Multilevel object tracking on big graph data using interval type-2 fuzzy systems in wireless multimedia sensor networks

Kablosuz çoklu ortam duyarga ağları (KÇODA), ev güvenliğinden, bir sınır karakolundaki göçmen gözetimine kadar farklı alanlarda uygulanan otomasyon sistemlerinin temel unsurlarıdır. Bu tip uygulamaların birçoğunda, veri analizi için sensör verilerinin işlenmesi gerekir. Ancak, ham sensör verilerinin yorumlanması ve içerisinde barındırdığı bilgilerin açığa çıkarılması birçok açıdan zor bir konudur. Sensör verilerinin ölçüm aralığı sık olduğundan, hacim ve hız nedeniyle verinin büyük veri olarak ele alınması gerekir. Ne yazık ki, geleneksel yaklaşımlar büyük veri analizlerinde, özellikle de veriler arasındaki karmaşık ilişkilerin çıkarılmasında pek de iyi performans göstermezler. Bu tezde, büyük grafik veri modeli kullanılarak geliştirilen yeni bir bulanık nesne izleme yaklaşımı, çokkatmanlı füzyondan yararlanılarak önerilmektedir. Bu yaklaşım üç ana adımdan oluşur: düğüm-içi füzyon, düğümler-arası füzyon ve nesne yörüngesi oluşturulması. Düğümler-arası füzyon, her sensör düğümde nesne algılama ve izlemeden faydalanırken, düğümler-arası füzyon, komşu sensörler aracılığıyla zaman-mekansal verileri kullanır. Daha sonra, tüm sensör düğümlerindeki tüm yörüngeler, kablosuz çoklu ortam duyarga ağı boyunca uzanan ortak yer düzlemindeki yörüngeleri oluşturmak için bulanıklık kullanılarak birleştirilir. Yörünge verilerinde belirsizlik doğası gereği mevcut olduğundan, çıkartılmış yörüngelerin yanı sıra yörünge tahmini ve anomali tespiti gibi diğer analitikler için bulanık mantık sistemleri çalışılmıştır. Prototip bir sistem geliştirildi ve hem sentetik hem de gerçek dünya veri kümeleriyle, önerilen yaklaşımın performansını değerlendirmek için çeşitli deneyler yapıldı. Sonuçlar göstermektedir ki, düğümler-arası ve düğüm-içi füzyonlara ek olarak üçüncü katman füzyon kullanımı, KÇODA uygulamalarındaki nesne izleme için önemli ölçüde daha iyi performans sağlamaktadır. Deneyleri yapmak için GeoLife Trajectories ve Maritime Cadastre veri kümeleri, farklı gerçek dünya senaryolarına girdi olarak kullanıldı, ve sonuçlar aralık tip-2 bulanık mantık kullanımının hem yörünge çıkarmada hem de analizde performansı arttırdığını doğrulamaktadır.