Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Teigar, Henry" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 1 1
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Vastuvõetud signaalide tugevusel põhinev lokaliseerimine siseruumides
    (2018) Teigar, Henry; Meelis Kull
    Inimeste lokaliseerimine siseruumides on viimase aastakümne jooksulkõvasti populaarsust kogunud. Selleks on välja pakutud ning testitud erinevaid viise.Käesolev töö proovib ennustada inimese asukohta SPHERE testmajas. SPHERE ontervisehoiuga seotud projekt, mille eesmärgiks on kasutada sensortehnoloogiat, et näiteks varakult tuvastada erinevaid haiguseid, jälgides inimese tegevusi tema kodus. Täpne inimese asukoha määramine võib selleks olulist infot anda. Lokaliseerimiseks kasutatakse siin töös vastuvõetud signaali tugevuse (ingl received signal strength indicator - RSSI) väärtuseid fikseeritud vastuvõtjate ja mobiilse sensori vahel. Selleks kasutatakse kahte masinõppe meetodit: peidetud Markovi ahelaid (ingl hidden Markov model - HMM) ning k-lähima naabri (ingl k-nearest neighbor - k-NN) algoritmi. Antakse ka detailne ülevaade mõlema meetodi implementatsiooni protsessist kasutades SPHERE andmestikku. Viimaseks esitatakse mõlema meetodiga saadud tulemused ning võrreldakse neid. Leiti, et k-NNi võimekus peale tunnuste eeltöötlemist oli oodatust parem, saavutades ruumisiseseid täpsusi 90% ümber. Esialgne HMMi võimekus oli sarnane k-NNi omaga, kuid meie pakutud HMMi muudatustega suudeti viimaks saavutada täpsuseid kuni 96%.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2025 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet