Dergiler / Sakarya University Journal of Science / 2015 / Cilt: 19 Sayı: 1

Akıllı telefon temelli birey takip sistemi

A personal tracking system based on smartphone

Sayfa
75–82
Yayın Tarihi
2015-04-21
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada Android tabanlı akıllı telefona sahip bir bireyin GPS sensöründen elde edilen veriler ile konumunun ve ivmeölçer sensöründen elde edilen veriler ile de düşme, yürüme vb. vücut aktivitelerinin izlenebildiği bir web temelli uzaktan izleme sistemi sunulmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüzde mobil teknolojiye sahip cihazlar sahip oldukları kamera, jiroskop, ivmeölçer, ısı, nem, GPS vb. sensörler ve 3G/WiFi/Bluetooth gibi kablosuz haberleşme teknolojileri sayesinde hayatımızın her noktasına temas etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Akıllı telefonlarda sunulan bu sensörler aracılığı ile toplanan verilerin işlenmesi ve analizi sayesinde bireylerin uzaktan izlenmesi mümkün olmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada Android tabanlı akıllı telefona sahip bir bireyin GPS sensöründen elde edilen veriler ile konumunun ve ivmeölçer sensöründen elde edilen veriler ile de düşme, yürüme vb. vücut aktivitelerinin izlenebildiği bir web temelli uzaktan izleme sistemi sunulmaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Uzaktan İzleme · GPS · Akıllı Telefon

Özet

Günümüzde mobil teknolojiye sahip cihazlar sahip oldukları kamera, jiroskop, ivmeölçer, ısı, nem, GPS vb. sensörler ve 3G/WiFi/Bluetooth gibi kablosuz haberleşme teknolojileri sayesinde hayatımızın her noktasına temas etmektedir. Akıllı telefonlarda sunulan bu sensörler aracılığı ile toplanan verilerin işlenmesi ve analizi sayesinde bireylerin uzaktan izlenmesi mümkün olmaktadır. Bu çalışmada Android tabanlı akıllı telefona sahip bir bireyin GPS sensöründen elde edilen veriler ile konumunun ve ivmeölçer sensöründen elde edilen veriler ile de düşme, yürüme vb. vücut aktivitelerinin izlenebildiği bir web temelli uzaktan izleme sistemi sunulmaktadır.

Abstract

Today, the mobile devices supporting 3G/WiFi/Bluetooth wireless communication technology are in contact with every point of our daily life through advanced components and sensors such as camera, gyroscope, accelerometer, temperature, humidity, GPS and so on. These sensors placed in smartphones make the remote monitoring of individuals possible by the analysis and processing of the accumulated data. This study presents a web-based remote monitoring system that tracks body movements (fall, walking, etc.) and location data of the people equipped with Android-based smartphone using data gathered from GPS and accelerometer sensors. In the mobile application, while GPS sensor data are used to obtain personal location information, the data acquired from the accelerometer sensor are used to determine physical user activities such as walking and falling. However, the developed web interface benefiting from Google Maps API, monitors and visualizes mobile users’ physical activities (walking, falling etc.) graphically. It also gives useful information about the locational weather condition (temperature and humidity) where the users located in.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BATMAZ, B., ÇELİK, Z., BAYILMIŞ, C., KIRBAŞ, İ. (2015). Akıllı telefon temelli birey takip sistemi. Sakarya University Journal of Science, Cilt: 19 Sayı: 1, 75–82. https://ajindex.com/articles/942435

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (5)

  1. Su, X., Tong, H. and Ji, P. (2014) ‘Activity Recognition with Smartphone Sensors’, Tsinghua Science and Technology, vol. 19, no. 3, June, pp. 235-249.
  2. Dai, J., Bai, X., Yang, Z., Shen, Z., Xuan, D. (2010) ‘Mobile phone-based pervasive fall detection’, Personal and Ubiquitous Computing, vol. 14, no. 7, April, pp. 633-643.
  3. Martin, E., Vinyals, O., Friedland, G., Bajcsy, R. (2010) ‘Precise Indoor Localization Using Smart Phones’, Proceedings of the international conference on Multimedia ACM MM'10, New York, USA, pp. 787 – 790. Habib, M. A., Mohktar, M. S., Kamaruzzaman, S. B., Lim, K. S., Pin, T. M. and Ibrahim, F. (2014) ‘Smartphone-Based Solutions for Fall Detection and Prevention: Challenges and Open Issues’, Sensor, vol. 14, no. 4, April, pp. 7181-7208.
  4. Zhang, R., Bannoura, A., Höflinger, F. (2013) ‘Indoor Localization Using A Smart Phone’, IEEE Sensors Applications Symposium (SAS) Yavuz G., Kocak M., Ergun G., Alemdar H., Yalcin H., Incel O.D., Akarun, L. and Ersoy C. (2010) ‘A smartphone based fall detector with online location support’, Proceedings of the International Workshop on Sensing for App Phones; Zurich, Switzerland, 2 November 2010, pp. 31–35.
  5. Bayıroğlu H., Ayan, K. (2014) ‘Android üzerinde web tabanlı çocuk takip sistemi’, SAÜ Fen Bilimleri Dergisi, vol. 18, no. 2, pp. 87-91 Samsung GearFit, [Online], Avaliable: http://www.samsung.com/global/microsite/gear/gearfit_features.html, 2014. Jawbone, [Online], Available: https://jawbone.com/, 2014. Hitachi, [Online], Available: http://www.hitachi-systems.com/eng/news_eng/2013/20130806.html, 2014.