藍芽感測器貼片之智能監控應用研究;Bluetooth Sensor of Intelligent Monitoring Applied Research

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題名:	藍芽感測器貼片之智能監控應用研究;Bluetooth Sensor of Intelligent Monitoring Applied Research
作者:	陳宜君;Chen, Yi-Jiun
貢獻者:	光電科學與工程學系
關鍵詞:	智能監控;去識別化;機器學習;藍芽通訊;溫濕度感測器
日期:	2020-07-20
上傳時間:	2020-09-02 15:34:33 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學
摘要:	藍芽是當今社會很常見的一種無線高頻通訊技術，可以在有限範圍內在不同裝置間傳輸資料。本研究利用藍芽的低功耗特性，結合溫濕度與空氣品質感測器，分別做成一塊輕薄短小的軟性與硬性電路板(本論文稱此為藍芽貼片)，其中可以得到藍芽訊號強度、溫度、濕度、等效二氧化碳(eCO2)與總揮發性有機化合物(TVOC)這些數據。透過藍芽傳輸至接收端，可達到即時監控與後台數據分析的功用。本研究取 6 片藍芽貼片貼於建築物之室內空間。在密閉空間裡，人的存在必然會影響到環境中的空氣品質、溫度、濕度等環境因子。因此本研究使用的藍芽貼片可以蒐集上述的環境因子所產生的數據，再使用 Google 的開源 API– Teachable Machine 將取得的數據做為訓練依據，來試驗學習的結果是否能與室內密閉空間的人數有顯著的關係，並且能從藍芽訊號的強度與感測器數據判別出室內空間的人數與人分佈位置。實驗結果顯示成功率達 90%以上。此研究的價值是採用去身分識別化的分析方法，去分析欲得知的內容。所謂的去身分識別化就是使用不會涉及到身分隱私的分析方法。本實驗的分析的數據都是由環境產生、感測器取得，並未使用相機儀器，不會產生侵犯到個人肖像權、隱私權的問題。;Bluetooth is a very common technology nowadays. It can exchanging data be tween fixed and mobile devices over short distances. This research used the low power consumption characteristics of Bluetooth, combined with temperature and hu midity and air quality sensors, become a thin, light and flexible circuit board, which can get Bluetooth Signal strength, temperature, humidity, eCO2 and TVOC data. Through Bluetooth transmission to the receiving device, it can achieve the functions of real-time monitoring and data analysis. In this case, a number of Bluetooth sensor were attached to the indoor space. In a confined space, people will inevitably affect environmental factors such as air quality, temperature, and humidity in the environment. Therefore, the Bluetooth sensor used in this study can collect the data generated by these environmental factors, and then use Google′s public source API-Teachable Machine as the training basis to test whether the learning results can be combined with the indoor confined space. We will find that there is a significant relationship between the number of people, and the number of people in the indoor space and the distribution position of the people can be discriminated from the strength of the Bluetooth signal and the sensor data. The value of this research is to use de-identified analysis methods. Because the data we used all get by sensors, no lens instruments are used, there will be no problem of infringing on the rights of personal portraits and privacy.
顯示於類別:	[光電科學研究所] 博碩士論文

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