Indoor human tracking system using mobile networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 789438
- Danışmanlar: DOÇ. DR. INDRIT MYDERRİZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Gelişim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- A distributed human identification system for indoor environments
Kapalı ortamlar için dağıtık mimarili insan tanıma sistemi
EMRE SERCAN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR
- Navigation and path planning for mobile robots in a dynamic environment
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA DEMİRCAN
- Mobil robotlarda Markov konumlama tabanlı navigasyon
Navigation in mobile robots based on Markov localization
MUSTAFA TANIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL FATMA TÜRKER