This project is built on the idea of predicting future human movement in an area. The algorithm’s predictions are based on previous movements in the area which has to be recorded somehow. For this a device with a motion sensor was setup to monitor the movement in a hallway in an office. This data was then used to test and evaluate the prediction algorithm. To give feedback about the movement and how it is changing to the people working in the office the setup device shows sentences on a monitor which describes the movement. The project resulted in a fully working application which measures people walking by, both when and how fast, and predicts future movement. Due to time constraints of the project the device was only up and running for two weeks. This is enough time to get some understanding of how well the prediction algorithm works, but a longer experiment time would have further helped the evaluation. The results showed that the algorithm can predict most of the events during the day, but is bad at predicting sudden spikes or other unusual behavior. / Projektet är baserat på idén att förutse framtida mänsklig rörelse i ett område. För att noggrant kunna förutse framtida rörelse så behöver man kunna mäta tidigare rörelse. För detta så sattes en anordning upp med en rörelse detektor för att mäta rörelsen i en korridor i ett kontor. Data som samlades in användes sedan för att testa och utvärdera förutsägelse algoritmen. För att ge feed-back om rörelsen och hur den ändras till människorna som jobbade i kontoret så visade anordningen meningar på en skärm som beskrev rörelsen. Projektet resulterade i en fullt fungerade applikation som mäter folk som går förbi, både när och hur snabbt, och förutser framtida rörelse. På grund av tids begränsningar i projektet så var anordningen bara uppe och mätte data i två veckor. Detta är tillräckligt mycket tid för att få någon förståelse över hur bra förutsägelse algoritmen fungerar, men en längre experiment tid skulle ha hjälpt utvärderingen. Resultaten visade att algoritmen kan förutse de flesta händelserna under dagen, men är dålig på att förutse plötsliga spikar eller annat ovanligt beteende.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-188787 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Hagnell, Fredrik |
| Publisher | KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-ICT-EX ; 2016:24 |
Page generated in 0.0027 seconds