Akıllı bileklik kullanarak aktivite tanıma uygulamaları
Activity recognition applications using smart wristband
Yazar: TUBA ŞAHİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BAYINDIR
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnsanların günlük hayattaki aktiviteleri hakkında bilgi edinme ihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Bu ihtiyaca binaen günlük aktivitelerin tespitine yönelik pek çok yöntem (kamera ile hareket tespiti, algılayıcılar ile hareket tespiti vb.) geliştirilmiştir. Günlük hayatta aktivite tanımaya yönelik çalışmalar yaygınlaşırken öte yandan spor, sağlık, inşaat sektörü gibi pek çok alanda da aktivite tanıma önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında ivmeçölçer ve pusula algılayıcılarından yararlanılarak spor (koşma, yürüme, araç kullanma, kayak yapma ve snowboard) ve inşaat aktiviteleri (matkapla delme, duvar boyama, musluk sıkma, duy vidalama, testere ile kesme ve çekiçle delme) için aktivite tanıma gerçekleştirilmiştir. Aktiviteler için algılayıcı verilerinin toplanması için içerisinde Photon geliştirme kartı ve algılayıcılar yer alan bir bileklik kullanılmıştır. Spor ve inşaat aktiviteleri için iki ayrı veri kümesi oluşturulmuştur. Spor aktiviteleri için ivmeölçer algılayıcısından yararlanılarak toplamda on bin veri toplanırken inşaat aktiviteleri ivmeölçer ve pusula algılayıcılarından yararlanılarak toplamda altmış bin veri toplanılmıştır. Elde edilen ham veriler işlenerek çeşitli öznitelikler (ortalama, min, max, korelasyon vb.) çıkarılmıştır. Spor aktiviteleri için yirmi iki öznitelik kullanılmış ve inşaat aktiviteleri için kırk dört öznitelik kullanılmıştır. K-en yakın komşu, Näive Bayes, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makineleri sınıflandırma yöntemleri kullanılarak aktivite sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Yöntemlerin uygulanması sonucu oluşan doğruluk yüzdeleri, farklı parametreler ile incelenmiştir. Kullanılan her bir sınıflandırma yöntemi ve aktivite kombinasyonu için %90'ın üzerinde başarı elde edilmiştir. Yapılan çalışma, bildiğimiz kadarıyla, hem spor (snowboard) hem de inşaat için (matkapla delme, vidalama) daha önce kullanılmayan aktivitelerin kullanılması ve inşaat aktivitelerinde aktiviteye göre veri toplama cihazının konumunun değiştirilmemesi yönleriyle literatürdeki mevcut çalışmalardan ayrılmaktadır.

Abstract:
The requirement of learning about people's activities in daily life is increasing day by day. Consequently, many methods (motion detection with camera, motion detection with sensors, etc.) have been developed for the detection of daily activities. While studies aimed at recognizing activities in daily life become widespread, it is also important to recognize activities in many fields such as sports, health, and construction sectors. In this study, activity recognition for sports (running, walking, driving, skiing, and snowboarding) and construction activities (drilling, screwdriving, wall painting, hammering, sawing, and tap clamping) was realized by using accelerometer and compass sensors. In order to to collect the sensor data for activities, a wristband containing Photon development card and sensors was used. Two separate data sets were created for sports and construction activities. A total of ten thousand data were collected by using accelerometer sensor for sports activities, and sixty thousand data were collected by using accelerometer and compass sensors for construction activities. The raw data obtained were processed, and various features (mean, min, max, correlation, etc.) were extracted for classification algorithms. Twenty-two features were used for sports activities, and forty-four features were used for construction activities. Activity classification was performed using K-nearest neighbor, Näive Bayes, Random Forest, and Support Vector Machines classification methods. Accuracy percentages obtained from the application of the methods were examined with different parameters. Over 90% success was achieved for each classification method and activity combination. As far as is known,  the present study differs from existing studies in the literature in respect to use activities which is not previously used for both sports (snowboarding) and construction (drilling, screwing) and not to change the position of the data acquisition device according to activity in construction activities