Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Python web server for sensor data visualization.

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F16%3A33160774" target="_blank" >RIV/61989592:15310/16:33160774 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.5593/SGEM2016/B21/S08.101" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5593/SGEM2016/B21/S08.101</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5593/SGEM2016/B21/S08.101" target="_blank" >10.5593/SGEM2016/B21/S08.101</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Python web server for sensor data visualization.

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The primary goal of this paper is to provide a solution how to visualize enormous amount of meteorological data which are generated from sensors into a map by Python scripting. The combination of Python scripting with powerful database platform based on PostgreSQL provides a high-performance tool for visualizing data from sensors. Sensor data are one of the main components of "Big data" and their post-processing is crucial for the better comprehension of the environment in the area of interest. Sensors measure meteorological phenomenons such as temperature, humidity, wind speed and direction or rainfall. They can also measure carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (NO2), volatile organic compound (VOC). These chemical substances are very dangerous air pollutant in cities. These quantities can be shown as line graph for the particular period. Area of interest was supplemented by aerial photos from drone (UAV - Unmanned Aerial Vehicle) taken in fourteen days period. Geometric and radiometric correction were applied to all taken pictures and utilized for the background of the map. The result is a Python web server based on microframework Flask, where communication between Python web server and database is procured by Psycopg2 package. Data modification to machine readable format from a database to a map is secured by Vincent package. Moreover, Folium package ensures access to Leaflet JavaScript library through Python.

  • Název v anglickém jazyce

    Python web server for sensor data visualization.

  • Popis výsledku anglicky

    The primary goal of this paper is to provide a solution how to visualize enormous amount of meteorological data which are generated from sensors into a map by Python scripting. The combination of Python scripting with powerful database platform based on PostgreSQL provides a high-performance tool for visualizing data from sensors. Sensor data are one of the main components of "Big data" and their post-processing is crucial for the better comprehension of the environment in the area of interest. Sensors measure meteorological phenomenons such as temperature, humidity, wind speed and direction or rainfall. They can also measure carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (NO2), volatile organic compound (VOC). These chemical substances are very dangerous air pollutant in cities. These quantities can be shown as line graph for the particular period. Area of interest was supplemented by aerial photos from drone (UAV - Unmanned Aerial Vehicle) taken in fourteen days period. Geometric and radiometric correction were applied to all taken pictures and utilized for the background of the map. The result is a Python web server based on microframework Flask, where communication between Python web server and database is procured by Psycopg2 package. Data modification to machine readable format from a database to a map is secured by Vincent package. Moreover, Folium package ensures access to Leaflet JavaScript library through Python.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TA04020888" target="_blank" >TA04020888: Bezkontaktní monitorování a časoprostorové modelování variability vybraných diferenciačních vlastností půdy</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Multidisciplinary Scientific GeoConference &amp; EXPO SGEM

  • ISBN

    978-619-7105-58-2

  • ISSN

    1314-2704

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    803-810

  • Název nakladatele

    STEF92 Technology Ltd.

  • Místo vydání

    Sofia

  • Místo konání akce

    Albena

  • Datum konání akce

    30. 6. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku