Geri Dön

Kapalı ortamlar için makine öğrenmesi temelli konum algılama yöntemi geliştirilmesi

Development of machine learning based location sensing method for indoor environments

  1. Tez No: 695749
  2. Yazar: GÜLŞAH ÇİFÇİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK, DOÇ. DR. AHMET GÜRKAN YÜKSEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Günümüzde insanların zamanlarının çoğunu iç mekânlarda geçirdikleri görüldükçe, iç mekân konumlandırma sistemlerine duyulan ihtiyaç artış göstermektedir. Dış ortamlarda konum algılama için GPS iyi bir şekilde çalışırken,iç mekân konum algılama için uydu görüş açısının sürekli sağlanamaması veya düşük çekim kalitesi sebebiyle iç mekânlarda aynı şekilde başarı sağlayamaktadır. Bu nedenle, iç mekân konum belirleme sistemleri için birçok teknoloji ve yöntem geliştirilmektedir. Bu teknolojiler arasında literatürde çoğunlukla radyo frekans (Radio Frequency – RF) sinyali tabanlı teknolojiler ve yöntem olarak parmak izi ile konumlandırma üzerinde durulmaktadır.Parmak izi ile konum algılama yöntemi akıllı cihazlar gibi ulaşımı kolay donanımlar ile çevredeki sinyalleri kullanarak başarılı konum algılama yapabilmesi sayesinde diğer iç mekân konumlandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermektedir. Bu tez çalışmasında radyo frekans tabanlı teknolojiler ve parmak izi yöntemi ile makine öğrenmesi yaklaşımı kullanarak daha başarılı bir iç mekân konumlandırma sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın ilk adımında radyo frekans tabanlı teknolojiler kullanılarak iç mekândan toplanan veriler ile referans bir parmak izi veri tabanı oluşturulmuştur. İkinci adımda ise yapay sinir ağı modelleri kurularak, ilk adımda oluşturulan parmak izi veri tabanı ile eğitilmiş ve anlık sinyal değerleri kullanılarak konum tespiti yapılmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Today, as people spend most of their time indoors, the need for indoor positioning systems is increasing. While GPS works well for location detection in outdoor environments, it could not achieve success indoors on account of the not providing constant satellite viewing angle for indoor location detection or poor shooting quality. Thus, many technologies and methods have been developed for indoor positioning systems. Among these technologies, the literature mostly focuses on radio frequency (Radio Frequency - RF) signal-based technologies and positioning with fingerprint as a method. The fingerprint location detection method gives better results than other indoor positioning methods, thanks to its ability to successfully detect location using easy-to-reach equipment such as smart devices and surrounding signals. In this thesis, it is aimed at developing a more successful indoor positioning system by using radio frequency based technologies and fingerprint method, machine learning approach. Firstly in the study, a reference fingerprint database was created with the data collected from the interior using radio frequency-based technologies. Secondly, by establishing machine learning models, trained with the fingerprint database created in the first step, and location detection was tried to be made using instant signal values.

Benzer Tezler

  1. Otonom robotlarda, durumsal farkındalık temelli dinamik karar verme modeli ve yeni bir veri seti ile adaptif slam uygulaması

    Adaptive slam application in autonomous robots with a situational awareness based dynamic decision making model and a new dataset

    MÜMİNE YILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KARALI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR DÜNDAR

  2. Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak akıllı telefon verileri ile güvenlik personelinin aktivite tespiti

    Activity recognition for security personel using machine learning models with smartphone data

    SERDAR ASARKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÜNSAL

  3. A friendly physical layer warden system

    Dost bir fiziksel katman bekçi sistemi

    MİRAÇ KUMRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  4. Sentiment analysis of meeting room

    Toplantı odalarının duygu analizi

    MERT İLERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN

  5. A distributed human identification system for indoor environments

    Kapalı ortamlar için dağıtık mimarili insan tanıma sistemi

    EMRE SERCAN ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE