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Marco de detección de intrusos inspirado en IoT para sistemas de seguridad de hogar inteligente
La proliferación de dispositivos IoT ha llevado al desarrollo de electrodomésticos, dispositivos y instrumentos inteligentes para realizar una visión significativa de un hogar inteligente. En particular, este documento presenta un marco inteligente de un sistema de monitoreo y detección de intrusos basado en una alfombra para un sistema de seguridad domiciliaria. El enfoque presentado incorpora la tecnología de computación en la niebla para el análisis de la presión, tamaño y movimiento de los pies en tiempo real para detectar la identidad del personal. La tarea de predicción se realiza mediante el Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS) basado en el aprendizaje predictivo, a través del cual el modelo propuesto puede estimar la posibilidad de un intruso. Además, el enfoque presentado está diseñado para generar señales de advertencia y alerta de emergencia para indicaciones en tiempo real. El marco presentado se valida en una base de datos de escenarios de hogares inteligentes, obtenida de un repositorio en línea que comprende 49,695 conjuntos de datos. Se registró un rendimiento mejorado para el marco propuesto en comparación con diferentes modelos de predicción de última generación. En particular, el modelo presentado superó a otros modelos al obtener valores eficientes de retraso temporal, rendimiento estadístico, fiabilidad y estabilidad.
Autores: Ahanger, Tariq Ahamed; Tariq, Usman; Ibrahim, Atef; Ullah, Imdad; Bouteraa, Yassine
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Este documento es un artículo elaborado por Tariq Ahamed Ahanger, Usman Tariq, Atef Ibrahim, Imdad Ullah y Yassine Bouteraa para la revista Electronics, Vol. 9, Núm. 9. Publicación de MDPI. Contacto: electronics@mdpi.com
La proliferación de dispositivos IoT ha llevado al desarrollo de electrodomésticos, dispositivos y instrumentos inteligentes para realizar una visión significativa de un hogar inteligente. En particular, este documento presenta un marco inteligente de un sistema de monitoreo y detección de intrusos basado en una alfombra para un sistema de seguridad domiciliaria. El enfoque presentado incorpora la tecnología de computación en la niebla para el análisis de la presión, tamaño y movimiento de los pies en tiempo real para detectar la identidad del personal. La tarea de predicción se realiza mediante el Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS) basado en el aprendizaje predictivo, a través del cual el modelo propuesto puede estimar la posibilidad de un intruso. Además, el enfoque presentado está diseñado para generar señales de advertencia y alerta de emergencia para indicaciones en tiempo real. El marco presentado se valida en una base de datos de escenarios de hogares inteligentes, obtenida de un repositorio en línea que comprende 49,695 conjuntos de datos. Se registró un rendimiento mejorado para el marco propuesto en comparación con diferentes modelos de predicción de última generación. En particular, el modelo presentado superó a otros modelos al obtener valores eficientes de retraso temporal, rendimiento estadístico, fiabilidad y estabilidad.
Descripción
La proliferación de dispositivos IoT ha llevado al desarrollo de electrodomésticos, dispositivos y instrumentos inteligentes para realizar una visión significativa de un hogar inteligente. En particular, este documento presenta un marco inteligente de un sistema de monitoreo y detección de intrusos basado en una alfombra para un sistema de seguridad domiciliaria. El enfoque presentado incorpora la tecnología de computación en la niebla para el análisis de la presión, tamaño y movimiento de los pies en tiempo real para detectar la identidad del personal. La tarea de predicción se realiza mediante el Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS) basado en el aprendizaje predictivo, a través del cual el modelo propuesto puede estimar la posibilidad de un intruso. Además, el enfoque presentado está diseñado para generar señales de advertencia y alerta de emergencia para indicaciones en tiempo real. El marco presentado se valida en una base de datos de escenarios de hogares inteligentes, obtenida de un repositorio en línea que comprende 49,695 conjuntos de datos. Se registró un rendimiento mejorado para el marco propuesto en comparación con diferentes modelos de predicción de última generación. En particular, el modelo presentado superó a otros modelos al obtener valores eficientes de retraso temporal, rendimiento estadístico, fiabilidad y estabilidad.