collection and condition monitoring by feeding the data to a cloud computing system. To develop the system, the air quality sensor, temperature and humidity sensors and geolocation module are designed and interfaced with a Raspberry Pi 3. After that, environmental parameters are collected, stored in PhpMyadmin local database and uploaded to ThingSpeak cloud database in real-time. Then, the data are pre-processed and visualized graphically for further data analyses and monitoring. A prototype field test has been carried out to investigate proper working of the developed system using the conventional static sensing and new mobile sensing. It is found that there is a 6.93% difference between the static and mobile sensing method, which is rather small. Overall, the development of the IoT environmental information system by using mobile sensing has been a success and able to facilitate environmental sensing and monitoring.
Development of an iot environmental information system for users of gps-based public transport / Mar Hee Sheng