A Service-Oriented Middleware for Integrated Management of Crowdsourced and Sensor Data Streams in Disaster Management

Autor(es)

de Assis, Luiz Fernando F. G. ^{[1, 2]} ; Horita, Flavio E. A. ^[1] ; de Freitas, Edison P. ^[3] ; Ueyama, Jo ^[1] ; de Albuquerque, Joao Porto ^{[1, 4]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci ICMC, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil

^[2] Fed Univ ABC, Ctr Math Computat & Cognit, BR-09210580 Santo Andre, SP - Brazil

^[3] Univ Fed Rio Grande do Sul, BR-90040060 Porto Alegre, RS - Brazil

^[4] Univ Warwick, Ctr Interdisciplinary Methodol, Coventry CV4 7AL, W Midlands - England

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: SENSORS; v. 18, n. 6 JUN 2018.
• Citações Web of Science: 3

Resumo

The increasing number of sensors used in diverse applications has provided a massive number of continuous, unbounded, rapid data and requires the management of distinct protocols, interfaces and intermittent connections. As traditional sensor networks are error-prone and difficult to maintain, the study highlights the emerging role of citizens as sensors as a complementary data source to increase public awareness. To this end, an interoperable, reusable middleware for managing spatial, temporal, and thematic data using Sensor Web Enablement initiative services and a processing engine was designed, implemented, and deployed. The study found that its approach provided effective sensor data-stream access, publication, and filtering in dynamic scenarios such as disaster management, as well as it enables batch and stream management integration. Also, an interoperability analytics testing of a flood citizen observatory highlighted even variable data such as those provided by the crowd can be integrated with sensor data stream. Our approach, thus, offers a mean to improve near-real-time applications. (AU)

• Processo FAPESP: 13/16202-1 - Middleware orientado a serviços para gerenciar dinamicamente e em tempo-real geosensores heterogêneos na gestão de inundações
• Beneficiário: Luiz Fernando Ferreira Gomes de Assis
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 15/21642-6 - Provendo uma maior inteligência em IoTs: abordagens e aplicações em sensores, VANTs e smartphones
• Beneficiário: Jó Ueyama
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Processo FAPESP: 14/01515-7 - Middleware orientado a serviços para gerenciar dinamicamente e em tempo-real geosensores heterogêneos na gestão de inundações
• Beneficiário: Luiz Fernando Ferreira Gomes de Assis
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Processo FAPESP: 17/09889-1 - Desenvolvimento de algoritmos para tratamento de colaborativos
• Beneficiário: Flávio Eduardo Aoki Horita
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico