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Titolo Smart City DISIT Ontology, Version 2.0, Italienisch

Soggetto Sii - Mobility Ontology: Smart City Ontology, Verkehr und Mobilität

Descrizione Das Projekt zielt auf SiiMobility ermöglicht die Zusammenschaltung, die Lagerung und die nächste Abfrage der Daten aus vielen verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel verschiedene Portale der toskanischen Region ( MIIC, Muoversi in Toscana, Osservatorio dei Trasporti ), Open Data von den einzelnen Gemeinden (vor allem Florenz) provoded. es ist daher offensichtlich, dass die Ontologie gebaut werden, werden nicht klein sein, und so kann es hilfreich sein, es so zu sehen bestehend aus verschiedenen Makro -Klassen und um genau zu sein, derzeit sind folgende Makro - Kategorien wurden identifiziert: 1. Administration: die erste macroclass, die möglich ist, zu entdecken, dessen Hauptklassen sind PA, Gemeinde, Provinz, Region, Auflösung. 2. Street Guide: von Klassen wie Road, Knoten, RoadElement, AdminidtrativeRoad, Meilenstein gebildet, Hausnummer, Roadlink, Junction, Eintrag, EntryRule und Manöver. 3. Sehenswürdigkeiten in der Nähe: umfasst alle Dienstleistungen, die Tätigkeiten, die nützlich für den Bürger sein kann, und das kann die Notwendigkeit, zu erreichen. Die Einstufung der einzelnen Leistungen und Aktivitäten wird auf Grundlage Klassifizierung zuvor von der Region Toskana verabschiedet. 4. ÖPNV: derzeit Zugang zu Daten, die geplanten Zeiten der führenden haben wir LPT, der Graph Schiene und Echtzeit-Daten über die Dienstleistungen ataf. Diese wird dann durch macroclass gebildet viele Klassen wie TPLLine, reiten, Route, AVMRecord, RouteSection, BusStopForeast, Lot, Bushaltestelle, Routelink, TPLJunction. 5. Sensoren: die macroclass bezogen auf Daten, die von Sensoren entwickelt. Derzeit in der Ontologie wurden durch verschiedene Sensoren gesammelten Daten integriert entlang einiger Straßen installiert Florenz und in der Nachbarschaft, und diejenigen über freie Plätze in den großen Parks der ganze Region, in unserem Ontologie bereits präsentieren den Teil, der die Ereignisse / Notfälle, wo jedoch die gesammelten Daten werden derzeit sehr in ihrer Anzahl begrenzt plus mehrere Monate alt. in Zusätzlich zu diesen Daten, in diesem macroclass enthalten waren auch Daten zu Lamma Wetter bezogenen Vorhersage. 6. Temporal: macroclass Konzepte, die auf die Zeit ( Zeitpunkte und Zeit bezogen sind Intervalle) in der Ontologie, so dass Sie eine Zeitleiste zu den aufgezeichneten Ereignissen zu verknüpfen und kann in der Lage, Vorhersagen zu machen.

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