Derin öğrenme ve tinyml ile gerçek zamanlı düşme tespiti
Real-time fall detection with deep learning and tinyml
- Tez No: 908938
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN UYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Halk Sağlığı, Mühendislik Bilimleri, Science and Technology, Public Health, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu tez çalışması, yaşlı nüfus arasında yaygın ve ciddi bir sağlık riski olan düşmelerin gerçek zamanlı tespiti için Derin Öğrenme ve TinyML teknolojilerinin entegrasyonunu araştırmaktadır. Düşmeler, yaşlı bireyler için büyük bir sağlık tehdidi oluşturmakta olup, erken tespit edilmesi ciddi yaralanmaların önlenmesi açısından kritiktir. Bu çalışmada, düşük güç tüketen mikrodenetleyiciler üzerinde derin öğrenme modellerinin verimliliğini artırmak için TinyML teknolojisinin potansiyeli incelenmiştir. Düşme olayının yaşanması durumunu görüntü tabanlı, güvenilir, hızlı ve gerçek zamanlı olarak gömülü bir sistemde çalışarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında, görüntü tabanlı düşme tespiti için Arduino Nicla Vision gömülü sistem kartı kullanılmıştır. Model, halka açık düşme veri setleri ve kişisel izinle elde edilen gerçek yaşam verileri kullanılarak eğitilmiştir. TinyML araçları ile optimize edilen model, düşük güç tüketimi ve yüksek doğruluk oranları sunarak mikrodenetleyiciye entegre edilmiştir. Modelin performansı, çeşitli senaryolar altında test edilmiş ve değerlendirilmeye alınmıştır. Deneysel sonuçlar, MobileNetV2 0.35 modeli ile FOMO (Faster Objects More Objects) algoritmalarının entegrasyonu ile oluşturulan model düşme tespiti için yüksek doğruluk oranları sağladığını göstermektedir. Model, normal hareketler için %84.1 ve düşme hareketleri için %87.7 eğitim başarı oranına ve %86.37 test doğruluk oranına ulaşmıştır. Precision, Recall ve F1 Skoru gibi performans metriklerinde yüksek değerler elde edilmiştir.Bu bulgular, FOMO MobileNetV2 0.35 modelinin düşük güç tüketimi ve yüksek doğruluğu nedeniyle gömülü sistemler için ideal bir çözüm olduğunu göstermektedir. Bu çalışmanın sonucunda, düşük maliyetli, yüksek doğrulukta, taşınabilir ve kapsamlı düşme tespit sistemlerinin geliştirilmesine yönelik önemli bir katkı sağlanması beklenmektedir. Bu, özellikle yaşlı bakımı ve evde hasta takibi gibi alanlarda önemli sosyal ve ekonomik etkilere sahip olabilir.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates the integration of Deep Learning and TinyML technologies for the realtime detection of falls, which pose a common and serious health risk among the elderly population. Falls represent a significant threat to older individuals, and early detection is crucial for preventing severe injuries. This study explores the potential of TinyML technology to enhance the efficiency of deep learning models on low-power microcontrollers. The aim is to detect fall incidents in a reliable, fast, and real-time manner, using an embedded system based on visual input. The research involves the use of the Arduino Nicla Vision embedded system board for visual-based fall detection. The model was trained using publicly available fall datasets as well as real-life data obtained with permission. Optimized through TinyML tools, the model was integrated into a microcontroller, offering low power consumption and high accuracy rates. The performance of the model was tested and evaluated under various scenarios. Experimental results show that the model, created through the integration of the MobileNetV2 0.35 model and the FOMO (Faster Objects More Objects) algorithm, achieved high accuracy rates for fall detection. The model reached a training success rate of %84.1 for normal movements and %87.7 for fall movements, with a test accuracy rate of %86.37. High values were obtained in performance metrics such as Precision, Recall, and F1 Score. These findings demonstrate that the FOMO MobileNetV2 0.35 model is an ideal solution for embedded systems due to its low power consumption and high accuracy. In conclusion, this study is expected to make a significant contribution to the development of lowcost, highly accurate, portable, and comprehensive fall detection systems. This could have important social and economic impacts, particularly in fields such as elderly care and home-based patient monitoring.
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
- TINYML tabanlı gömülü sistem ile EKG sinyalinden kardiyak aritmilerin tespiti
Detection of arrhythmias from ECG signal using TINYML-based embedded system
DOĞAN CAN ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN ALBAYRAK
- A new approach for classifying maize crop diseases using IoT-based deep learning convolutional networks
IoT tabanlı derin öğrenme evrimisel ağları kullanarak mısır ürün hastalıklarının sınıflandırılmasına yönelik yeni bir yaklaşım
NABIL MUSTAFA OMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. NIMA JAFARI NAVIMIPOUR
- Tinyml tabanlı görsel işitsel anahtar kelime tespiti
Tinyml based audio visual keyword detection
MEHMET TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT ERDEM
- Derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ teknikleri ile beyin tümörlerinin tespiti ve analizi
Detection and analysis of brain tumors using deep learning and explainable artifical intelligence techniques
MUSTAFA ÖZLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METE ÇELİK
DR. ÖĞR. ÜYESİ NUH AZGINOĞLU