Derin öğrenme ile RFID tabanlı konu belirleme uygulaması
An RFID based position estimation method via deep learning
- Tez No: 538233
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kto Karatay Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKto Karatay ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ
- 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
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH HULUSİ KÖKÇAM