2021-12-16 01:48:29 +01:00
parent 5d3112976d
commit 03277ad63b
7 changed files with 48 additions and 9 deletions
							
							
								
							
							
						
@@ -22,15 +22,13 @@
\end{itemize}
\section{Madárhang felismerő rendszer előzetes munka részletezése}
\clearpage\section{Madárhang felismerő rendszer és előzetes munka rövid ismertetése}
\label{appendix:birbnetes}
Éves szinten komoly károkat tudnak okozni a szőlőtermő vidékeken a termést előszeretettel fogyasztó seregély madarak \cite{seregelykar}. Jelenleg kevés hatékony megoldás van arra, hogy a szőlősgazdák meg tudják védeni a termést ezen kártevőktől \cite{nk}.
A kártevő madarak hangalapú azonosítására dolgozott ki egy mesterséges intelligenciát alkalmazó megoldást diplomamunkája során Nagy Kristóf. Az ő munkájára alapoztunk ezt követően egy éves projekt munkát Torma Kristóffal jelen diplomamunkát megelőző évben, így itt csak rövid áttekintést szeretnék adni róla.
Ez a projekt alkalmas arra, hogy jól szemléltesse a peremhálózaton történő adat aggregációs képességeket a felhő szoftver számára. A projekt jól szemlélteti egy ilyen architektúra átültetésének kihívásait perem és felhő számítástechnikai rendszerre.
A Nagy Kristóf által megalkotott detekciós algoritmus felhasználást olyan megoldásban láttuk, ahol termőföldekre kihelyezett, nagy mennyiségben telepített \acrfull{iot} eszközök gyűjtik a hangmintákat és továbbítják a központi feldolgozó egység felé, amely a hangminták intelligens felismerését végzi. A kártékony madarak hangjának azonosítása után pedig valamilyen beavatkozást tudnak tenni a madarak elriasztásának érdekében (Például: a természetes ellenségeinek hangját lejátszani)
A rendszert amelyet fejlesztettünk hagyományos felhő architektúrára terveztük. Az \acrshort{iot} eszközök közvetlenül a felhőben futó szolgáltatásokkal kommunikálnak.
							
								
							
							
							
						
 
							
							
								
							
							
						
@@ -4,14 +4,20 @@
\label{chapter:birbnetes}
%----------------------------------------------------------------------------
Éves szinten komoly károkat okoznak a szőlőtermő vidékeken a seregély madarak, amelyek előszeretettel csipegetik le a megtermelt szőlőt. A seregély védett madár és a jelenlegi vadkár elleni megoldások vagy drágák vagy nem túl hatékonyak. % TODO
Éves szinten komoly károkat okoznak a szőlőtermő vidékeken a seregély madarak, amelyek előszeretettel csipegetik le a megtermelt szőlőt. A seregély védett madár és a jelenlegi vadkár elleni megoldások vagy drágák vagy nem túl hatékonyak \cite{nk}. A probléma innovatív megoldására irányult az a tanszéki projekt, -- amelyen én is részt vettem -- amely olyan rendszer kidolgozását tűzte ki célul, amely a madarakat képes hangjuk alapján azonosítani, illetve szükség esetén elriasztani őket. 
% Van ez a birbnetes és tök jó példa erre a rendszerre
A rendszer eredetileg a szőlővidékre telepített \acrfull{iot} eszközökből és a felhőben futó szoftverből áll. Kétszintű mesterséges intelligencia segítségével mind az eszközök, mind a felhő szoftver végez intelligens felismerést. Az eszköz maga egy egyszerűbb algoritmussal próbálja megállapítani, hogy a rögzített hangminta tartalmaz-e madárcsiripelést. Ha igen, továbbítja a mintát a felhőbe ahol egy komolyabb számítási igényű mesterséges intelligencia osztályozza a mintát aszerint, hogy milyen madár hangját tartalmazza a minta. Ha a felismerés eredménye arra utal, hogy a cél madár hangját sikerült rögzíteni, akkor a rendszer megpróbálkozik a kérdéses madár elriasztásával hangminták lejátszásával a területen telepített eszközön.
A rendszer belső működéséről egy rövid összefoglaló található \aref{appendix:birbnetes}.\ függelékben. A fejezeten belül csak a permhálózati alkalmazásra való átalakítás szempontjából érintett részleteket vázolom.
Ez az alkalmazás a peremhálózati rendszerek adat aggregációs lehetőségeit hivatott kiaknázni. Azzal, hogy bevonjuk a peremhálózati rendszereket a működésbe, jelentős adatforgalmi és számítási kapacitásbeli megtakarításokat érhetünk el. 
A rendszer belső működéséről egy rövid összefoglaló található \aref{appendix:birbnetes}.\ függelékben. A fejezeten belül csak a permhálózati alkalmazásra való átalakítás szempontjából érintett komponenseket vázolom.
\section{Felépítés}
A rendszer felépítése két rétegű. Az egyik réteg a felhőben futó szoftver a másik magukon az \acrshort{iot} eszközökön fut. A két rendszer magas szintű működésének funkcionális vázlatát \aref{fig:nagyon_simple_birbnetes}.\ ábra szemlélteti. 
\begin{figure}[h!]
	\centering
	\includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/nagyon_simple_birbnetes}
							
