Inbyggda system blir allt mer vanliga i dagens samhälle, vilket leder till högre krav avproduktionskostnaden för företag och reducera miljöpåverkan. En typ av produkt somanvänder inbyggda system är övervakningskameror som följer objekt. Det finns flerasätt att låta övervakningskameror följa objekt, en metod är att lokalisera en ljudkälla.För att uppnå detta har två olika tekniker av ljudlokalisering implementerats, undersöktsoch utvärderats. En prototyp tillverkades med två mikrofoner som kopplades sammanmed en mikrokontroller där de två ljudlokaliseringsteknikerna sedan implementerades.Eftersom att ljudnivån i en miljö ofta är olika i olika scenarion implementerades ävenett variabelt gränsvärde. Algoritmerna utvärderades med hjälp av preliminära tester föratt avgöra vilken av algoritmerna som presterade bäst i olika scenarion. Från resultatenkan vi konstatera att ILD generellt presterar bättre än ITD och att algoritmerna kanimplementeras med hjälp av billig och lättillgänglig hårdvara. Troligtvis kommer algo-ritmerna också kunna implementeras på en mikrokontroller med ett lägre pris än densom användes under projektet. / Embedded systems are becoming more prevalent in today’s society, leading to higherdemands on lowering the production cost for companies and reducing the environ-mental impact. One type of product that uses embedded systems are object trackingsurveillance cameras. There are several ways a surveillance camera can track an object,one of which is by tracking a sound source. To achieve this, two different techniquesof sound localization will be implemented, investigated and evaluated. A prototypewas created with two microphones connected to a microcontroller on which the twosound localization techniques were deployed. Because the noise level in an environmentvaries between scenarios, an adaptable limit value was also implemented. Furthermore,we evaluated the algorithms with preliminary experiments to determine which of thealgorithms performed best in different scenarios. From the results, we can concludethat ILD generally performs better than ITD and that the algorithms can successfullyrun on cheap, off-the-shelf hardware. The algorithms could likely be run on a cheapermicrocontroller than the one which was used during the project. / <p>Online på zoom på grund av Covid-19.</p>
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kau-84173 |
Date | January 2021 |
Creators | Armensjö, Erik, Persson, Albin |
Publisher | Karlstads universitet, Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013), Karlstads universitet, Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013) |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Swedish |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0116 seconds