Control de la contaminación acústica mediante soluciones del Internet de las Cosas (IoT)

Contenido principal del artículo

Fausto Salazar
Jorge Castañeda
Marco Revelo
Cesar Luza

Resumen

En la actualidad, el ruido es uno de los principales contaminantes ambientales al que incluso los organismos gubernamentales prestan atención para encontrar soluciones a su control. Los métodos tradicionales de control de la contaminación acústica se basan en costosos dispositivos electrónicos limitados a la monitorización constante en tiempo real. En los últimos años, (IoT), el internet de las cosas diversas estrategias, se ha propuesto para hacer frente a este problema, ofreciendo sensores de bajo costo, la captura y almacenamiento de datos en tiempo real para mejorar los procesos de toma de decisiones. En 17 artículos indexados en una base de datos de alto impacto con cuatro preguntas de investigación sobre las capas propuestas, la cobertura para el control del ruido ambiental, los elementos tecnológicos, y las limitaciones y lagunas actuales en el problema del ruido ambiental, la definición de un sistema OiT de cuatro capas para definir las funcionalidades de monitoreo y análisis de los niveles de ruido, el proceso de revisión estableció etapas como la identificación de términos críticos, la localización de la literatura, la evaluación y selección de la literatura, la organización y, finalmente, resumir la revisión de la literatura.


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Detalles del artículo

Cómo citar
Salazar, F., Jorge Castañeda, Revelo, . M., & Luza, C. (2023). Control de la contaminación acústica mediante soluciones del Internet de las Cosas (IoT). INNOVATION & DEVELOPMENT IN ENGINEERING AND APPLIED SCIENCES, 5(1), 13. https://doi.org/10.53358/ideas.v5i1.902
Sección
Information and Electronic Engineering
Biografía del autor/a

Jorge Castañeda, Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Salazar FierroF., CastañedaJ., & Revelo-AldásM. (2022). Modelos predictivos para la estimación de adolescentes con tendencia al alcoholismo. AXIOMA, 1(26), 74-79. https://doi.org/10.26621/ra.v1i26.779

Marco Revelo, Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Salazar FierroF., CastañedaJ., & Revelo-AldásM. (2022). Modelos predictivos para la estimación de adolescentes con tendencia al alcoholismo. AXIOMA, 1(26), 74-79. https://doi.org/10.26621/ra.v1i26.779

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