Geri Dön

Indoor human tracking system using mobile networks

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 789438
  2. Yazar: ALI MOHAMMED HASSAN ALAMERY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. INDRIT MYDERRİZİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Konum tahmini ve tahmini, küresel navigasyon sistemleri kullanılarak iç mekan konum tespitinde en önemli ve zorlu görevlerden biridir. Bu proje, iç mekan insan takip sistemi ile ilgilidir. Bu projedeki pratik model, sisteme daha fazla zorluk eklemek ve bu işe gerçekçilik kazandırmak için farklı boyutlarda yedi oda içeren bir katı ele alıyor. Donanım türleri, ekipman ve yazılımlardan oluşur. Kullanılan donanım ekipmanı Node MCU ESP8266 Mikrodenetleyici, seri iletişim, mikro USB şarj cihazı, polimer lityum iyon pil, OLED 128*64 ekran ve HC-05 Bluetooth modelini içermektedir. Bu ekipman parçaları, düşük güç, düşük maliyet ve yüksek hızlı yanıt ile küçük boyutludur. Bu modelin veri bilgileri Wi-Fi kullanılarak toplanır ve Bluetooth ile iletilir. Bu çalışma, bir kapalı ortamda insan konum tespiti için alınan radyo frekansı sinyallerinden Wi-Fi RSSI'nin tasarımını ve analizini sunar. Bilgilerle çalışma şekli, proje için saha bilgisi toplamak için çevrimdışı ve sistem çalışması sırasında yerin belirlenmesinde kullanılmak üzere çevrimiçi yapıldı. Yazılımın kullanım amacı, bilgileri topladıktan sonra ve makine öğrenmesi (ML) destek vektör makinesi (SVM) teorisini kullanarak, bilgilerin eğitilmesi ve çevrimiçi veriler kullanılarak konum tespit sisteminin bir modelinin oluşturulmasıydı. Python, bu konuda verimli bir sistem programlama dili olarak kullanılmıştır ve makine öğrenmesini destekleyen kütüphaneler içermektedir. SVM teorisini doğrusal bir yöntem olarak kullanan sınıflandırma doğruluğu ve hızı, sistemin yüksek doğruluk ve iyi hızını sergilemekte, birkaç saniye içinde %87'ye varan doğruluğa ulaşmaktadır.

Özet (Çeviri)

Position estimation and approximation is one of the most significant and challenging tasks in indoor location detection using global navigation systems. This reserch deal with the indoor human tracking system. The practical model the use study interlocks handles a floor containing seven rooms of different dimensions to add more challenges to the system and give realism to this work. It consists of hardware types of equipment and software. The hardware equipment used contains Node MCU ESP8266 Microcontroller, serial communication, micro USB charger, polymer lithium-ion battery, OLED 128*64 display, and HC-05 Bluetooth model. These a kind of equipment are small in size with low power, low cost, and high-speed response. The data information of this model is collected by using Wi-Fi and transmitted via Bluetooth. This work presents the design and analysis of Wi-Fi RSSI from the received radio frequency signals for human location detection in an indoor environment. The way of working with the information was done offline to gather site information for the project and online to be utilized in identifying the location during system operation. The purpose of using the software was that after collecting the information and by using the machine learning (ML) support vector machine (SVM) theory, the information was trained and a model of the location detection system was built using online data. Python has been used as a system programming language that is efficient in that and it contains libraries that support machine learning. The classification accuracy and speed employing SVM theory as a linear method exhibits high accuracy and good speed of the system, it reaches up to 87% accuracy within a few seconds.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Kapalı alan konum belirlemede RFID ve UWB teknolojilerinin performans karşılaştırılması

    The performance comparison of RFID and UWB technologies in indoor positioning

    ÖMER FARUK BAĞDATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR

  3. Navigation and path planning for mobile robots in a dynamic environment

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Astronomi ve Uzay BilimleriCranfield University

    DR. GİLBERT TANG

  4. Mobil robotlarda Markov konumlama tabanlı navigasyon

    Navigation in mobile robots based on Markov localization

    MUSTAFA TANIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. Riskli alanlar için LPG takılı araçların bilgisayarlı görü teknikleriyle tespit edilmesi

    Detection of LPG fitted vehicles for risky areas with computer vision techniques

    ÖZNUR SUÇEKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL FATMA TÜRKER