Luận Văn Thạc Sĩ: Mô Hình Hóa và Phân Tích Dữ Liệu Vị Trí Địa Lý Trong Nhà

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu vnu mô hình hóa và phân tích dữ liệu vị trí địa lý trong nhà và dữ liệu đo lường cộng tác luận văn, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

Chuyên ngành

Informatique

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn

2016

72
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHAPITRE 1: Analyse du sujet

1.1. Introduction

1.2. Énonce et analyse du problème de recherche

1.3. Plan de travail

2. CHAPITRE 2: Recherche Bibliographie

2.1. Analyse les besoins du système, concevoir le modèle du système

2.1.1. Les capteurs et les différents types des capteurs

3. CHAPITRE 3: Les solutions expérimentales et les résultats

3.1. Les technologies, les outils et les matériels utilisés dans ces travaux

3.2. La conception du systèmes

3.3. Conception de la base de données

3.4. Le processus de la construction des la carte en intérieur

3.5. Développement des Web services

3.5.1. Calcul le nombre des personnes dans chaque salle de l'EISTI

3.5.2. Le problème de la recherche les chemins

3.5.3. Surveillance des gens

3.5.4. Exportation des données historiques

3.5.5. La construction du systèmes de recommandation

4. CHAPITRE 4: Conclusions et perspectives

Remerciements

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Hóa và Phân Tích Dữ Liệu Vị Trí Địa Lý Trong Nhà

Mô hình hóa và phân tích dữ liệu vị trí địa lý trong nhà là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ, đặc biệt trong bối cảnh của Internet of Things (IoT). Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tối ưu hóa quy trình quản lý không gian trong các tòa nhà. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và phân tích dữ liệu vị trí, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho người sử dụng.

1.1. Khái Niệm Về Mô Hình Hóa Không Gian

Mô hình hóa không gian là quá trình tạo ra các mô hình số hóa để đại diện cho các đối tượng và hiện tượng trong không gian thực. Điều này bao gồm việc sử dụng các công nghệ như GIS để thu thập và phân tích dữ liệu địa lý.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Dữ Liệu Địa Lý

Phân tích dữ liệu địa lý giúp xác định các xu hướng và mẫu trong không gian, từ đó hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và quy hoạch không gian. Việc sử dụng các công cụ phân tích hiện đại giúp tối ưu hóa quy trình này.

II. Các Thách Thức Trong Mô Hình Hóa Dữ Liệu Vị Trí Địa Lý

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc mô hình hóa và phân tích dữ liệu vị trí địa lý trong nhà cũng gặp phải nhiều thách thức. Các vấn đề như độ chính xác của dữ liệu, khả năng tích hợp giữa các hệ thống khác nhau và bảo mật thông tin là những yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Độ Chính Xác Của Dữ Liệu Vị Trí

Độ chính xác của dữ liệu vị trí là một yếu tố quan trọng trong mô hình hóa. Các yếu tố như tín hiệu từ các cảm biến và môi trường xung quanh có thể ảnh hưởng đến độ chính xác này.

2.2. Tích Hợp Hệ Thống

Việc tích hợp các hệ thống khác nhau để thu thập và phân tích dữ liệu là một thách thức lớn. Cần có các giải pháp công nghệ phù hợp để đảm bảo tính tương thích và hiệu quả.

III. Phương Pháp Mô Hình Hóa Dữ Liệu Vị Trí Địa Lý

Có nhiều phương pháp khác nhau để mô hình hóa dữ liệu vị trí địa lý trong nhà. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng các cảm biến, công nghệ GIS và các thuật toán phân tích dữ liệu. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng.

3.1. Sử Dụng Cảm Biến Địa Lý

Cảm biến địa lý như iBeacons và GPS có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu vị trí chính xác. Việc lựa chọn loại cảm biến phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả của hệ thống.

3.2. Ứng Dụng GIS Trong Phân Tích Dữ Liệu

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) cung cấp các công cụ mạnh mẽ để phân tích và trực quan hóa dữ liệu địa lý. Việc sử dụng GIS giúp cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Hóa Dữ Liệu Vị Trí Địa Lý

Mô hình hóa dữ liệu vị trí địa lý có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như quản lý tòa nhà, dịch vụ khách hàng và an ninh. Các ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tối ưu hóa quy trình làm việc.

