Human detection through walls using FMCW radar sensor
FMCW radar sensörü ile duvar arkasında canlı tespiti
- Tez No: 891926
- Danışmanlar: PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYA CİHAN TAYŞİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Binaların yıkıldığı büyük etkili depremlerden sonra göçük altında kalan kişilerin kurtarılması için yapılan çalışmalarda en önemli güçlüklerden biri göçük altındaki kişilerin bilinçlerini yitirmesi veya zaman ilerledikçe yerlerinin tespit edilmesini sağlayacak ses, hareket gibi işaretleri verememeleri sebebi ile yerlerinin tespit edilememesidir. Bu tez çalışmasında duvar arkasındaki kişilerin varlığının ve aktivitelerinin tespit edilmesi için bir sistem tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Bu kapsamda farklı özelliklerdeki duvar ve engeller arkasındaki kişilerin bilgisi 3.2 GHz, 10 GHz ve 24 GHz frekanslarında çalışan sürekli dalga radarları (Continous Wave Radar, CWR) ile toplanarak, kişilerin durağan, yavaş hareket ve hızlı hareket halinde olduğu örnekleri içeren bir veri kümesi hazırlanmıştır. İnsan tespiti ve yaptığı hareketin sınıflandırılması için istatistiksel özellikler, zamansal özellikleri ve frekans alanı özellikleri dahil olmak üzere toplam 27 özellik elde edilmiştir. Bu özellikler farklı özellik azaltma yöntemleri kullanılarak azaltılmıştır. Daha sonra Destek Vektör Makinesi, k-En Yakın Komşuluk, Karar Ağaçları, Naive Bayes, Lojistik Regresyon ve Rastgele Orman yöntemleri ile geliştirilen modellerin başarısı değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, 24 GHz sürekli dalga radar algılayıcıları ile toplanan veri için Rastgele Orman yöntemi ile geliştirilen insan tespiti ve hareket sınıflandırma modelinin en başarılı sonucu verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
After an earthquake, one of the most significant challenges in rescue operations is the difficulty in locating people trapped under the rubble because they are unconscious or unable to make sounds or movements over time. In this thesis, a system has been designed and implemented to detect the presence and activities of people behind walls. In this context, data has been taken for individuals behind various types of walls and obstacles were collected using continuous wave radars (CWR) operating at 3.2 GHz, 10 GHz, and 24 GHz frequencies. A dataset was prepared, including examples of people in stationary, slow movement, and fast movement states. A total of 27 features, including statistical, time domain and frequency domain characteristics were extracted for human detection and action recognition. These features were reduced using various feature selection and extraction methods. The performance of models developed using Support Vector Machines, k-Nearest Neighbors, Decision Trees, Naive Bayes, Logistic Regression, and Random Forest methods was then evaluated. As a result of the evaluations, it was observed that the human detection and action recognition model developed with the Random Forest method gave the most successful results for the data collected with 24 GHz frequency modulated continuous wave radar sensors.
Benzer Tezler
- Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR
Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti
CANSU BÜYÜKHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH
- Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar
Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi
CANSU EREN
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH
- Human fall detection using non-contact radar sensor
Radar sensörü ile temassız düşme algılama
KHADİJA HANİFİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
- Detection of the interaction of new flavonoid derivatives with dsDNA by analytical methods
Yeni flavonoid türevlerinin dsDNA ile etkileşiminin analitik yöntemler ile tespiti
BUŞRA BEKAR YILDIRMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÖLCÜ
- Rare cell enrichment from blood by using dielectrophoresis
Dielektroforez yöntemi ile kandan ender hücre zenginleştirilmesi
GÜRHAN ÖZKAYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK KÜLAH
DR. EBRU ÖZGÜR