Van 5 tot 7 november 2023 vond in Barcelona de Smart City Expo World Congress (SCEWC) plaats. Ook Sirus was weer van de partij en samen met CrowdScan brachten we een demo die de werking en mogelijkheden van Digital Twins in de schijnwerpers zette. Voor drie specifieke zones binnen de congresruimte creëerden we digitale tweelingen die (zo goed als) realtime het aantal aanwezige personen weergaven. In deze blog volgt een kijkje achter de schermen van hoe deze demo tot leven kwam.
Sensoren van CrowdScan om data te capteren
Gebaseerd op onze reeds succesvolle samenwerking in Brugge, installeerde CrowdScan doorheen het SCEWC2023-congrescentrum verschillende van haar sensoren. De sensoren – met op radiogolven gebaseerde technologie – werden strategisch geplaatst om de drukte in bepaalde zones te monitoren, met privacy steeds als prioriteit.
De gemonitorde zones omvatten het Microsoftpaviljoen, de sprekersruimte van het Microsoftpaviljoen en het daarnaast gelegen Belgiumpaviljoen. Het aantal aanwezigen werd over een periode van vijf minuten gemeten en uitgemiddeld, en deze gegevens werden vervolgens toegevoegd aan een Linked Data Event Stream (LDES), klaar om te worden gebruikt door andere systemen.
Het Urban Sense-dataplatform om data te onsluiten
Volledig in het plaatje van Smart Cities, maakten we gebruik van het Urban Sense-dataplatform om de metingsdata te ontsluiten. Het platform maakt het mogelijk om verschillende services uit te rollen die samen een pipeline vormen om data te consumeren, transformeren, aggregeren, publiceren, en nog zoveel meer. De set-up voor onze SCEWC2023-demo was vrij eenvoudig en bestond voornamelijk uit een service voor het consumeren van de CrowdScan-LDES-data en een context broker die deze metingen verzamelde en als NGSI-LD-notificaties doorstuurde naar een Azure functie.
LDES en LDIO
Een Linked Data Event Stream (LDES) is een innovatieve methode van publiceren die gebruik maakt van een verzameling aan onveranderlijke objecten, elk beschreven in RDF triples. Door specifieke fragmentatie toe te passen, ontstaat een stabiele geschiedenis, terwijl tegelijkertijd synchronisatie met recente veranderingen mogelijk blijft. Onze implementatie omvatte ook de Linked Data Interactions Orchestrator (LDIO), die fungeerde als een krachtige schakel in het proces.
SPARQL-construct query en NGSI-LD formattering
Met behulp van LDIO hebben we de gegevens van de Crowdscan LDES, in de vorm van RDF triples, getransformeerd naar JSON-LD en naadloos overgebracht naar de context broker aan de hand van een simpele Azure functie. Deze transformatie werd mogelijk gemaakt door een SPARQL-construct query. Aangezien de context broker vraagt om NGSI-LD formattering, werd framing en context toegevoegd aan de JSON-LD data in een Azure functie. Deze functie werd automatisch geactiveerd door de LDIO, en stuurde vervolgens de gegevens naar de context broker.
Automatisatie gegevensstroom
Een opvallend aspect van deze opzet is dat de LDIO zelf kan luisteren naar de LDES, waardoor de gehele gegevensstroom van LDES tot context broker automatisch verloopt. Dit geavanceerde systeem biedt een gestroomlijnde en efficiënte benadering voor het beheren en synchroniseren van gegevensstromen.
Digital Twins om data inzichtelijk te maken
In de wereld van Smart Cities is de locatie waar data wordt gegenereerd, of waar data invloed op heeft, van cruciaal belang. Om deze data inzichtelijk te maken, ontsluiten we die dan ook vaak in een virtuele representatie van de plaats in kwestie, bekend als een digitale tweeling. Ook voor onze SCEWC2023-demo deden we dat.
Azure Digital Twins
Concreet maakten we gebruik van Microsofts Azure Digital Twins en stelden we onze modellen op in de Digital Twins Definition Language (DTDL). Elk van de door CrowdScan gemonitorde zones kreeg een eigen digitale tweeling binnen een overkoepelende tweeling van de congresruimte.