4.1. Quản Lý Tòa Nhà Thông Minh

Việc áp dụng công nghệ mô hình hóa dữ liệu vị trí trong quản lý tòa nhà giúp tối ưu hóa không gian và nâng cao hiệu quả sử dụng. Các hệ thống có thể tự động theo dõi và quản lý các nguồn lực trong tòa nhà.

4.2. Dịch Vụ Khách Hàng Nâng Cao

Công nghệ này cũng có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm thông tin và dịch vụ trong không gian nội bộ.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Mô Hình Hóa Dữ Liệu Vị Trí Địa Lý

Mô hình hóa và phân tích dữ liệu vị trí địa lý trong nhà đang mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong tương lai. Với sự phát triển của công nghệ, khả năng thu thập và phân tích dữ liệu sẽ ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển, mang lại nhiều giải pháp mới cho việc mô hình hóa và phân tích dữ liệu vị trí. Các công nghệ như AI và machine learning sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả.

5.2. Tương Lai Của Ứng Dụng Dữ Liệu Vị Trí

Các ứng dụng của dữ liệu vị trí sẽ ngày càng đa dạng và phong phú, từ quản lý tòa nhà đến các dịch vụ thông minh trong đô thị. Điều này sẽ tạo ra nhiều cơ hội mới cho các doanh nghiệp và tổ chức.

22/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL PHÚ BÁ DƯƠNG MODÉLISATION ET ANALYSE DE DONNÉES DE GÉOLOCALISATION EN INTÉRIEUR ET DE MESURES PARTICIPATIVES MÔ HÌNH HÓA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỊ TRÍ ĐỊA LÝ TRONG NHÀ VÀ DỮ LIỆU ĐO LƯỜNG CỘNG TÁC MEMOIRE DE FIN D'ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE HANOI-2016 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL PHÚ BÁ DƯƠNG MODÉLISATION ET ANALYSE DE DONNÉES DE GÉOLOCALISATION EN INTÉRIEUR ET DE MESURES PARTICIPATIVES MÔ HÌNH HÓA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỊ TRÍ ĐỊA LÝ TRONG NHÀ VÀ DỮ LIỆU ĐO LƯỜNG CỘNG TÁC Spécialité: Réseaux et Systèmes Communicants Code: Programme pilote MEMOIRE DE FIN D'ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de: Dr. Besma ZEDDINI , Dr. Julien MERCADAL Chercher et enseignants à l'École Internationale des Sciences du Traitement de l'Information(EISTI) HANOI-2016 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ATTESTATION SUR L’HONNEUR J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publié. LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

Các số li ệu, k ết qu ả nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công b ố trong b ất kỳ công trình nào khác. Các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc. Signature de l’étudiant PHU Ba Duong 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Table de matières Remerciements.9 Chapitre 1 Analyse du sujet.2 Énonce et analyse du problème de recherche.3 Plan de travail.12 Chapitre 2 Recherche Bibliographie.1 Analyse les besoins du système, concevoir le modèle du système.1 Les capteurs et les différents types des capteurs.3 Géolocalisation en intérieur. Les signaux utilisés pour géolocalisation en intérieur.

Données de capteurs. Algorithmes de la position intérieur.4 Carte en intérieur.5 Le fonctionnement du système.4 La choix de la base des données.5 Le stockage des données massives en utilisant Mongodb.6 Analyse les données massives.34 Chapitre 3 Les solutions expérimentales et les résultats.1 Les technologies, les outils et les matériels utilisés dans ces travaux.2 La conception du systèmes.3 Conception de la base de données.4 Le processus de la construction des la carte en intérieur.47 Construction d'une carte de l'EISTI.5 Développement des Web services.1 Calcul le nombre des personnes dans chaque salle de l'EISTI.2 Le problème de la recherche les chemins.3 Surveillance des gens.4 Exportation des données historiques.5 La construction du systèmes de recommandation.58 Chapitre 4 Conclusions et perspectives.70 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Remerciements Les plus grandes leçons ne sont pas tirées des livres mais des professeurs tels que vous, tous les professeurs de l’Institut Francophone International (IFI). Je souhaite exprimer ma sincère gratitude à vous qui avez pris le temps de m’aider au cours de ces trois années et de m’avoir accompagné dans la maîtrise de mes connaissances. Je tiens à exprimer toute ma reconnaissance à mes directeurs de mémoire Madame Besma ZEDDINI et Monsieur Julien MERCADAL.

