الفهرس 
SummaryOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 120 |  |  |
| | | from | 120 | | |
Abstract
تهدف الرسالة إلى الوصول إلى أنسب إستراتيجية لتوزيع أجهزة الإستشعار في المنزل الذكي بحيث يتم تغطية المنزل تغطية كاملة بأجهزة الإستشعار وبأقل سعر ممكن وتوفير استهلاك الطاقة. وقد تم تصميم وتطوير مجموعة من اجهزة الاستشعار الذكية والتي تتكون من جهاز التحكم والمجس وهي الكاميرات اللاسلكية وأجهزة قياس الرطوبة والحرارة وجهاز التحكم في إضاءة المنزل فتحا وإغلاقا وتغيير لشدة الإضاءة وجهاز التحكم في الستائر وأجهزة قياس درجة رطوبة تربة الحديقة وأجهزة استشعار الحريق وتسرب الغاز وقياس شدة الإضاءة حيث تتواصل كل تلك الأجهزة مع بعضها لا سلكيا من خلال بوابة تحكم لاسلكية مركزية ويتفاعل المستخدم معها من خلال تطبيق الإندرويد. وتقوم الكاميرات اللاسلكية بدور مراقبة المنزل وتقوم بتسجيل الأحداث فقط لتوفير سعة التخزين المطلوبة من خلال إكتشاف الحركة عن طريق خوازمية مطورة تعتمد على قياس درجة التشابة بين الأطر المتتابعة للفيديو من خلال درجة التشابة الهيكلي متعدد المقاسات. وتقوم بوابة التحكم المركزية بتحليل إشارات الإضاءة والحرارة والرطوبة من خلال خوازميات تستخلص سمات إحصائية تستخلص من كلا من دالة الإرتباط الذاتي والإنتروني. وتقوم الشبكة العصبية التي سبق تدريبها على التعرف على تلك الإشارات بتحديد طبيعة الإشارات (عادية – أو بها حدث غير عادي) من خلال ست سمات مختلفة وهي: معامل التغير (Coefficient of variation) ، الإلتواء (Skewness) ، ودرجة التفرطح (Kurtosis) لدالة الإرتباط الذاتي ، والمساحة تحت منحنى دالة الإرتباط الذاتي (Area under Autocorrelation Function) ونسبة أقل قيمة (Minimum Ratio) والإنتروبي (Entropy) . وقد تم تقليص عدد أجهزة الإستشعار من خلال إستراتيجية تعاونية بين ثلاث أنواع من أجهزة الإستشعار وهي الكاميرا اللاسلكية ومجس إكتشاف الحركة من خلال الأشعة تحت الحمراء ومجس التعرف على الهوية من خلال ترددات موجات الراديو حيث تقوم الكاميرا الرئيسية بتسجيل الأحداث عند إكتشاف الحركة وتتوقف عند اختفاء الجسم المتحرك من مجال رؤيتها وعندما يتوجه الجسم المتحرك إلى غرفة أخري أو مكان آخر داخل المنزل يقوم مستشعر الأشعة تحت الحمراء عند باب تلك الغرفة أو ذلك المكان بإرسال إشارة إلى بوابة التحكم المركزية والتي تقوم بدورها بتنشيط كاميرا لاسلكية أخري في المكان الجديد والتي تقوم بدورها بتسجيل الحركة ويقوم جهاز التعرف على هوية المتحرك بإرسال إشارة لوحدة التحكم المركزية لتحديد هويته وربطها بالفيديو المسجل. وقد تم تقييم أداء نوعين من الشبكات العصبية (LVQ, RBF) للتعرف على الأحداث الجديدة من خلال مجموعة مقاييس لتقييم الأداء واتضح أن استخدام كلا من سمتي عزم الحركة ، ومعامل بيزون للإرتباط (Moment of Inertia and Pearson Coefficient of Correlation) تؤديان إلى تدني معدل التعرف على الأحداث وقد تم الإستغناء عنهما واستخدام السمات الست السابقة والتي أدت إلى تحسن أداء النظام بحيث يتعرف على الأحداث الجديدة بنسبة 100%. وحيث أن الإشارات المسجلة في المنزل بطبيعتها بسيطة فإن استخدام الشبكتين السابقتين كان ملائما لهذا التطبيق مما استبعد ضرورة استخدام مصنفات مركبة أو ذات خوازميات تعلم عميق وذلك ليتثنى لوحدة التحكم المركزية سرعة إتخاذ القرار.