Browsing by Subject "New applications"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    İnsan hareketlerinin PIR-sensör tabanlı bir sistemle sınıflandırılması
    (IEEE, 2008-04) Urfalıoğlu, Onay; Soyer, Emin B.; Töreyin, B. Uğur; Çetin, A. Enis
    Bu bildiride, tek bir pasif kızılberisi sensörü (PIR) kullanarak beş farklı insan hareketi ve bir hareketsiz arkaplan gürültüsünden oluşan toplam 6 çeşit olay için bir sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Otomatik olay sınıflandırma sistemleri, dinamik süreçler barındıran ortamlar için yeni uygulamalara fırsat vermektedir. Olay sınıflandırması, herhangi bir sensör ya da sensör dizisinden gelen işaretlerin analiz edilerek, belirli bir olaya ait dinamik süreçle eşleştirilmesi olarak tanımlanabilir. Genelde, insan etkinliklerinin izlenmesi uygulamalarında kamera ve mikrofonlar kullanılmaktadır. Bir alternatif veya bir tümleyici yaklaşım olarak, bahsi geçen uygulamalarda PIR sensörleri de kullanılabilir. Bu bildiride, olay sınıflandırılması için Bayes yaklaşımına dayalı olan şartlı Gauss karışım modeli (CGMM) kullanımı önerilmektedir. Deneysel çalışmalarda, bu yaklaşımın başarılı olduğu görülmüştür.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Rule-based in-network processing in wireless sensor networks
    (IEEE, 2009-07) Şanlı, Ö.; Körpeoğlu, İbrahim; Yazıcı, A.
    Wireless sensor networks are application-specific networks, and usually a new network design is required for a new application. In event-driven wireless sensor network applications, the sink node of the network is generally concerned with the higher level information describing the events happening in the network, not the raw sensor data of individual sensor nodes. As the communication is a costly operation in wireless sensor networks, it is important to process the raw data triggering the events inside the network instead of bringing the raw data to the sink and processing it there. This helps reducing the total amount of packets transmitted and total energy consumed in the network. In this paper, we propose a new method that distributes the information processing into the sensor network for event-driven applications. We also describe an application scenario, healthcare monitoring application, that can benefit from our approach. © 2009 IEEE.