Những gì bạn cần biết về dữ liệu cảm biến IOT mới nhất

• Vai trò của Thông tin mối đe dọa mạng trong bảo mật Internet vạn vật
• Cùng chuyên gia giải đáp thắc mắc về IoT (Internet vạn vật)
• Tìm hiểu lộ trình công việc ngành IoT cùng chuyên gia công nghệ
• Tác động của IoT đối với sự phát triển của logistics toàn cầu
• xTalk #144: Định hướng ngành IoT cho Fresher

Dữ liệu cảm biến là đầu ra của thiết bị phát hiện và phản hồi một số loại đầu vào từ môi trường vật lý. Đầu ra có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho người dùng cuối hoặc làm đầu vào cho một hệ thống khác hoặc để hướng dẫn một quy trình. Các cảm biến có thể được sử dụng để phát hiện bất kỳ yếu tố vật lý nào.

1. Dữ liệu cảm biến

Dữ liệu cảm biến là một thành phần không thể thiếu của Internet vạn vật (IoT) cũng như các sáng kiến ​​và môi trường điện toán biên. Trong IoT, hầu hết mọi thực thể có thể tưởng tượng đều có thể được trang bị một mã định danh duy nhất và khả năng truyền dữ liệu qua mạng. Phần lớn dữ liệu được truyền là dữ liệu cảm biến.

Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và truyền đi từ các thiết bị cảm biến cung cấp rất nhiều thông tin thường rất quan trọng đối với việc ra quyết định của doanh nghiệp. Đó là một thách thức dữ liệu lớn mà các doanh nghiệp đang giải quyết bằng phân tích dữ liệu cảm biến.

2. Các loại dữ liệu cảm biến

Các cảm biến thường được đặt tên theo thông số vật lý mà chúng đo được. Sau đây là danh sách các loại cảm biến và cách chúng hoạt động:

• Cảm biến nhiệt độ bao gồm các cặp nhiệt điện cho biết nhiệt độ đo sự thay đổi điện áp, cảm biến hồng ngoại phát hiện năng lượng hồng ngoại phát ra và suy ra nhiệt độ dựa trên cường độ và chất bán dẫn phát hiện nhiệt độ dựa trên độ dẫn điện của chất bán dẫn.
• Cảm biến tiệm cận phát hiện sự hiện diện hoặc vắng mặt của vật thể hoặc vật liệu ở gần. Cảm biến tiệm cận cảm ứng phát hiện sự hiện diện của vật thể kim loại bằng cách sử dụng trường điện từ. Quang điện sử dụng một chùm ánh sáng để phát hiện các vật thể. Cảm biến siêu âm sử dụng âm thanh để phát hiện sự hiện diện của vật thể.
• Cảm biến khí, như cảm biến carbon dioxide, phát hiện lượng nguyên tố trong không khí. Các ví dụ khác về cảm biến khí là cảm biến chất lượng không khí, giúp phát hiện các hóa chất cho thấy ô nhiễm không khí ; máy thở phát hiện rượu trong không khí; và cảm biến độ ẩm đo hàm lượng nước trong không khí.
• Cảm biến mức bao gồm các cảm biến mức điểm đo mức của chất lỏng hoặc vật liệu khô và cho biết liệu nó ở trên hay dưới mức cần thiết. Cảm biến mức liên tục cung cấp mức đọc liên tục.
• Cảm biến ánh sáng, chẳng hạn như điện trở phụ thuộc vào ánh sáng, đo lường sự thay đổi của điện trở mạch để xác định những thay đổi về cường độ ánh sáng.
• Cảm biến áp suất là các thiết bị như máy đo biến dạng, có phần tử lò xo thay đổi hình dạng khi tác dụng lực, ảnh hưởng đến lực cản và thay đổi chỉ số áp suất. Cảm biến áp suất chênh lệch đo sự khác biệt giữa hai áp suất được kết nối với mỗi bên của cảm biến.
• Cảm biến hóa học bao gồm cảm biến dư lượng clo đo lượng chorine trong nước. Cảm biến pH kiểm tra hoạt động của hydro-ion trong dung dịch để đo độ axit của nó.
• Cảm biến y sinh bao gồm các thiết bị y tế, chẳng hạn như cảm biến nhịp tim quang học, sử dụng các đi-ốt nhạy cảm với ánh sáng để xác định sự thay đổi thể tích trong các mao mạch phía trên cổ tay của người nào đó. Chúng cũng bao gồm máy đo oxy xung chiếu ánh sáng đi-ốt phát quang qua ngón tay của bệnh nhân, phân tích đặc tính của ánh sáng và sử dụng dữ liệu đó để xác định lượng oxy trong máu.