Je les remercie de m’avoir encadré, orienté, aidé et conseillé. J’adresse mes sincères remerciements à Madame Fatima BERRICHE et à toutes les personnes qui par leurs paroles, leurs écrits, leurs conseils et leurs critiques ont guidé mes réflexions et ont accepté à me rencontrer et répondre à mes questions durant mes recherches. Je remercie mes très chers parents, qui ont toujours été là pour moi, «Vous avez tout sacrifié pour vos enfants n’épargnant ni santé ni efforts. Vous m’avez donné un magnifique modèle de labeur et de persévérance.

Je suis redevable d’une éducation dont je suis fier». Je remercie Monsieur Guy pour ses aides et encouragement durant mon stage. Je remercie très spécialement Madame Marie-Josée Lamerre, Madame Sylvie Petiot, Madame Audrey Jama qui ont toujours été là pour moi et m'ont aidé beaucoup. Je tiens à les remercier pour leurs amitiés, leurs soutiens inconditionnel et leurs encouragements.

Enfin, je remercie mon ami Khai NGUYEN pour son sincère amitié et confiance, et à qui je dois ma reconnaissance et mon attachement. À tous ces intervenants, je présente mes remerciements, mon respect et ma gratitude. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Résumé Les services de localisation dans les bâtiments représentent un grand avantage. Ils permettent aux gens de chercher des lieux, des produits ou des personnes dans un bâtiment.

Smart Engineering School est un projet qui applique la technologie de géolocalisation en intérieur pour fabriquer des applications à forte valeur ajoutée sur des réseaux d'objets communicants équipant l'EISTI, afin d'automatiser ou de simplifier diverses tâches pour ses occupants. Et la modélisation d'une carte intérieur, l'analyse de données de géolocalisation en intérieur et les mesures participatives font les parties très importantes afin de pouvoir construire une application de géolocalisation en intérieur intelligent. Dans ce mémoire, nous proposons une solution complète et efficace visant à construire un système d'information pour la géolocalisation en intérieur au moyen de GIS(Geographic Information Systems), des technologies de géolocalisation en intérieur, NoSQL, de réseau de capteurs (iBeacons) et des techniques d'analyse de données massives. La solution de système d'information d'abord, est développée pour utiliser dans le projet Smart Engineering School à l'EISTI.

Ensuite, nous allons continuer à améliorer cette approche afin de l'appliquer dans plusieurs contextes différents tels que les hôpitaux, les muséums, les restaurants. Cette approche dans ce mémoire est totalement basée sur les technologies d'open-source afin d'économiser le coût de développement. Mots clés : OpenStreetMap(OSM), Indoor Map, Indoor Positionning System, Hadoop Map-Reduce, Système de recommandation, BFS, NoSQL, MongoDB 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Abstract The services of localization in buildings representing a great advantage. These allow people to look for places, things or people in a building, closed region.

Smart Engineering School is a project that apply the indoor positioning technologies to build applications with high added values on a network of connected objects installed at EISTI in order to automate or simplify various tasks for its occupants. And modeling an indoor map, analyzing indoor geo-localization data and participatory measures make the very important part in order to be able to build an intelligent indoor positioning application. In this thesis, we propose a complete and efficient solution for building an information system for indoor positioning using Geographic Information System(GIS), indoor positioning, NoSQL, Sensor network and some techniques for analyzing Big Data. Firstly, the information system solution is developed to use in the Smart Engineering School project at EISTI.

