您查看的活动已结束

分享者：Luigi Atzori

Luigi Atzori现任卡利亚里大学电子信息教授，领导Net4U实验室（Network for Humans）的研究工作。他的研究兴趣主要集中在物联网（IoT）领域，尤其是设计有效算法以实现连接设备之间的社交网络，推动社交物联网（Social IoT）范式的发展。

分享：监测和了解城市地区和智能环境中的人员流动情况

关键词：人流量监测、使用交通服务时的人群活动监测、数字孪生、用户体验质量评估

分享概要：公共交通服务规划、大型城市活动期间的安全管理、分析公共区域对城市生活质量的影响，这些城市管理活动都需要了解城市居民在城市的活动方式。Luigi将介绍如何通过观察设备发送的 WiFi 管理帧来开发一种解决方案，以收集有意义的数据。通过这种方法可以提取关键的流动性指标：每个感兴趣区域的人群密度、人流量、经常性流动模式和流动性热图。此外，还会分享如何创建一个人工数字系统来收集和处理这些信息。

分享者：Giuseppe Colistra

Giuseppe Colistra 是电子工程和计算机科学博士，专长于智能交通，自 2013 年 5 月起担任 GreenShare 首席执行官。

分享主题：智能交通的创新：塑造城市交通的未来

分享概要：智慧出行代表了一种革命性的城市交通方式，利用先进技术提升人们出行的效率、可持续性和用户体验。本次演讲将探讨驱动GreenShare公司在智慧出行领域项目的关键创新。

分享者：Daniele Loru

Daniele Loru于2023年以优异成绩获得电信工程硕士学位，并在卡利亚里大学电气与电子工程系担任研究助理。他与研究团队共同发表了两篇论文：《森林火灾预防的进展：综合调查》以及《基于社交物联网的实时森林火灾检测解决方案》。

分享：用于野火探测的社会物联网系统模型

关键词：物联网、森林火灾检测技术、无线传感器网络、人工智能、机器学习、去中心化计算、去中心化共识、低功耗/广域通信技术。

分享概要：目前有大量资源和人员投入到大型林区的监控任务中。仅靠这种方法效率低下，尤其是在夜间和偏远地区。此外，有线通信网络在这些偏远环境中可能无法使用，因此像摄像头远程监控这样的解决方案不可行。在这项研究中，使用平价的传感器节点组成的无线传感器网络（WSN）通过检测烟雾和燃烧气体来早期发现火灾。社交物联网技术使这些传感器节点之间能够建立社交关系，并利用这些关系以协作方式进行监控任务。设计了一个基于社交关系的数学模型，通过比较每个节点测量的传感器值与其他节点获取的值来评估每个节点的可靠性。在这个信任模型中，还考虑了每个节点之间的距离。

分享者：Martina Putzu

Martina Putzu于于2024年获得卡利亚里大学电子工程硕士学位。自2023年以来，她在该大学电气与电子工程系担任研究助理。她的工作重点是开发一个基于神经网络的森林火灾预防系统，通过整合传感器数据和机器学习来改进早期检测和预测。

分享：基于无线传感器网络和人工智能的森林火灾探测系统

关键词：森林火灾检测、森林火灾预防、无线传感器网络、人工智能、神经网络。

分享概要：Martina将会分享她的研究项目，该研究提出了一种先进的森林火灾监测系统，使用无线传感器网络（WSN）和前馈神经网络。系统集成了温度、压力、湿度、气体、烟雾和红外可见光传感器，以检测野火。采用星型拓扑网络和LoRa技术，确保在偏远地区进行可靠的低功耗数据传输。设计的前馈神经网络用于实时数据分析，显示出有希望的准确率和预测率。