A smart attendance tracking system using bluetooth low energy beacons

Abstract

Bluetooth Düşük Enerji (BLE) sinyali, düzenli aralıklarla bir BLE reklam sinyallerini yayınlayan kablosuz kişisel alan ağı cihazıdır. Akıllı telefon cihazları bu sinyalleri alır ve kullanıcıları bulmak için kullanılır. Bu süreç, içeriğe duyarlı bilgilerin kullanıcıların mobil cihazlarına sağlanmasına ve çevrimiçi sanal dünyayı çevrimiçi fiziksel dünyaya bağlamasına olanak sağlayacaktır. Bu çalışmanın temel amacı, öğrencilerin BLE cihazlarını kullanarak derslere katılımlarını kayıt altına almalarını ve bu sistemi bir üniversite kampüsünde uygulamalarını sağlayan bir sistem geliştirmektir. Bu araştırmanın aşağıdakileri de içeren birtakım kilit hedeflere ulaşması amaçlanmaktadır: (1) Öğrencileri yoklama yeteneğine sahip bir sistemi BLE fenerlerini iç mekan konumlandırma sistemi olarak kullanmak; (2) Katılım kaydı süresini kısaltın; (3) Öğrencilerin devam izlemesinde paralel olarak birden fazla BLE cihazı kullanmak. Bu çalışma aynı zamanda eğitim kurumlarında BLE fenerlerini kullanma potansiyelini ve BLE fenerlerini kullanmadaki zorlukları anlama girişimidir. Güç seviyeleri, Apple iPhone cihazları için özel olarak geliştirilen yazılımlar kullanılarak; Hatayı en aza indirmek için sınıftaki her yer için üç ölçüm kaydedildi. Bu çalışmanın sonuçları, sınıf duvarlarına yakın konumdaki öğrencilerin, kayıt başarısızlığı olasılığının en yüksek olduğunu göstermektedir. Ayrıca, sınıf dışındaki öğrenciler derse girmeden derslere katılabilirler. Bu nedenle, bu bölgeler kritik bölgeler olarak kabul edilir ve bu bölgelerde toplanan ölçümlerin yoğunluğunu artırmak için sinyal güçleri yarım metre çözünürlükte toplanır. Faydalı bir yöntem sağlamak için, sınıfta fiziksel olarak bulunan öğrencileri sınıfta olmayanlardan ayırmak esastır; Bu nedenle, öğrenci sınıfta olmadıkça, katılım için kayıt olmamalıdır. Bu amaçla, bu çalışmada Bluetooth Düşük Enerji (BLE) cihazlarına dayalı kapalı alan konumlandırma teknolojisi kullanılmıştır. Bu çalışmada, sınıf dışından gelen öğrencilerin hiç bir zaman derslere katılmalarına izin verilmediği bir topoloji önermek için farklı BLE cihazlarının dağılımı değerlendirilmiştir. Bu çalışmada, sınıf içi ve dışındaki öğrencileri sınıflandırmak için rastgele orman sınıflandırıcıları kullanarak her bir sınıf için% 100 doğruluk elde etmek için en az dört BLE cihazının gerekli olduğu bulundu.

The Bluetooth Low Energy (BLE) signal is a wireless personal area network device that periodically broadcasts the signals of a BLE advertising. Smartphone devices take these signals and are used to locate users. This process will allow the provision of context-aware information to users' mobile devices and link the online virtual world to the online physical world. The main purpose of this study is to develop a system that allows students to register their participation in classes using BLE devices and implement this system on a university campus. This research is aimed to reach a set of key targets, including (1) The development of a system capable of polling students by using BLE beacons as an indoor positioning system; (2) Reduce the time for attendance registration; (3) To use more than one BLE device in parallel for students' attendance tracking. This study is also an attempt to understand the potential of using BLE beacons in educational institutions and the challenges in using BLE beacons.. Power levels were achieved using software developed specifically for Apple iPhone devices; where three measurements were recorded for each location in the class to minimize the error. The results of this study show that students who are positioned close to the classroom walls have the highest probability of failure to register. Moreover, students outside the class can participate in the attendance without being in the classroom. For this reason, these regions are considered to be critical regions, and the signal powers are collected with a half meter resolution to increase the density of the collected measurements in these regions. To provide a useful method, it is essential to distinguish students who are physically located in the class from those who are not; so that the student should not be able to register for participation unless they are actually in the class. For this purpose, closed-field positioning technology based on Bluetooth Low Energy (BLE) devices is used in this study. Different distributions of BLE devices have been evaluated in this study to recommend a topology where students from outside the classroom are never allowed to participate in attendance. In this study, it was found that at least four BLE devices were required for each class to achieve 100% accuracy using random forest classifiers to classify students in and out of the classroom.