							
							
								
							
						
@@ -20,10 +26,20 @@ A rendszer belső működéséről egy rövid összefoglaló található \aref{a
\end{figure}
A felhős szoftver felépítése mikroszolgáltatás architektúrára épül. Az egyes funkcionalitásokat különálló mikroszolgáltatások valósítják meg. A futtatókörnyezet \textit{Kubernetes}. A hangminta feldolgozására szolgáló intelligens felismerésen kívül ez a komponens megvalósít számos egyéb funkcionalitást is, mint a hangminták hosszútávú tárolása, a használt \acrshort{mi} modellek kezelése vagy az észlelésekről statisztikai adatok készítése és azok vizualizálása.
Az \acrshort{iot} eszközön futó komponens egy moduláris monolit szoftver. Két részből áll: üzleti logika és platform illesztő. A platform illesztő egy absztrakciós réteget húz a konkrét hardver belső működése fölé és egy egységes interfészt szolgáltat az üzleti logika számára. 
A két réteg kommunikációja két külön csatornán történik. Az egyik csatorna a vezérlő és állapot üzenetek kétirányú továbbítására szolgál. Ez egy \textit{MQTT} alapú üzenetsor. A másik csatorna a rögzített hangminták feltöltésére szolgál, ez \acrshort{http} kapcsolaton keresztül történik. 
Működés közben az \acrshort{iot} eszközök folyamatosan rögzítik a hangmintákat egy másodperces darabokban. Minden egyes mintára lefuttatják a helyi mesterséges intelligencia alapú felismerő algoritmusukat. Ha annak az eredménye arra enged következtetni, hogy a hangmintán madárcsiripelés hallható, akkor a minta felküldésre kerül a felhőbe. Az felküldött \acrshort{http} üzenetben a hangminta maga és néhány információ utazik az eszközről és a rögzítés körülményeiről.
\section{Felkészítés peremhálózati alkalmazásra}
% Azzal, hogy beraktuk az edge-be megtakarítunk egy csomó számítási kapacitást, mert nem lesz idle a birbox
% Itt leírom az átalakítást a három rétegű pörgő lófaszra
% Itt leírom az átalakítást a három rétegű rendszerre
% Itt még nem írok szerintem a kubefedről
							
								
							
							
							
						
 
							
							
								
							
							
						
@@ -3,4 +3,20 @@
\chapter{Alkalmazások tesztelése}
%----------------------------------------------------------------------------
% Ez érdekes lesz
% Ez érdekes lesz
\begin{figure}[h!]
	\centering
	\includegraphics[width=0.8\textwidth]{figures/enhanced}
	\caption{asd}
	\label{fig:enhanced}
\end{figure}
\begin{figure}[h!]
	\centering
	\includegraphics[width=1\textwidth]{figures/latency_feliratos_jo}
	\caption{asd}
	\label{fig:latency}
\end{figure}
							
							
								
							
							
						
@@ -4,6 +4,7 @@
\label{chapter:dynamic_scheduling}
%----------------------------------------------------------------------------
% A robotkaroknál menet közbeni átütemezés nem jó ötlet, ezért csak a biztonságos állásban ütemezi át
% Futtató környezet tervezése
% Vázolni a futtató környezetet amit elkészítettem
							
								
							
							
								
							
							
						
@@ -51,4 +52,12 @@
% Itt leírom, hogy az összes egy nagy kula, és a kubefedet is csak azért választom, hogy legyen egységes controlplane
\section{Komponensek dinamikus ütemezése}
\section{Komponensek dinamikus ütemezése}
\begin{figure}[h!]
	\centering
	\includegraphics[width=0.5\textwidth]{figures/turbomemer-legit}
	\caption{asd}
	\label{fig:turbomemer}
\end{figure}