Internet of Things Based Data Acquisition Module Design for Air Quality in Public Transport Vehicles

İrem ERSİN; Savas SAHİN; Mehmet Uğur SOYDEMİR; Mehmet Samet HAKUT

doi:https://doi.org/10.31590/ejosat.1136681

Makale detayları

Internet of Things Based Data Acquisition Module Design for Air Quality in Public Transport Vehicles

Yazarlar:

İrem ERSİN | Savas SAHİN | Mehmet Uğur SOYDEMİR | Mehmet Samet HAKUT

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2022 Vol. Issue 37, pp.161-164

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000915180

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.1136681

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

In this study, an ARM-based data acquisition module is designed with the Internet of Things in public transportation vehicles for air
quality analysis. The designed module communicates with the driver's computer in the vehicle. TEMPerHUM USB Thermometer
Hygrometer Sensor is used to collect temperature and humidity data and a dust sensor is used as PM2.5 and PM10 sensors. The data
obtained from these sensors are sent to the microprocessor with the RS-485 port. Microsoft Azure Hub is used to save all data from
the microprocessor in real-time. Machine learning algorithms are used to evaluate regression models constituting the temperature,
humidity, and PM data. Regression models are generated in the Python Language. Results of the R2

score and RMSE are found for the

different regression models. The results are assessed and represented.

 

Bu çalışmada, toplu taşıma araçlarında hava kalitesi analizi için Nesnelerin İnterneti ile kullanılarak ARM tabanlı bir veri toplama
modülü tasarlanmaktadır. Tasarlanan modül, araçtaki sürücü bilgisayarı ile haberleşmektedir. Sıcaklık ve nem verilerini toplamak için
TEMPerHUM USB Termometre Higrometre Sensörü ve PM2.5 ve PM10 sensörü olarak Dust Sensörü kullanılmaktadır. Bu
sensörlerden elde edilen veriler RS-485 portu ile mikroişlemciye gönderilmketedir. Microsoft Azure Hub, mikroişlemciden gelen tüm
verileri gerçek zamanlı olarak kaydetmek için kullanılmaktadır. Sıcaklık, nem ve PM verilerini oluşturan regresyon modellerini
değerlendirmek için makine öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Regresyon modelleri Python dilinde üretilmektedir. Farklı
regresyon modelleri için R2 puanı ve RMSE sonuçları bulunmaktadır. Sonuçlar değerlendirilmekte ve temsil edilmektedir.

Makale detayları

Internet of Things Based Data Acquisition Module Design for Air Quality in Public Transport Vehicles

Yazarlar:

İrem ERSİN | Savas SAHİN | Mehmet Uğur SOYDEMİR | Mehmet Samet HAKUT

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2022 Vol. Issue 37, pp.161-164

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000915180

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.1136681

Hava Kalitesi Analizi

Nesnelerin İnterneti

Makine Öğrenmesi

Sayı

Makale detayları

Internet of Things Based Data Acquisition Module Design for Air Quality in Public Transport Vehicles

Yazarlar: İrem ERSİN | Savas SAHİN | Mehmet Uğur SOYDEMİR | Mehmet Samet HAKUT

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2022 Vol. Issue 37, pp.161-164

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2022

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000915180

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

DOI: https://doi.org/10.31590/ejosat.1136681

Hava Kalitesi Analizi

Nesnelerin İnterneti

Makine Öğrenmesi

Sayı

Yazarlar:

İrem ERSİN | Savas SAHİN | Mehmet Uğur SOYDEMİR | Mehmet Samet HAKUT

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2022 Vol. Issue 37, pp.161-164

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2022

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000915180

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

DOI:

https://doi.org/10.31590/ejosat.1136681