prikaz prve stranice dokumenta Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:659355
Relja, Zvonimir
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Relja, Z. (2018). Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355

Relja, Zvonimir. "Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355

Relja, Zvonimir. "Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355

Relja, Z. (2018). 'Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355

Relja Z. Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355

Z. Relja, "Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:659355
Podaci o radu
NaslovPrimjena tehnika dubokog učenja u okruženju automatizacije doma u sustavima interneta stvari
Naslov (engleski)Deep Learning Applications in IoT Environments for Home Automation
AutorZvonimir Relja
MentorJosip Knezović (mentor)
Član povjerenstvaJosip Knezović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Bosnić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Čavrak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom projektu, tehnologija dubokog učenja koristi se za stvaranje specifičnog okruženja za inteligentni kućni sustav koji otkriva i prepoznava kretanje na ulaznim vratima i vanjskoj balkonskoj ogradi. Kako bi se uspješno ispunili svi zahtjevi projekta, koriste se dva ESP32 mikrokontrolera, dva detektora pokreta, dvije kamere, jedan Bluetooth zvučnik i stroj s najmanje 1000 megabajta radne memorije. Uspostavljeni sustav treba pozdraviti poznatu osobu na ulaznim vratima, upozoriti vlasnika kuće na moguću prijetnju ili samo otjerati pticu s vanjske ograde na balkonu. Korištena su razna softverska rješenja i metode dubokog učenja; protokoli HTTP i MQTT, prepoznavanje lica i metode otkrivanja objekata, openHAB sustav, Telegram aplikacija, Django softver i razne Python knjižnice.
Sažetak (engleski)
In this project, deep learning technology is used to create a specific home IoT environment that would detect and identify the movement at the front door and at the outdoor balcony fence. To successfully meet all the claims of the project, two ESP32 microcontrollers, two motion detectors, two cameras, one Bluetooth speaker, and a machine with at least 1000 megabytes of RAM are used. Established IoT system needs to greet a familiar person at the front door, warn a homeowner of a possible threat, or just repeal a bird from the outdoor balcony fence. Various software solutions and deep learning methods were used; protocols HTTP and MQTT, face recognition and object detection methods, openHAB architecture, Telegram application, Django software, and various Python libraries.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:659355
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-14 00:25:24