Okos otthonos funkciók fejlesztése képfeldolgozás és mesterséges intelligencia segítségével
Az elmúlt évtizedben egyre több okosotthon rendszer, eszköz és fejlesztés jelent meg. A bővülő felhasználási mód mellé egyre több vezérlési, otthonirányítási lehetőség is elérhetővé vált, eleinte távirányítókkal, később okostelefonokkal lehetett kiadni a parancsokat. Ezen a területen a legújabb fejlesztés az, hogy már hangvezérléssel is tudunk parancsolni eszközeinknek.
Dolgozatomban egy eddig nem elterjedt irányítási módot fogok megvizsgálni, a képfeldolgozás alapú okosotthon irányítást. A módszerrel a célom, hogy könnyebben irányíthatóvá és felhasználó-barátabbá tegyem az okosotthon rendszerek kezelését. A megvalósítás során szem előtt tartom, hogy a rendszer a lehető legegyszerűbben, intuitív módon legyen kezelhető, nemzetközi kézjelekkel, mozdulatokkal. A rendszer szükségtelenné teszi a különböző bonyolult mobilalkalmazásokat és komplikált vezérlőfelületeket, használatához nincs szükség további eszközökre. Egy olyan intelligens környezetet hozok létre, amely segítségével javítani tudom a felhasználóknak az okosotthonuk irányításának az élményét.
TDK dolgozatban egy olyan rendszert készítek el, amely az OpenCV keretrendszeren futva gépi tanulási metódussal dolgozza fel a kézjeleket, mivel eddig ilyen környezetben nincs használatban hasonló technológia. Összehasonlítom több különböző gépi tanulási módszer teljesítményét annak érdekében, hogy megtaláljam az adott feladat megoldására legalkalmasabb megoldást.
szerző
-
Wágner Bánk
Mérnök informatikus szak, alapképzés
alapképzés (BA/BSc)
konzulens
-
Dr. Szabó Sándor
adjunktus, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék
