Geri Dön

Derin öğrenme ile RFID tabanlı konu belirleme uygulaması

An RFID based position estimation method via deep learning

  1. Tez No: 538233
  2. Yazar: SEDA GÜLER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: RFID, Derin Öğrenme, Konum Belirleme, SDR Algılayıcı I/Q Kanal Verileri Üzerinden Konum Belirleme, RFID, Deep Learning, Position Estimation, I/Q Channel Based Localization via SDR Data
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: KTO Karatay Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 44

Özet

Konum bulma teknolojileri arasında GPS, bluetooth, Wi-Fi, ultrasound ve RFID gibi teknolojileri sayabiliriz. RFID teknolojileri bunlar arasında özellikle maliyet, üretim kolaylığı ve enerji tüketimi açısından özel bir konuma sahiptir. Bina içi konum belirleme ihtiyacının hızla arttığı günümüzde, RFID ile konum belirleme teknikleri önemini korumaktadır. Biz bu çalışmada, RFID alıcı ve verici arasındaki haberleşmeyi dışarıdan bir donanımla dinledik ve derin öğrenme teknikleri ile bu veriyi kullanarak RFID etiketinin konumunu belirlemeye çalıştık. Haberleşme kanalını belirlenen bant genişliğinde dışarıdan SDR algılayıcı ile dinleyerek I/Q kanal bilgilerini kaydettik. Belirlediğimiz uzaklıklar ile, bu uzaklıklardan RFID etiketiyle verici arasındaki haberleşmenin sinyal bilgisini bir derin konvolüsyonel sinir ağları networküne öğrettik. Tek boyutta, 10 metrelik bir çizgideki uzaklık bilgisini 2,5 metre çözünürlükle doğru olarak tahmin edebildik.

Özet (Çeviri)

Location estimation technologies include GPS, bluetooth, Wi-Fi, ultrasound and RFID. RFID technologies have a special place among them, especially in terms of production cost and low power. Nowadays, RFID and positioning techniques are important, especially when the need for in-house location is rapidly increasing. In this study, we have listened the communication between an RFID receiver and transmitter with an external hardware and using this information, we tried to determine the location of the RFID tag with deep learning techniques. We have been able to estimate the one dimensional location information on a 10 meter line with a 2,5 meter resolution in our work via I/Q signals obtained from an SDR dongle.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yaklaşımı ile RFID tabanlı 2 boyutlu konum belirleme uygulaması

    RFID based 2-d localization with deep learning

    ARİFE MERVE İŞLEYİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKTO Karatay Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN

  2. Video analysis based fish detecton and tail beat frequency estimation in fishways

    Video analizi ile balık geçitlerinde balık tanıma ve kuyruk sallama frekansı tahmini

    YASİN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ

  3. Inventory counting by a deep learning based object detection model in stock yard of an urban furniture manufacturer

    Kent mobilyaları üretim firmasına ait stok sahasında derin öğrenme tabanlı bir nesne algılama modeli ile stok sayımı

    SERDAR KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH HULUSİ KÖKÇAM

  4. Derin öğrenme temelli sinirsel ağlar kullanılarakaraç marka ve plaka tanımlamalıgüvenlik sisteminin gerçekleştirilmesi

    Implementation of vehicle brand and plate recognition security system by using deep learning based neural networks

    RECEP TANIL CENGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI

  5. Gerçek zamanlı öğrenci takip sistemi ve derin öğrenme yaklaşımı ile maske tespiti

    Mask detection with real-time student tracking system and deep learning approach

    BAHTİYAR CERİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAİF BAYIR