Indoor human tracking system using mobile networks

Konum tahmini ve tahmini, küresel navigasyon sistemleri kullanılarak iç mekan konum tespitinde en önemli ve zorlu görevlerden biridir. Bu proje, iç mekan insan takip sistemi ile ilgilidir. Bu projedeki pratik model, sisteme daha fazla zorluk eklemek ve bu işe gerçekçilik kazandırmak için farklı boyutlarda yedi oda içeren bir katı ele alıyor. Donanım türleri, ekipman ve yazılımlardan oluşur. Kullanılan donanım ekipmanı Node MCU ESP8266 Mikrodenetleyici, seri iletişim, mikro USB şarj cihazı, polimer lityum iyon pil, OLED 128*64 ekran ve HC-05 Bluetooth modelini içermektedir. Bu ekipman parçaları, düşük güç, düşük maliyet ve yüksek hızlı yanıt ile küçük boyutludur. Bu modelin veri bilgileri Wi-Fi kullanılarak toplanır ve Bluetooth ile iletilir. Bu çalışma, bir kapalı ortamda insan konum tespiti için alınan radyo frekansı sinyallerinden Wi-Fi RSSI'nin tasarımını ve analizini sunar. Bilgilerle çalışma şekli, proje için saha bilgisi toplamak için çevrimdışı ve sistem çalışması sırasında yerin belirlenmesinde kullanılmak üzere çevrimiçi yapıldı. Yazılımın kullanım amacı, bilgileri topladıktan sonra ve makine öğrenmesi (ML) destek vektör makinesi (SVM) teorisini kullanarak, bilgilerin eğitilmesi ve çevrimiçi veriler kullanılarak konum tespit sisteminin bir modelinin oluşturulmasıydı. Python, bu konuda verimli bir sistem programlama dili olarak kullanılmıştır ve makine öğrenmesini destekleyen kütüphaneler içermektedir. SVM teorisini doğrusal bir yöntem olarak kullanan sınıflandırma doğruluğu ve hızı, sistemin yüksek doğruluk ve iyi hızını sergilemekte, birkaç saniye içinde %87'ye varan doğruluğa ulaşmaktadır.