>>> Đọc thêm: 8 Ứng dụng IOT trong kinh doanh hàng đầu bạn đã biết

3. Ví dụ về dữ liệu cảm biến

Một trong những triển khai sớm nhất của dữ liệu cảm biến là trong Thế chiến II, khi radar được sử dụng để phát hiện các vật thể mà trước đây không nằm trong tầm nhìn. Các ví dụ về cảm biến và các loại kỹ thuật xử lý dữ liệu cảm biến sau đây cung cấp thông tin chi tiết về số lượng và tính đa dạng của các ứng dụng cũng như trường hợp sử dụng của chúng:

• Gia tốc kế phát hiện những thay đổi về gia tốc trọng trường trong thiết bị, chẳng hạn như điện thoại thông minh và bộ điều khiển trò chơi, để xác định gia tốc, độ nghiêng và độ rung.
• Cảm biến quang phát hiện sự hiện diện của ánh sáng khả kiến, truyền tia hồng ngoại hoặc năng lượng tia cực tím.
• Lidar, một phương pháp phát hiện, xác định phạm vi và lập bản đồ dựa trên tia laser, thường sử dụng tia laser tạo xung năng lượng thấp, an toàn cho mắt kết hợp với máy ảnh.
• Các thiết bị ghép điện tích lưu trữ và hiển thị dữ liệu cho một hình ảnh theo cách mà mỗi pixel được chuyển đổi thành một điện tích. cường độ điện tích trong thiết bị ghép điện tích có liên quan đến một màu trong quang phổ màu.
• Cảm biến lưới điện thông minh cung cấp dữ liệu thời gian thực về tình trạng lưới điện, phát hiện sự cố mất điện, lỗi và tải cũng như kích hoạt báo động. Chúng rất quan trọng đối với hoạt động của các thành phố thông minh.
• Cảm biến con quay hồi chuyển nắm bắt tốc độ và chuyển động quay quanh một trục của vật thể. Ví dụ: cảm biến con quay hồi chuyển cho phép điện thoại di động cảm nhận được tốc độ chúng đang di chuyển và hướng chúng đang đối mặt.
• Cảm biến hồng ngoại đo nhiệt trong không khí xung quanh và phát hiện bức xạ hồng ngoại. Chúng được sử dụng trong các thiết bị cảnh báo khí, thiết bị phát hiện ngọn lửa và đo nhiệt độ chính xác.

4. Dữ liệu chuỗi thời gian so với dữ liệu cảm biến

Các thuật ngữ dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu cảm biến có ý nghĩa tương tự nhau. Dữ liệu cảm biến có thể là dữ liệu chuỗi thời gian và ngược lại.

Thuật ngữ dữ liệu cảm biến nhấn mạnh nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu. Dữ liệu này đến từ các cảm biến.

Thuật ngữ dữ liệu chuỗi thời gian nhấn mạnh thực tế là một điểm đọc dữ liệu hoặc dữ liệu nhất định đại diện cho một số khía cạnh của thế giới vật chất trong một khoảng thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian là một chuỗi dữ liệu được thu thập tại các thời điểm khác nhau và hầu như luôn bao gồm dấu thời gian.

Dữ liệu chuỗi thời gian không phải lúc nào cũng đề cập đến dữ liệu cảm biến. Ví dụ: dữ liệu thị trường chứng khoán trong một khoảng thời gian là dữ liệu chuỗi thời gian không đến từ các lần đọc cảm biến. Dữ liệu chuỗi thời gian có thể phân phối dữ liệu theo đợt hoặc theo luồng liên tục.

Dữ liệu được truyền trực tuyến có thể khó lưu trữ và quản lý do khối lượng dữ liệu được tạo. Thông thường, nó yêu cầu sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý. Tìm hiểu cách dữ liệu lớn và AI phối hợp với nhau để xử lý dữ liệu cũng như huấn luyện các thuật toán AI và máy học.

Xem thêm bài viết liên quan:

8 Ứng dụng IOT trong kinh doanh hàng đầu bạn đã biết

Thiết bị IoT (internet vạn vật thiết bị) là gì? Các thiết bị IoT hoạt động như thế nào?

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Sự khác biệt giữa metaverse và internet?

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: techtarget