Gömülü sistemlerde makine öğrenmesi ile seri-optik haberleşmelerde veri bozulmasının tahmini ve iyileştirilmesi
Estimation and improvement of data corruption in serial-optical communications with machine learning in embedded systems
- Tez No: 900558
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Dış ortamda bulunan elektrik sayaçlarında, güneş ışığı seri optik haberleşmede bozulmalara neden olmakta ve sayaç ile haberleşme sağlanamamaktadır. Sayaçların okunması için kullanılan Bluetooth optik port okuyucunun ışıma şiddetinin dinamik olarak ayarlanması bu soruna alternatif bir çözüm oluşturmaktadır. TensorFlow-Lite kullanılarak ortam şartlarına uygun ışıma şiddetini tespit eden bir model geliştirilmiştir. Bu model bir mikrodenetleyici içerisinde çalıştırılarak, mikrodenetleyiciye bağlı bir ışık sensörü üzerinden okunan ortam koşularına göre haberleşme için gerekli ışıma şiddetinin ayarlanmasını ve haberleşmenin mümkün olmadığı durumların da önceden tespit edilmesi sağlamıştır. Yapılan bu çalışma sonucunda, mikrodenetleyiciye takılan ışık sensörü ile ortam ışık seviyeleri okunarak TensorFlow-Lite modelinde sınıflandırılmıştır. Bu sayede, derin öğrenme ağı ile güneş ışımalarının yüksek ya da düşük olduğu değişken dış ortam koşullarına göre ışıma şiddetini ayarlayarak optik haberleşmenin gerçekleşmesini sağladığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In outdoor environments, sunlight causes corruptions in serial optical communication, rendering communication with electricity meters impossible. Dynamically adjusting the infrared light intensity of the Bluetooth optical port reader used for meter reading provides an alternative solution to this issue. A model capable of determining the appropriate emission intensity for environmental conditions has been developed using TensorFlow-Lite. This model is implemented on a microcontroller, which adjusts the necessary emission intensity for communication based on ambient conditions read through a light sensor connected to the microcontroller, and also identifies situations where communication is not feasible. As a result of this study, ambient light levels were read with a light sensor attached to the microcontroller and classified using the TensorFlow-Lite model. Consequently, it was observed that the deep learning network adjusted the emission intensity according to varying outdoor conditions, where sunlight intensity could be high or low, thereby ensuring the feasibility of optical communication.
Benzer Tezler
- Real-time anomaly detection in UAV systems using TinyML on ARM Cortex-M microcontrollers
ARM Cortex-M mikrodenetleyicilerde gömülü makine öğrenmesi kullanarak İHA sistemlerinde gerçek zamanlı anomali tespiti
MEHMET ALPEREN BAKICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak hastalık tahmininin gömülü sistemlerde gerçeklenmesi
Machine learning algorithms for disease prediction in embedded systems
ASİLAY VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET EMİN ŞAHİN
- Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models
Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti
AHMET DEMİREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
- Akıllı çiftlikler için büyük veri analizi
Big data analysis for smart farming
DUYGU NAZİFE ZARALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACER KARACAN
- A hardware based gunshot sound detection system
Donanım tabanlı silah sesi tespit sistemi
MUSTAFA KORAY AKÇOCUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