Geri Dön

Human detection through walls using FMCW radar sensor

FMCW radar sensörü ile duvar arkasında canlı tespiti

  1. Tez No: 891926
  2. Yazar: ZAINAB ELFATIH MOHAMED MALIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL, DR. ÖĞR. ÜYESİ ZİYA CİHAN TAYŞİ
  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: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MESUT KARTAL

    PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH

  3. Human fall detection using non-contact radar sensor

    Radar sensörü ile temassız düşme algılama

    KHADİJA HANİFİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

  4. 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

    İngilizce

    2021

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEGÜL GÖLCÜ

  5. Rare cell enrichment from blood by using dielectrophoresis

    Dielektroforez yöntemi ile kandan ender hücre zenginleştirilmesi

    GÜRHAN ÖZKAYAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK KÜLAH

    DR. EBRU ÖZGÜR