Human activity recognition using wireless ambient sensor networks
Kablosuz çevresel algılayıcı ağlar kullanarak insan hareketi algılama
- Tez No: 325528
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM ERSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Ev ortamlarında insan hareketlerinin tanınması çevresel destekli yaşama uygulamalarında büyük yarar sağlar. Sürekli ve uzun vadeli izleme ile evden yaşayan insanların günlük rutinleri hakkında çıkarımlar yapılabilir ve bir hastalığın habercisi olabilecek anormal durumlar önceden anlaşılabilir. Ek olarak, sağlık çalışanları bu tarz durumlarda önceden bilgilendirilebilir. Algılayıcı ağlarındaki son gelişmeler araştırmacıların kablosuz algılayıcı ağları insan hareketi izleme uygulamalarında kullanmasına olanak sağlamıştır. Biz, evde yaşayan insanların günlük yaşamlarını izleyen bir çevresel destekli yaşam sistemi öneriyoruz. Bu amaçla, çeşitli çevresel algılayıcılardan oluşan bir kablosuz algılayıcı ağı iki kişinin yaşadığı bir eve kurduk. 30 tam gün boyunca, gerçek yaşam koşulları altında, evde yaşayanların özel hayatlarına saygı göstererek günlük yaşam hareketleri hakkında veri topladık. Çeşitli makine öğrenimi yöntemleriyle, toplanan veriyi evde yaşayan insanların davranışlarını modellemek ve onların alışkanlıkları hakkında çıkarımlar yapabilmek için sınıflandırdık. Bu tezde, tasarladığımız kablosuz algılayıcı ağın mimarisi hakkında detaylı bilgiler verip, veri toplama boyunca edindiğimiz tecrübeleri ve sınıflandırma sonuçlarını paylaşıyoruz.
Özet (Çeviri)
Human activity recognition in home settings provides great facilities in ambient assisted living applications. With continuous and long term monitoring, daily routines of the residents can be inferred and any abnormal situation which can be an indicator of a disease can be detected. Furthermore, health professionals can be informed in advance in such situations. Recent advances in sensor network technologies enable researchers to utilize wireless sensor networks in human activity monitoring applications. We present an ambient assisted living system which monitors the daily living of residents. For this purpose, we deployed a wireless sensor network which consists of many ambient sensors in a real house in which two residents live. Data about daily living activities of residents were collected for 30 full days accounting the privacy issues under real world conditions. Using several machine learning methods, we classified the collected data in order to model behaviours of residents and make inferences about their habits. In this thesis, we elaborate the system architecture of the wireless sensor network, share the experiences obtained during the data collection process, and the results of the classification.
Benzer Tezler
- Human activity recognition with wireless sensor networks using machine learning
Kablosuz algılayıcı ağlar ile makıne öğrenmesi kullanarak insan aktivitesi anlama
HANDE ALEMDAR
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile insan aktivite tespit sistemi tasarımı
A human activity recognition system based machine learning methods
KAZIM KIVANÇ EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEREM KÜÇÜK
- Veri madenciliği teknikleri ile bulut bilişim tabanlı giyilebilir hareket tanı sistemi oluşturulması
Creating cloud computing based wearable motion diagnostic system with data mining techniques
ERHAN KAVUNCUOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESMA UZUNHİSARCIKLI
DOÇ. DR. AHMET TURAN ÖZDEMİR
- Design of wearable systems for activity monitoring and their applications using neural networks and data fusion techniques
Aktivite izleme için giyilebilir sistemlerin tasarımı ve sinir ağları ve veri füzyon teknikleri kullanılarak uygulamaları
GÖKMEN AŞCIOĞLU
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- Sağlık durumu gözlemleme için düşük maliyetli kablosuz radar ile insan mikro-doppler sınıflandırması
Human micro-doppler classification using a low cost, wireless radar mote for health monitoring
BAHRİ ÇAĞLIYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEVGİ ZÜBEYDE GÜRBÜZ