Twee digitale tweelingen
Er bestaan reeds enkele DTDL-ontologieën, waaronder één specifiek voor Smart Cities, maar aangezien onze opzet redelijk eenvoudig was, kozen we ervoor zelf twee modellen te ontwikkelen: één voor de congresruimte en één voor de zones. Deze modellen beschrijven de kenmerken van de CrowdScan-metingen, zoals het aantal getelde mensen en het moment van meting. Eenmaal geladen in de Azure Digital Twins Explorer, konden we de digitale tweelingen eenvoudig instantiëren.
De link tussen Urban Sense en Azure Digital Twins
Om de brug tussen Urban Sense en Azure Digital Twins te slaan, schreven we ten slotte nog een Azure Functie uit die dankzij een HTTP-request getriggerd kon worden door de context broker van het Urban Sense-platform. Voor elke NGSI-LD-notificatie die het ontvangt, bekijkt de functie één of meerdere metingen, en selecteert de nodige properties. Vervolgens verpakt de functie elke property in een “add”-operatie, om ze ten slotte naar de juiste digitale tweeling te sturen.
Microsoft 3D Scenes Studios om data te visualiseren
Het goed ontsluiten van data is slechts het begin; hoe we deze data vervolgens gebruiken, is minstens zo belangrijk. Om onze digitale tweelingen en hun properties op een visuele en begrijpelijke manier te presenteren, kozen we ervoor om gebruik te maken van Microsoft’s 3D Scenes Studio voor Azure Digital Twins. Met technische tekeningen en renders in de hand, maakten we een 3D-model van de Microsoft- en Belgium-paviljoens. Om de bewegingen van de bezoekers in kaart te brengen, voegden we verder ook drie vlakken toe op de ‘vloer’ van ons model die de zones voorstelden die CrowdScan voor ons in de gaten hield. Elk van deze vlakken werd gekoppeld aan de bijbehorende Digital Twin, die wij vervolgens programmeerden met specifiek ‘gedrag’ om de drukte aan te geven.
Crowdedness-gedrag
Op basis van de gemeten bezoekersaantallen wijst dit ‘crowdedness’-gedrag in eerste instantie kleuren toe aan de vlakken van het 3D-model: groen voor rustig, oranje voor matig druk, en rood voor zeer druk. Aanvankelijk hanteerden we vaste grenswaarden, maar al snel realiseerden we ons dat de zones verschillende capaciteiten hadden en dus een meer flexibele aanpak vereisten. Daarom breidden we ons DTDL-model voor de zones uit met een ‘capaciteit’-eigenschap, die ons hielp om de drukte als een percentage van de totale capaciteit te visualiseren. Ook liet deze manier van werken ons toe om de visualisatie tijdens de expo bij te sturen in geval de kleuringen niet optimaal overeen bleken te komen met de werkelijke situatie.
Druktegraad visueel weergegeven
Verder verrijkten we de visualisatie ook met enkele widgets. Eén daarvan was een meter die opnieuw door middel van drie kleuren de druktegraad weergaf, maar deze keer met het daadwerkelijke percentage erbij. Andere widgets toonden dan weer direct de meest cruciale informatie, zoals het exacte aantal bezoekers, de maximale capaciteit van elke zone en het tijdstip van de laatste data-update. De combinatie van de kleuringen op het 3D-model en de losstaande widgets, zorgde uiteindelijk voor een intuïtieve en directe interpretatie van de CrowdScan-metingen.
Onze demo op de SCEWC2023 was een krachtig bewijs van hoever we kunnen gaan met de integratie van Smart Cities-technologie. Haar interactieve en dynamische aard laat niet alleen de veelzijdigheid van Azure Digital Twins en Urban Sense zien, maar ook hoe dergelijke technologieën kunnen bijdragen aan het beheer van drukte en de verbetering van de bezoekerservaring. We zijn trots op wat we hebben bereikt en kijken uit naar de vele mogelijkheden die we nog kunnen exploreren om onze steden slimmer en onze leefomgevingen intuïtiever te maken.
