基于 IoT 的智能建筑时间-概率相关知识提取
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2024-12-25 v1 计算工程、金融与科学
摘要
智能建筑融合了各种新兴物联网 (IoT) 应用，用于综合管理能源效率、人体舒适度、自动化与安全。然而，构建知识提取框架至关重要。目前缺乏一种统一且实用的框架来对建筑内异构传感器数据进行建模。本文提出一种实用推理框架，用于从智能建筑中提取状态到事件知识。我们的方案包括 IoT 基础 API 集成、本体模型设计以及时间-概率相关知识提取方法。借助 Building Topology Ontology (BOT) 构建传感器与建筑空间之间的空间关系。我们利用 Apache Jena Fuseki 的 SPARQL 服务器存储与查询 RDF 三元组数据。可提取两种类型的知识：用于异常事件检测的时间戳相关概率和用于多个事件联合的时段相关概率。我们在真实智能建筑环境中进行了（持续 78 天）实验。收集了灯光与电梯状态数据用于评估。评估结果显示若干推断事件，如房间占用情况、电梯轨迹跟踪以及两者事件的联合。检测到的事件计数与概率数值表明了智能建筑自动控制的潜力。
引用
@article{arxiv.2412.18042,
title = {Time-Probability Dependent Knowledge Extraction in IoT-enabled Smart Building},
author = {Hangli Ge and Hirotsugu Seike and Noboru Koshizuka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.18042},
year = {2024}
}