Bezdrátový systém sběru dat

Abstract

Tato práce se zabývá návrhem a implementací distribuovaného bezdrátového systému pro sběr a vyhodnocování dat ze senzorů. Cílem bylo vytvořit obecně použitelnou a škálovatelnou architekturu, která umožní efektivní přenos dat včetně binárních formátů, snadnou integraci nových senzorů a centralizované vyhodnocování jejich stavu. Součástí řešení je centrální serverová část, která zajišťuje správu zařízení, příjem a zpracování dat, jejich archivaci a notifikaci uživatele v případě detekce chyb nebo nestandardních stavů. Senzorová zařízení jsou připojena prostřednictvím internetu nebo lokální sítě a komunikují přes vlastní protokol podporující různé formáty přenosu. Jako demonstrační scénář byl navržen systém pro sběr environmentálních dat v inteligentní budově. Byla implementována automatická detekce poruch a klasifikace stavů jak jednotlivých senzorů, tak i skupin zařízení, založená na uživatelsky definovaných pravidlech a strojovém učení. Systém rovněž obsahuje základní bezpečnostní mechanismy a umožňuje další rozšíření o pokročilé autentizační služby. Navržené řešení je otevřené, modulární a připravené pro provoz vreálném prostředí s důrazem na bezpečnost, spolehlivost a jednoduchou správu.

This thesis focuses on the design and implementation of a distributed wireless system for collecting and evaluating sensor data. The objective was to develop a general-purpose, scalable architecture that enables efficient data transmission, including binary formats, easy integration of new sensors, and centralized evaluation of sensor status. The solution includes a central server component responsible for device management, data reception and processing, archival, and user notification in the event of errors or abnormal conditions. Sensor devices are connected via the Internet or a local network and communicate using a custom protocol supporting various transmission formats. As a demonstration scenario, the system was applied to the collection of environmental data in a smart building. Automatic fault detection and state classification were implemented for both individual sensors and sensor groups, using user-defined rules and machine learning. The system also includes basic security mechanisms and allows for future expansion with advanced authentication services. The resulting solution is open, modular, and ready for real-world deployment, with emphasis on security, reliability, and ease of management.