Davranışsal ve fizyolojik veriler ile evcil hayvan sağlığını değerlendirmek için giyilebilir sistem tasarımı
Design of a wearable system for the assessment of domestic animal health based on behavioral and physiological data
- Tez No: 1020906
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA PATLAR AKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, evcil kedilerde vücut ısısının ve günlük hareketlerin takip edilmesi amacıyla giyilebilir bir tasma sistemi geliştirilmesi, elde edilen verilerin kablosuz olarak aktarılması, derin öğrenme tabanlı olarak sınıflandırılması ve son kullanıcıya yorumlanabilir bildirimler hâlinde sunulması amaçlanmıştır. Bu kapsamda Arduino Nano ESP32 tabanlı geliştirme kartı, MPU6050 hareket sensörü, MLX90614 temassız kızılötesi sıcaklık sensörü, güç regülatörü, lityum-iyon pil, açma-kapama anahtarı ve Type-C şarj modülünden oluşan taşınabilir bir donanım yapısı geliştirilmiştir. Hareket verisi çalışmada iki aşamalı bir değerlendirme süreci içinde ele alınmıştır. İlk aşamada, sensör kayıtları eş zamanlı video gözlemleriyle birlikte toplanmış, izlenen davranışlar sistematik olarak etiketlenmiş ve bu ayrıntılı davranışlar dinlenme, fizyolojik ihtiyaç ve genel aktivite örüntüsünü temsil eden LOW, MAINTENANCE ve ACTIVE ana grupları altında yeniden düzenlenmiştir. Böylece ham hareket verisinden etiketli eğitim verisine uzanan veri hazırlama ve modelleme hattı oluşturulmuş, CNN ve LSTM tabanlı derin öğrenme modeli ile pencere temelli hareket sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamada ise eğitim sürecinde elde edilen öğrenilmiş model, canlı veri akışı üzerinde uygulanabilir hâle getirilmiş; anlık tekil kararlar yerine belirli zaman aralıklarında biriken hareket verileri pencere temelli ve birikimli olarak değerlendirilmiştir. Bu yapı, davranış gruplarının daha kararlı biçimde yorumlanmasına ve dönemsel özet mesajlar hâlinde son kullanıcıya sunulmasına olanak sağlamıştır. Sıcaklık takibinde temassız yüzey sıcaklığı ölçümleri bireysel kalibrasyon ve ofset yaklaşımıyla değerlendirilmiş, böylece kedinin bireysel sıcaklık eğiliminin izlenmesine yönelik bir altyapı oluşturulmuştur. Hareket sınıflandırma test modelinde offline doğruluk 0,8772 ve balanced accuracy 0,8975 olarak elde edilmiştir. Canlı veri doğrulamasında tüm değerlendirilebilir pencereler üzerinden accuracy 0,8712, balanced accuracy 0,8866 ve macro F1-skoru 0,8726 olarak belirlenmiş; yalnızca güvenilir pencereler dikkate alındığında ise accuracy 0,8926, balanced accuracy 0,9107 ve macro F1-skoru 0,8962 değerlerine ulaşılmıştır. Elde edilen bulgular, geliştirilen sistemin kedilerde hareket sınıflandırması, bireysel sıcaklık eğilimi takibi, canlı veri akışı üzerinden dönemsel davranış yorumu üretme ve uzaktan kullanıcı bilgilendirmesini aynı platformda birleştiren uygulanabilir, yorumlanabilir ve derin öğrenme destekli bir giyilebilir izleme altyapısı sunduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis aimed to develop a wearable collar system for monitoring body temperature and daily movements in domestic cats, to transmit the obtained data wirelessly, to classify the data using a deep learning-based approach, and to present interpretable notifications to the end user. Within this scope, a portable hardware structure was developed consisting of an Arduino Nano ESP32-based development board, an MPU6050 motion sensor, an MLX90614 non-contact infrared temperature sensor, a power regulator, a lithium-ion battery, an on/off switch, and a Type-C charging module. Motion data were evaluated through a two-stage process in this study. In the first stage, sensor recordings were collected together with simultaneous video observations, all observed behaviors were systematically labeled, and these detailed behaviors were reorganized under the main groups LOW, MAINTENANCE, and ACTIVE, representing resting, physiological needs, and general activity patterns, respectively. Thus, a data preparation and modeling pipeline extending from raw motion data to labeled training data was established, and window-based motion classification was performed using a CNN- and LSTM-based deep learning model. In the second stage, the trained model obtained during the training process was made applicable to the live data stream; instead of relying on instantaneous single decisions, motion data accumulated over defined time intervals were evaluated using a window-based and cumulative approach. This structure enabled more stable interpretation of behavior groups and allowed periodic summary messages to be presented to the end user. In temperature monitoring, non-contact surface temperature measurements were evaluated using an individual calibration and offset-based approach, thereby establishing an infrastructure for monitoring the cat's individual temperature trend. In the offline test phase of the motion classification model, accuracy and balanced accuracy were obtained as 0.8772 and 0.8975, respectively. In live data validation, accuracy, balanced accuracy, and macro F1-score were determined as 0.8712, 0.8866, and 0.8726, respectively, across all evaluable windows; when only reliable windows were considered, these values increased to 0.8926, 0.9107, and 0.8962, respectively. The findings demonstrate that the developed system provides an applicable, interpretable, and deep learning-supported wearable monitoring infrastructure that integrates motion classification, individual temperature trend monitoring, periodic behavioral interpretation through live data flow, and remote user notification on a single platform for cats.
Benzer Tezler
- Ayrılık kaygısı yaşayan kedilerde bazı hormon düzeylerinin araştırılması
Investigation of some hormone levels in cats experiencing separation anxiety
RABİA TÜFEKÇİ
Doktora
Türkçe
2024
Veteriner HekimliğiSelçuk ÜniversitesiVeterinerlik Fizyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURCAN DÖNMEZ
- Kronik strese maruz kalan köpeklerde tükürük mikroRNA seviyelerindeki değişikliklerin belirlenmesi ve biyobelirteç potansiyellerinin araştırılması
Determination of changes in saliva microRNA expression levels in dogs exposed to chronic stress and investigation of biomarker potentials
ZEYNEP BARS YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2025
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiGenetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BENGİ ÇINAR KUL
- Sağlıklı yenidoğanlarda ağrının değerlendirilmesi, emzik verme ve kucağa alma yönteminin etkisinin incelenmesi
Assessment of pain in healty neonates, investigation of the effects of pacifying and holding in the arms
TÜLİN AKDOVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıMarmara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZERRİN YILDIRIM
- Sanal çevrede korku duygusu üzerine: Sanal gerçeklik (VR) ortamında korku temalı deneyim örneği
On the feeling of fear in the virtual environment: An example of horror-themed experience in the virtual reality (VR) environment
ANIL BOZKURTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Radyo-TelevizyonBaşkent ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAVUZ ERCİL
- Galanin ve egzersizin ratlarda uzaysal hafıza performansına etkisi
The effect of galanin and exercise on spatial memory performance in rats
ASUMAN MERMERCİ
Doktora
Türkçe
2016
FizyolojiDüzce ÜniversitesiFizyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP ÖZMERDİVENLİ
PROF. DR. KENAN GÜMÜŞTEKİN