prikaz prve stranice dokumenta Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari
Rad nije dostupan
diplomski rad
Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari
2019. urn:nbn:hr:168:067755
Knezović, Jure
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Knezović, J. (2019). Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755

Knezović, Jure. "Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755

Knezović, Jure. "Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755

Knezović, J. (2019). 'Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755

Knezović J. Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 11.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755

J. Knezović, "Primjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:067755
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena tehnika dubokog učenja u okruženju pametnih zgrada u sustavima interneta stvari
Naslov (engleski)Deep Learning Applications in IoT Environments for Smart Building Automation
AutorJure Knezović
MentorJosip Knezović (mentor)
Član povjerenstvaJosip Knezović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIgor Čavrak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Bosnić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom projektu su povezane tehnike dubokog učenja sa sustavima interneta stvari tako da udaljeni modul koji detektira pokret dojavljuje poslužitelju da se dogodio pokret, te poslužitelj u ovisnosti o periodu dana i dostupnosti kamere na odgovarajućem modulu odlučuje želi li dohvatiti sliku s kamere i provesti prepoznavanje osobe, nakon kojeg može dopustiti, odnosno zabraniti pristup osobi. Osim kontrole pristupa putem prepoznavanja osobe, u projektu su izvedene i kontrola pristupa korištenjem senzora pokreta, koja u određenom periodu dana dozvoljava pristup, kontrola pristupa korištenjem NFC tehnologije putem aplikacije za pametne telefone s operacijskim sustavom Android, te kontrola pristupa putem Web sučelja. Za ispunjenje svih zahtjeva projekta korištena je mreža mikrokontrolera ESP32. Jezgra projekta se nalazi na poslužitelju te uključuje prepoznavanje lica, API i web sučelje s podrškom za administraciju i komunikaciju s udaljenim modulima.
Sažetak (engleski)
In this project, deep learning techniques are connected with the Internet of Things, in a way that the remote module that detects movement notifies the server about movement, and the server, depending on the period of the day and the availability of the camera on the remote module, decides whether to retrieve a picture from the camera and perform a person's identification using face recognition, after which it may or may not allow access to a person which triggered motion sensor. In addition to access control using face recognition, this project also implements so called unattended access control using the motion sensor, which allows access during a certain period of the day, access control using NFC technology via smartphone application for the Android operating system, and access control via the Web interface. To fulfill all project requirements, a network of remote modules which use ESP32--based microcontroller is used. The core of the project is located on the server, which includes face recognition, API and web interface with support for administration and communication with remote modules.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:067755
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 pohrane2020-01-07 19:07:22