Système de stationnement intelligent pour les métros
Aperçu du projet :
Nous vous proposons de construire un système qui permet aux gens de trouver des emplacements de stationnement autour de leur proximité actuelle et faire anaytics à partir des données recueillies.
Android App: Lets vous savez la place de stationnement le plus proche de la ville, basée sur vos coordonnées GPS actuel
Back-End : Les données correspondant à un emplacement de stationnement (gratuits ou non) sont obtenues à l’aide de capteurs et poussées à plate-forme Cloud Parse tant Intel Analytique. Nuage d’analyse fournis les API nécessaires pour l’application Android et analytique se fait à l’aide de la plate-forme Intel Description
USPs
1. Obtenez les données en temps réel le plus proche des places de parking disponibles.
2. obtenez une image de quel étage et la fente, l’espace est disponible et nombre total de libérer ainsi des places de parking. Permet la prise de décision pour l’utilisateur.
3. Accédez à votre place de stationnement le plus proche à l’aide de Google Maps.
4. Utilisez analytique pour obtenir un programme de tarification dynamique pour place de stationnement - corrélation entre heure fee et le pic de stationnement et de monétiser l’app en introduisant le système de réservation pour le stationnement par App.
Public cible : grand public disponibles sur le marché des villes métro (avec les téléphones intelligents) - grande portée depuis un grand nombre de téléphones intelligents propre métros et voitures.
Détails techniques :
Section matériel : capteurs de lumière (son remplacement par des capteurs magnétiques) capture les données (si la voiture est présente ou non) et flux des données au Conseil d’administration de Galileo dev. Les tâches sont prévues sur Galileo qui collectent des données à intervalles réguliers de temps et pousser les données du capteur au cloud (à l’aide de Parse Cloud Python API)
Section de nuage : Parse.com propose des API Python qui sont utilisés pour envoyer des données dans le nuage et Android qui sont utilisés pour extraire des données du Cloud.
Android App Section : Affiche la place de stationnement le plus proche en utilisant les coordonnées GPS actuelles, offre également l’option de navigation vers la place de stationnement à l’aide de Google Maps API
Importance de la connectivité cloud : Cloud est la source de toutes les applications de fin - Our Android app utilise nuage pour nourrir les données à l’utilisateur final. Analytique, par exemple, génère de quel domaine stationnement maximal demande, calcul des heures plus achalandés de la journée etc. peuvent être obtenus. C’est pourquoi le cloud forme le cœur de notre projet.
Utilisation du capteur : Capteurs de lumière (LDR), utilisés en quantité, lance des défis de planification et de gestion distribuée des capteurs. Composants logiciels : Eclipse IDE pour capturer les données des capteurs (C programmation/mraa), python pour pousser les données de Galileo au cloud, développement d’application Android (Java) en utilisant eclipse IDE. Composants matériels : capteurs - groove éclatent : Conseil, GPS activé Smart Phone Dev kit de lumière : gère les données du capteur capture, ordonnancement des tâches et en poussant les données pour le cloud