Then, we will continue to improve this approach in order to apply it to different contexts such as hospitals, museums, restaurant. This approach in this thesis is totally based on the open source technologies to save the development cost. Keywords : OpenStreetMap(OSM), Indoor Map, Indoor Positionning System, Hadoop Map-Reduce, Système de recommandation, BFS, NoSQL, MongoDB 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Table des figures Figure 1 La carte du premier étage du bâtiment CAUCHY de l'EISTI.16 Figure 2: La structure de paquet des données bluetooth.17 Figure 3: Logiciel JOSM et la représentation de la carte de l'EISTI récupéré de l'OSM. 19 Figure 4: Architecture du système.24 Figure 5: La manière de stockage des RDBMS et orientée colonnes.27 Figure 6: La structure des Graphe databases.27 Figure 7: Une instance de la base des données de Graphe.28 Figure 8: Description des données divisées dans Sharding[15].32 Figure 9: Interaction des composants dans un cluster shardé.33 Figure 10: Flux écrire/lire données dans Sharding[16].34 Figure 11: Le paradigme de MapReduce.35 Figure 12: La combinaison de Hadoop et MongoDB.37 Figure 13: Modélisation du système.38 Figure 14: Le document de bâtiment.39 Figure 15: Le document de iBeacons.40 Figure 16: Le document d'utilisateur.40 Figure 17: Le document d'événement.41 Figure 18: Le document d'évaluation.42 Figure 19: Le document de EistiMap.43 Figure 20: Le document des points d'intérêt.44 Figure 21: Le document des routes.45 Figure 22: Le document des salles.46 Figure 23: L'outil JOSM initialisé.47 Figure 24: Téléchargement des données géographiques.47 Figure 25: L'affichage de la carte.48 Figure 26: Utilisation de Picture layer.49 Figure 27: Ajustement de la bordure du bâtiment et l'image de la carte.49 Figure 28: Cartes obtenue après avoir dessinée.50 Figure 29: Les résultats sont affichés sur l'application mobiles.52 Figure 30: Un système des routes en intérieur.53 Figure 31: Le graphe utilisé dans l'algorithme.54 Figure 32: La représentation d'un chemin multi-étages.54 Figure 33: Un résultat de recherche la chemin sur multi-étages.55 Figure 34 : Un chemin est calculé, retourné et représenté au côte client.57 Figure 35: Les données historiques exportées.58 Figure 36: Le système de recommandation est représenté au côté client.62 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Les acronymes 1.

Bluetooth Low Energy : BLE 2. École Internationale des Sciences du Traitement de l'Information : EISTI 3. Global Positioning System : GPS 4. Indoor Positioning System : IPS 5.

Internet of Things : IoT 6. Java OpenStreetMap (editor) : JOSM 7. La base des données : DBMS 8. Mobile Crowd Sensing : MCS 9.

Open Street Map : OSM 10. Radio Frequency Identification : RFID 11. Rational Database Management System : RDBMS 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chapitre 1 Analyse du sujet 1.1 Introduction L'Internet of Things (IoT) est devenu une partie intégrante de notre vie quotidienne. Au début des années 2000s, Kevin Ashton est un des pionniers qui concevait cette notion quand il a fait la recherche sur les liaisons entre Radio Frequency Identification(RFID) et l'Internet visant à améliorer la performance de les taches de business.

Nous avons pris une citation dans un article pour montrer la notion de IoT : «If we had computers that knew everything there was to know about things— using data they gathered without any help from us -- we would be able to track and count everything, and greatly reduce waste, loss and cost. We would know when things needed replacing, repairing or recalling, and whether they were fresh or past their best. We need to empower computers with their own means of gathering information, so they can see, hear and smell the world for themselves, in all its random glory. RFID and sensor technology enable computers to observe, identify and understand the world —without the limitations of human-entered data.» [1] IoT signifie que tous les objets dans le monde sont équipés de capteurs, identités et d’une connexion sans fils.

Ces objets peuvent communiquer entre eux. En effet, IoT représente un concept général pour la capacité des réseaux des objets qui récupère et collecte les données du monde autour de nous, et puis envoie ces données à travers l'Internet où elles peuvent être analysées et utilisées pour les différents objectifs. Les applications que IoT peut apporter à notre vie sont très larges : - Surveiller et détecter les changement physique dans nos corps - Self-parking automobiles - La commande automatique de épicerie et des autres fournitures - Traquer automatiquement les activités personnelle - Traquer location pour les pièces individuels d'inventaire de fabrication - Économiser l'énergie dans les modèles environnemental intelligent - Renouveler et améliorer des contrôles de sécurité pour les personnes travaillant dans des environnements dangereux [2] 1.2 Énonce et analyse du problème de recherche Le projet «Smart Engineering School» est un projet encadré par Mme. Besma ZEDDINI et M.

Julien MERCADAL enseignant - chercheur à l'École Internationale des Sciences du Traitement de l'Information(EISTI). C'est un projet dont son but est de réaliser un réseau des capteurs dans les bâtiments de l'EISTI et combiner avec le développement d'une application mobile qui permettent de surveiller les gens (personnelles, professeurs, étudiants, chercheurs, étrangers) circulant dans cette école. Simultanément, le système est responsable d'effectuer les communications entre les gens et l'EISTI. Par exemple, vérifier l'absence d'une personne, réserver une salle 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com disponible pour la réunion, diffuser un événement à un groupe des personnes.

Enfin, les données d'utilisateurs seront récupérées et mis dans la base de données afin d'analyser et de créer les informations valables.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