W ramach projektu został wdrożony system monitoringu wizyjnego. System umożliwia zarówno dostęp do danych wizualnych, jak również detekcję zaprogramowanych zdarzeń. Przykładowo, możliwe jest wykrycie pojazdu przekraczającego zdefiniowaną linię w polu widzenia.  Systemy monitoringu wizyjnego nie są jednak przeznaczone do prowadzenia analiz zidentyfikowanych zdarzeń, zatem informacje takie należy składować osobno. W

Został opracowany prototyp: – aplikacji pobierającej dane multimedialne oraz informacje o zdarzeniach z systemu monitoringu, – środowiska bazodanowego umożliwiającego przechowywanie w/w danych. Oprogramowanie działa poprawnie, co zostało przetestowane na rzeczywistych danych. Zawartość bazy danych jest dostępna przez interfejs HTTP, co sprzyja późniejszej integracji. Dane multimedialne dostępne są zarówno jako kompletny

Po wykonaniu przeglądu technologii została wybrana baza danych do prototypowego przechowywania informacji o zdarzeniach. Wymagania obejmowały: przechowywanie dokumentów JSON, dowolne indeksowanie złożonych formatów danych w w/w dokumentach, składowanie danych multimedialnych (zdjęcia oraz filmy), dostęp do fragmentów danych multimedialnych bez konieczności przesyłania całości.

Jednym z wykorzystywanych narzędzi jest program Wolfram Mathematica (www.wolfram.com) Analiza danych w Wolfram Mathematica jest wspierana za pomocą odpwiednich toolkitów w obszarach: Uczenie maszynowe Analiza grafów i sieci Szeregi czasowe Sieci neuronowe Analiza skupień Semantyczna analiza tekstu Dynamiczna wizualizacja Analiza przetrwania Semantyka Danych Teoria kolejek Analiza falkowa Modelowanie systemu Statystyka Procesy

W rozwiązaniach „inteligentnych miast” niezwykle istotną rolę odgrywa analiza danych sensorycznych. Najczęściej przyjmują one postać szeregów czasowych – wartości parametrów zmieniających się w czasie z określoną częstotliwością. Utrudnia to porównywanie ze sobą przebiegów, np. w celu identyfikacji obiektów o podobnej charakterystyce, np. dróg na których natężenie ruchu kształtuje się w

W projekcie HSC Siechnice szczególnie istotną rolę przyjmują dane przestrzenne, rozumiane jako zbiory danych które oprócz typowych atrybutów, przechowujących wartości tekstowe, liczbowe czy np. daty, zawierają również atrybuty przestrzenne, przechowujące dane dotyczące lokalizacji. W najprostszym przypadku, atrybuty te zawierają współrzędne pojedynczego punktu, choć w ogólnej definicji przyjmuje się, że atrybuty

Wyzwaniem powtarzającym się niezmiennie w praktycznie wszystkich projektach związanych z gromadzeniem i analizą danych jest możliwość gromadzenia danych w sposób spójny i uporządkowany oraz ich prezentacja pozwalająca na interpretację i wyciąganie wniosków. Definiuje to zagadnienia wymagające uwagi przy projektowaniu szeroko rozumianej architektury systemu: pobieranie danych (z systemów satelitarnych, takich jak