Multi-sensor based ambient assisted living system
Çoklu algılayıcı tabanlı çevre destekli yaşam sistemi
- Tez No: 336894
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çevre destekli yaşam, titreşim algılayıcı, pasif kızılberisi algılayıcı, karmaşık dalgacık dönüşümü, destek vektör makineleri, düşen kişi tespiti, Markov modelleri, insan adımı tespiti, hareketsizlik tespiti, bina içi su taşkını tespiti, Ambient assisted living, vibration sensor, passive infrared sensor, complex wavelet transform, support vector machines, falling person detection, Markov models, human footstep detection, unusual inactivity detection, indoor flooding detection
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Çevre destekli yaşam araştırmalarının amacı, yaşlı ve bakıma muhtaç kişilerin yaşam kalitelerine katkıda bulunabilmektir. Algılayıcıların, işaret işleme yöntemlerinin ve halihazırdaki iletişim altyapısının kullanılmasıyla bu kişiler için özgür bir yaşam biçimi sağlanabilecektir. Bu bakış açısıyla, düşen kişi örneği gibi olağandışı insan hareketlerinin tespit edilebilmesinin kullanışlı uygulamaları bulunmaktadır. Bu tezde, titreşim ve pasif kızılberisi algılayıcıları kullanılarak düşük maliyetli bir çevre destekli yaşam sistemi önerilmiştir. Alt sistemler; düşen kişi tespiti, insan adımı tespiti, hareket/hareketsizlik tespiti ve bina içi su taşkını tespiti uygulamalarından oluşmaktadır. Titreşim algılayıcının frekans içeriğinden öznitelik çıkarımı yapabilmek için ayrık Fourier dönüşümü, mel-frekansı kepstral katsayıları, ayrık dalgacık dönüşümü, çift ağaç karmaşık dalgacık dönüşümü ve tek ağaç karmaşık dalgacık dönüşümü yöntemleri veri kümemiz üzerinde en iyi sınıflandırma sonucunu sağlayabilmek için birbirleriyle karşılaştırılmıştır. İnsan adımı tespiti için, uyarlanabilir eşik değerli Markov modelleri sınıflandırıcısı tercih edilmiştir. Titreşim algılayıcı tabanlı düşen kişi tespiti uygulamasında Euclidean uzaklığı ve destek vektör makineleri sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcı yöntemlerinin aralarında karşılaştırma yapılmıştır. İki tane pasif kızılberisi algılayıcı aynı anda kullanılarak farklı bir düşen kişi tespiti yaklaşımı geliştirilmiştir. Sonrasında, titreşim algılayıcı ve iki tane pasif kızılberisi algıyacısının birlikte kullanıldığı daha güvenilir bir düşen kişi tespiti uygulaması tanıtılmıştır. Daha önceki çalışmalardan olan kontrolsüz alev tespiti sistemi, çevre destekli akıllı ev tasarımına dahil edilmiştir. Önerilen sistem gerçek zamanlı olarak standart bir bilgisayarda ya da chipKIT Uno32 mikroişlemciler üzerinde çalışabilmektedir. Her bir algılayıcıya bağlı Uno32 işlemciler için bir ağ kurularak işlemcilerin haberleşmeleri sağlanmıştır. Ana işlemci tüm kararları birleştirerek sonuçta oluşacak muhtemel bir acil durum alarmını telefon hatları üzerinden evin dışındaki istenen bir merkeze iletebilmektedir. Bu amaçla otomatik aramalı alarm sistemi geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
An important goal of Ambient Assisted Living (AAL) research is to contribute to the quality of life of the elderly and handicapped people and help them to maintain an independent lifestyle with the use of sensors, signal processing and the available telecommunications infrastructure. From this perspective, detection of unusual human activities such as falling person detection has practical applications. In this thesis, a low-cost AAL system using vibration and passive infrared (PIR) sensors is proposed for falling person detection, human footstep detection, human motion detection, unusual inactivity detection, and indoor flooding detection applications. For the vibration sensor signal processing, various frequency analysis methods which consist of the discrete Fourier transform (DFT), mel-frequency cepstral coefficients (MFCC), discrete wavelet transform (DWT) with different filter-banks, dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT), and single-tree complex wavelet transform (ST-CWT) are compared to each other to obtain the best possible classification result in our dataset. Adaptive-threshold based Markov model (MM) classifier is preferred for the human footstep detection. Vibration sensor based falling person detection system employs Euclidean distance and support vector machine (SVM) classifiers and these classifiers are compared to each other. PIR sensors are also used for falling person detection and this system employs two PIR sensors. To achieve the most reliable system, a multi-sensor based falling person detection system which employs one vibration and two PIR sensors is developed. PIR sensor based system has also the capability of detecting uncontrolled flames and this system is integrated to the overall system. The proposed AAL system works in real-time on a standard personal computer or chipKIT Uno32 microprocessors without computers. A network is setup for the communication of the Uno32 boards which are connected to different sensors. The main processor gives final decisions and emergency alarms are transmitted to outside of the smart home using the auto-dial alarm system via telephone lines. The resulting AAL system is a low-cost and privacy-friendly system thanks to the types of sensors used.
Benzer Tezler
- Çok modlu yaşam alanı gözetleme sistemleri
Multi-modal living area surveillance systems
FATİH ERDEN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR
- Human action recognition in ambient assisted living usingcontinuous inertial data
Ortam destekli yaşam için kesintisiz atalet verisi kullanarak insan aktivitelerinin tanınması
GAMZE USLU
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE
- MEMS sensor platform for vital monitoring under mri and intraocular pressure measurement
Yaşamsal işaretlerin ve göz içi basıncın ölçülmesine yönelik MEMS basınç ölçer platformunun geliştirilmesi
PARVIZ ZOLFAGHARI
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU
- Multi-sensör tabanlı laboratuvar tipi silolama sisteminde iki farklı teknik (vakum-sıkıştırma) ile silolanan mısır silajlarında ortam sıcaklıklarının O2, CO2, sıcaklık, basınç ve pH üzerine etkisi
The effect on O2, CO2, temperature, pressure and pH of ambient temperatures in corn silage ensiled with two different techniques (vacuum-compaction) in a multi-sensor based laboratory type ensiling system
SEMİHA ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
ZiraatTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FULYA TAN
- Multi-sensor fusion for induction motor aging analysis and fault diagnosis
Başlık çevirisi yok
ALİ SEYFETTİN ERBAY
Doktora
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiThe University of TennesseeDR. BELLE R. UPADHYAYA