Prepoznavanje događaja u okruženju Interneta stvari primjenom strojnog učenja

završni rad

• Naslov (engleski): Events identification in the Internet of Things environment by applying machine learning
• Autor: Matko Nikolić
• Mentor: Marko Jurčević (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Jurčević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Leniček (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Jure Konjevod (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-07, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

TinyML je novi i rastući način primjene strojnog učenja koji kombinira ugradbene uređaje s modelima strojnog učenja. Prednosti su: decentralizacija, brža obrada podataka, privatnost, rasterećenje središnjeg sustava. U teoretskom dijelu ovoga rada obrađeni su najpopularniji ugradbeni uređaji koji podržavaju TinyML kao i najpopularniji razvojni okviri. U praktičnome dijelu zadatka je razvijen model strojnog učenje za dva uređaja koja emuliraju palice korištene za signaliziranje za parking zrakoplova te na temelju akceleracije detektiraju o kojem signalu se radi. Korišteni uređaji su dva FiPy modula i dvije Pysense 2.0x senzorske pločice.

Sažetak (engleski)

TinyML is a new and growing way of applying machine learning. TinyML is a combination of embedded devices with machine learning and the main advantages are: decentralization, faster data processing, enhanced privacy and relieving the servers. In the theoretical part of this thesis are described most popular embedded devices which support TinyML and the most popular frameworks. In the practical part, a model of machine learning is trained for two devices which represent wands used for aircraft marshalling signals and different signals are detected based on acceleration. For hardware, two FiPy development modules were used and two Pysense 2.0x sensor shields.

• Ključne riječi: internet stvari; klasifikacija; strojno učenje; prepoznavanje pokreta; ugradbeni uređaji; TinyML; slučajne šume
• Ključne riječi (engleski): internet of things; classification; machine learning; movement classification; embedded; TinyML; random forrest
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:541818
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-07-13 10:24:31