Okosváros szolgáltatások és alkalmazások
A tantárgyleírás hatályossága
| Tantárgy neve (magyarul, angolul) |
Okosváros szolgáltatások és alkalmazások
Smart City Services and Applications
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tantárgykód | BMEVITMMA16 | ||||||||||||
| Tantárgyjelleg | — | ||||||||||||
| Képzési szint | — | ||||||||||||
| Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves) |
|
||||||||||||
| Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa | vizsga | ||||||||||||
| Tantárgy kreditértéke | 5 | ||||||||||||
| Tantárgyfelelős |
DR. Vida Rolland
beosztás: egyetemi docens
elérhetőség:
vida.rolland@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység |
Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék
|
||||||||||||
| Kar | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Tantárgy weboldala | — | ||||||||||||
| Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege | — | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel | nincs |
Célkitűzés
1. Okosváros célok, stratégiák, mestertervek. Szigetszerű rendszerek vs. egymásra épülő, egymással szinergiában lévő okosváros szolgáltatások és alkalmazások.
2. Városi szenzorhálózatok működési modelljei. Esemény-, idő- és lekérdezés alapú vezérlés. Adat-aggregáció hálózaton belül. Mobilitás szenzorhálózatokban, bázisállomás vs. szenzor mobilitás, virtuális mobilitás
3. Lokalizáció és nyomkövetés városi szenzorhálózatokban, helytudatos működés. Szenzorhálózatok modellezése, szimulációs eszközök (tossim). Teszthálózatok (IoT-LAB). Szabványosítási kérdések.
4. Intelligens közlekedési rendszerek az okos városokban. Hatékony közösségi közlekedés. Ride sharing megoldások, ösztönző mechanizmusok, HOV sávok. Matchmaking optimalizálás sofőrök és utasok között.
5. Car sharing szolgáltatások. Station-based vs free floating, centralizált vs. peer-to-peer car sharing. Flotta méretezés kérdései.
6. Okos parkolási rendszerek, beltérben és kültérben. Adaptív árazási megoldások. Nemzetközi esettanulmányok.
7. Elektromos járművek az okos városokban. Töltőhálózat kiépítése, optimalizálása. Vehicle-to-Grid.
8. Smart grid, smart metering. Kétirányú áramszolgáltatás, megújuló energiaforrások integrálása, szolgáltatási modellek.
9. Okos épületek, okos otthonok. Vízgazdálkodás és hulladékkezelés az okos városokban.
10. Környezetvédelem az okos városokban. A városok karbon lábnyomának csökkentése. Hőszigetek kialakulásának monitorozása, légszennyezés kérdései.
11. Okos városigazgatás. Közösségi részvétel ösztönzése. Crowdsourcing és crowdsensing alkalmazások. Közösségi finanszírozás (crowdfunding)
12. Okos városok biztonsága. Szenzorhálózatok és IoT rendszerek biztonsága. Biztonságos adattovábbítás. Járműkommunikáció biztonsága, car hacking. Kritikus infrastruktúra védelme, kíbertámadások. Adatok nyilvánosságának kérdései, Open Data. A magánszféra védelme, anonimitás, privacy.
13. Esettanulmányok, okos városok a nagyvilágban. Szingapúr, Bécs/Aspern, Songdo, London, Barcelona, Santander, Toyota Woven City, Masdar, Dubai Expo City, Neom/The Line.
A gyakorlatok/laborok részletes tematikája:
1. Féléves otthoni feladatok részletes ismertetése, megbeszélése, feladatkiosztás. Eszközökre és hallgatókra vonatkozó biztonsági ismeretek átadása. Választható eszközök és platformok részletes ismertetése
2. Térkép ás térképes adatok kezelése szolgáltatásokban. Térkép használata alkalmazásokban. Néhány rendelkezésre álló szolgáltatás bemutatása, szolgáltatások elérése: útvonaltervezés, menetrendek.
3. Parkolóhely foglaltságának vizsgálata okos városban. Szenzoros és kamerás megoldások. Kis energiafogyasztású, nagy távolságú rádiós kapcsolatok.
4. Házi feladat köztes ellenőrzési pont: rendszertervek, technológiai megoldás részleteinek bemutatása, közös megbeszélése
5. Okos város utcai forgalom kameraképének elemzése mélytanulási módszerekkel. Klasszifikációs neurális hálózat feltanítása autókra és gyalogosokra.
6. Objektum detektálás mélytanulási módszerekkel. Objektum detektálás használata az okos város közlekedésben. Transzfer tanulás saját célokra.
7. Otthoni feladatok bemutatása, közös megbeszélése és értékelése.
Tanulmányi eredmények
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Tudás
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Képességek
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Attitűd
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Autonómia és felelősség
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Oktatási módszertan
Tanulástámogató anyagok
Online források
A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek
Általános szabályok
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
Nincs megadva részletes értékelés.
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya
Nincs megadva részarány.
Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
Nincs megadva részletes értékelés.
Vizsgarészek részaránya
Nincs megadva részarány.
Érdemjegy megállapítása
Nincs megadva érdemjegy határ.
Jelenléti és részvételi követelmények
Nincs megadva jelenléti követelmény.
Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai
Nincs megadva.
Rövid leírás
Nincs megadva.
Részletes leírás
Nincs megadva.
Ajánlott tantárgyak
A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
Nincs megadva munkaidő bontás.
Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantervi elhelyezés
Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.